多西離開後,Twitter面臨「中年危機」?哈佛教授:企業文化比執行長是誰更重要
多西離開後,Twitter面臨「中年危機」?哈佛教授:企業文化比執行長是誰更重要
2021.12.22 | 商業經營

傑克·多西(Jack Dorsey)11月底宣布辭去Twitter執行長一職,全心投入同樣由他創辦的數位支付公司Square,並把Square改名為Block,準備推動Block跨足區塊鏈等新興技術領域。在加密貨幣圈為此感到興奮、將此視為對區塊鏈及加密資產前景的信心投票時,有關社群媒體遭遇「中年危機」的討論聲也再次浮上檯面。

多西的舉動不算完全出乎意料。過去一年多來,激進投資人(activist investor)對多西的不滿無庸置疑,不停催促他加速Twitter的發展並改善公司財務表現。華爾街投資人對多西身兼數職(同時經營Square)及帶領Twitter追求去中心化技術等行徑也抱持頗多質疑。

社群媒體面臨「中年危機」,考驗巨頭的應變能力

有媒體稱多西離開Twitter稱為「社群媒體中年危機的里程碑」,認為他預見了社群媒體業者,或甚至是這類「傳統」的平台的未來——挑戰重重。

Twitter、Facebook和YouTube等社群平台如今皆有許多困提和困擾,包含政治爭端、假訊息、隱私侵犯、仇恨言論等複雜問題,監管層面壓力也直線上升。例如,Twitter一直是美國前總統川普(Donald Trump)偏愛的傳聲筒,但卻引發仇恨內容流傳等爭議。

這類問題沒有簡單的解法。像多西這樣不拘一格的矽谷創業家,選擇去創造令人興奮的新事物,而非勤勤懇懇修復既有業務,看來也合理。不同於多西,馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)就沒有放棄掌控Facebook/Meta的跡象,而是企圖藉著升級到所謂的「元宇宙」,來繼續擴大公司的影響力。

但年輕工程師渴望加入Google、Facebook或Twitter的日子似乎已成過往,現在年輕一代的開發者恐怕對交易NFT或為(Meta以外的)元宇宙撰寫應用程式更感興趣。若元宇宙的確是未來趨勢,Twitter這樣用戶基礎相對狹窄的微型部落格平台該如何跨入3D虛擬世界,也頗費思量。

執行長換人=公司大震盪?分析師反駁

在多西宣布辭任執行長,由Twitter技術長帕拉格·阿格拉瓦爾(Parag Agrawal)接掌公司後,投資人給予Twitter股價的反應甚為消極。多西選了一位沒沒無聞的內部技術型人才繼任,似乎讓外界感到失望。

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Parag Agrawal
圖/ Twitter

然而知名分析師赫伯特(Mark Hulbert)認為,投資人其實應該慶幸這個決定。因為來自外部的執行長在領導公司上的表現,通常比不上從內部拔擢而較少為外界所知的資深幹部。一般而言,董事會可能會希望藉由引入外部管理者來改變企業內部文化,但經驗顯示,在外部執行長和內部文化的較量上,往往是後者勝出。

哈佛商學院領導力發展教授古拉納(Rakesh Khurana)指出,在過去更換執行長的案例顯示,執行長與企業表現間沒有直接的因果關係,反而是企業內部文化對企業成功與否的長期影響,遠大於執行長本身。

這意謂華爾街誇大了執行長的重要性,也代表即使失去多西,Twitter依然有可能平穩營運。

企業文化難以被輕易定義,是華爾街忽視其重要性的原因之一。耶魯大學教授戈頓(Gary Gorton)、詹特菲斯(Alexander Zentefis)和杜克大學的葛林南(Jill Grennan),在新近研究中提供了企業文化的部分要點:

不成文的規定、潛規則及互動時的規律

  • 身分認同、自我形象及指導目標
  • 所擁戴的價值觀及持續演進的行為準則
  • 常規、慣例及傳統
  • 象徵、符號、儀式及團體慶祝活動
  • 知識、論述、自然而然的理解、信條、意識形態
  • 迷因、笑話、風格、共享的意義
  • 共享的心智模型、預期及語言範式

不過,外界所能夠窺見的Twitter內部文化似乎一言難盡,從多西充斥爭議的創業故事和坐在執行長之位上的爭鬥來看,確實是如此。

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圖/ Shutterstock

公開資料顯示Twitter共同創辦人有四位,但至今網路上仍不時有人提起當年多西如何把其中一位創辦人格拉斯(Noah Glass)趕出公司的傳聞,甚至據說格拉斯才是最早提出Twitter構想及名稱的人。

多西在2007年出任Twitter執行長,2008年就因公司獲利能力不佳而被董事會要求下台,直到2015年才又回鍋擔任執行長。多西這次主動宣布卸任,外界還是有人議論是迫於壓力。早年曾有媒體爆料,Twitter內部認為多西欠缺管理技能,指責他在公司草創、事務千頭萬緒之際,經常6點就下班趕去上瑜珈課和時裝設計課。

參考資料:The ConversationMarketwatchNBC NewsMail Online

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Twitter
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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