詹宏志~專業技能上的「聖嬰現象」
詹宏志~專業技能上的「聖嬰現象」
2002.07.01 | 科技

有一次,《運動畫刊》(Sports Illustrated)的一位專欄作家撰文寫新近冒出頭的棒球好手的專題時,看著年輕人創造的驚人成績,他忍不住出聲讚嘆說:「他們這麼出色,但,天啊,他們還這麼年輕!」
同樣驚嘆不已的不可置信,也出現在高爾夫球超級巨星老虎伍茲誕生於美國公開賽的那一刻,在這項從前相信「嘴上無毛,揮桿不牢」的成熟男子運動裡,少年英雄再一次推翻了它長久以來的神話。伍茲,或者後來的「聖嬰」賈西亞,以及陸續冒出頭的各色各樣高球新秀,觀球者和評論者都忍不住又要感嘆,「他們那麼年輕,但,天啊,他們怎麼這麼厲害!」
為什麼各種運動在最近會出現這些「聖嬰現象」?我猜想,是品種的改良,以及學習的提前。

**名副其實的「新人類」

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新生代人類挾著歷史上未曾有過的營養、衛生、環境,加上養育、照顧的知識,「取精用宏」,變得比任何世代都更健康、更強壯、更美麗,物種上點點滴滴的悄悄改良,實際上已使他們變成名副其實的「新人類」。新來者跳得更高、跑得更快、也更有力氣,這已經是另一個很容易忽略的沈默革命,我們可能還要繼續見識更大的驚奇。
但另一個原因是學習來源的充沛,他們的起步比從前的任何一個世代都提前得太多了;你可能聽說老虎伍茲3歲學揮高爾夫球桿的故事,另一位棒球選手小葛瑞菲的啟蒙也是3歲,新來的網球選手威廉絲姐妹第一次拿到球拍也是3歲。你以為他是年輕人、稚嫩沒經驗的新人,但他在球場上的資歷「老」得嚇人,在你看稚氣未脫的他第一次在電視轉播中揮桿之前,他已經每日練習揮桿500下,持之以恆快15年了,雖然他現在才18歲。
這樣的現象也開始陸續發生在我們的身邊了,我自己就見識了一位。我的一對作家夫婦的女兒,7、8歲的時候突然喜歡馬,一本關於馬的百科圖鑑被她讀得滾瓜爛熟,她幾乎可以教我們這些大人所有與馬有關的知識;這位小女孩也是看星星的專家,我們一起外出旅行時,在郊外的夜裡看見墨色天空的滿天星斗,一群大人央求這位小女孩給大家做個解說,這位勉為其難的女孩就用她稚聲未脫的聲音,在夜裡教導一群目瞪口呆又頻頻點頭的中年知識分子。也許我應該說,這是正常的,如果我們這個世代的人,在年幼聰慧的蒙童時期也有這麼多方便的書刊(知識工具),我們也許也是多識多能的吧?

**不斷冒出來的少年達人

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專門技能可能來得更快,年輕小孩如果很早接觸、心無旁騖,他可能很快就掌握某種過去僅存於成人的熟練技能,成為不可思議的「少年達人」。在《數位時代雙週》的採訪裡,我們就看見7歲的冠軍調酒師、13歲的冠軍蛋糕師傅、14歲的翻譯家、15歲的融資融券作手、15歲的電腦遊戲藝術設計……。這就是正在我們身邊不斷冒出來的「少年達人現象」,他們不只出現在運動上,他們其實也出現在各種專門技能上。
如果我們願意承認,「聖嬰現象」下一步甚至會發生在知識與學術上;想想看,雖然年輕一代的讀書動機與用功程度常受垢病,但他們的知識環境比前面的世代是好得太多,他們的起步可以早得許多(和3歲拿高爾夫球桿同樣的意思),而所有的知識又唾手可得(想想看網際網路)。是的,他們可能普遍不如從前世代飢渴求知和沉潛用功,但他們當中只要有若干人有求知的慾望和企圖,他們的博學多聞就會是歷史上不能想像的規模。

**達人也有需要慢慢來的時候

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「少年達人」是一種混合的福份,在他們的世代裡,他們比前人有機會接觸,有環境學習,他們的專業技能會比過去來得更早、分工更細,有更多的前程可供選擇;他們比前人更聰明(這是物種改良的部份),又比前人更有機會、也更有學習工具,他們當中出現各種達人是可以理解的,而且我們極可能只看到大浪頭的一點點水花而已。
但我們要小心「少年達人」那些事?
我想到歷史上約翰.司圖亞特.穆勒(John Stuart Mill)的故事。少年穆勒童年受教於父親,3歲能讀希臘文,進而能讀柏拉圖等經典,是一位早慧的天才;他4歲起負責教妹妹希臘文和拉丁文,5歲已能隨父親討論各種史上重要經典(他沒有休閒讀物,唯一被他當做童年故事書消遣的,竟然是吉朋的《羅馬帝國興亡史》)。他後來在《自傳》透露,因為他只有知性上的發展,而知識的成熟也讓所有的人以為在情感上他也同等成熟,事實上他情感與情緒都還是一個小孩,父親過世後他幾乎精神崩潰,因為他從來不知道怎麼樣依賴自己。這個故事提醒我們,他們是「達人」,但他們也是「少年」;他們仍然有需要慢慢來的部份。「少年達人現象」會愈來愈明顯,我們不要覺得奇怪;但少年仍需情感的灌注與愛護,不要太快讓他們只有自己。

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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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