執行長之死
執行長之死
2002.08.15 |

先前做假帳、被起訴、調降財測也就算了,最近則是執行長接連被撤換,從美國的「美國線上時代華納」(AOL Time Warner),到歐洲的「德意志電信」(Deutsche Telekom,德國)、「韋瓦地」(Vivendi,法國)和「貝塔斯曼」(Bertlesmann,德國)的執行長,都在錯愕中被董事會開除,來不及鞠躬就下台。
「CEO」(執行長簡稱)和「Ousted」(被趕走)這兩個英文字,成了最近英文財經報紙上關聯性最強的組合。
這4家公司的共通性,在於他們在所屬領域都是一方之霸,都是歷史悠久的老牌企業(美國線上不算是,但時代華納可是),還有,他們都大舉投資網路事業。這些家大業大的老公司,在5年前開始的網路熱潮中,都被批評為動作太慢、拒絕改變的老恐龍。
為了振衰起敝,這些大公司陸續換上40幾歲的年輕執行長(相較於之前的五、六十歲),銳意改革,積極投資網路相關事業,佈建跨領域版圖。但是,從2000年中網路熱逐漸退燒後,.com接連陣亡,這些大公司也受傷慘重,最後雖因背後資源豐富而撐了下來,終究不敵投資人的獲利質疑而讓步,執行長成為必需得死的「神鬼戰士」。
而接手的執行長,又回歸年紀大、保守、重視績效的傳統人選,明顯要把攻勢改回守勢,回到財務報表來經營企業,而不是願景和美夢。對於這種改變,市場普遍正面解讀,認為回歸本業才是正途(當然,那是因為網路產業目前實在太不爭氣)。在這樣的氣氛當道下,真正的景氣復甦還要等更久。為什麼?
美國《商業週刊》資深編輯孟岱爾(Michael Mandel)去年出版的《即將來臨的網路蕭條》(The Coming Internet Depression)一書中分析,前一段時間的經濟榮景,原因不單是市場供需法則,而是來自以科技業帶動的創新力量,創造出許多新產品,大幅提高生產力。至於維繫創新的動能,則來自創業家、創投、承銷商、投資大眾、消費者所形成的體系,和資本市場及消費市場緊密連結,讓參與創新過程的人,都能得到報酬,自然回饋強化了創新的動能。

**非理性蕭條

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孟岱爾擔心,網路熱的退燒,不只是企業和大眾對網路灰心,而是連帶對整個創新體系的灰心(因為把參與創新等同參與.com,但.com只是創新的一種),使得其中成員接連退出,體系瓦解,創新動能殆失,景氣跟著下滑。
孟岱爾的憂慮,從這4位執行長被撤換得到証實。董事會和投資大眾不只對網路事業失望,而是對繼續投資新事業失望,他們要在短期看到獲利,任何長期投資都要重新評估,不確定的案子直接砍掉。4位執行長下台,反應的是當下社會集體氣氛,接下來肯定有更多大企業執行長中箭落馬,眾怒才能平息。先前過度投資形成的「非理性繁榮」,矯枉過正成了當下的「非理性蕭條」。
創新就像賭博,沒有把把都贏的事。獲取報酬一定得承擔風險,但承擔風險不一定有報酬。如果不賭,自然沒有風險,但獲得報酬的機會就是零。在創新能量恢復之前,要看到景氣回春恐怕很難,要看到下台的執行長還容易些。

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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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