1個典範同仁的IBM人生
1個典範同仁的IBM人生
2002.01.01 |

由2000年起,台灣IBM每年都會選出名為「Role Model」的典範同仁。那年當選名單中有一位笑容可掬的女生,所有IBM員工都笑稱她是電視節目女主持人的翻版。
別看她清秀佳人模樣,她可是拼勁十足的銷售高手。薛淑菁,一個「中古IBM」人,59年次的她,已經在IBM工作超過10年。在這10年中,她換過IBM無數的職務跑道,從她身上你可以看見IBM的轉變與實力。
「若非一念之差,我可能唸政戰學校新聞系,也許可能成為你們的同業,」薛淑菁這麼說。因為父親是職業軍人的關係,所以她從小立志當軍人,但是周遭的人並不贊成,所以決定唸一般大學,考上輔大資管系就讀。她記得大三下有一門課必須採訪一家公司的團隊,她印象中IBM是家優秀的企業,當下決定採訪它,沒想到IBM居然答應了,「採訪過後更覺得這是家好公司,心裡暗想,畢業後有機會一定要進IBM。」採訪哪些內容現在已不復記憶,但她卻因此機緣,成了當年IBM少數的女同仁。
薛淑菁回憶初到IBM,就像現在回頭看10幾年前的連續劇一樣,真是尷尬,「上班的第一天真是糗死了,我穿了一條過膝的褲裙。老闆很婉轉告訴我說:要多看看別人的穿著,」她指出:這讓她警覺到IBM人對外代表公司形象,要求穿著的正式體面。的確,當年大部份人對於IBM員工的印象都是:筆挺深藍西裝皮鞋,一副中產階級和不可一世。

**打從心底和客戶站在一線

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現在IBM人不再講究如此正式的穿著,有時還刻意穿上與客戶雷同的裝扮。薛淑菁第一次去拜訪遊戲橘子(到2001年底已購買99部IBM大型伺服器),只是一般Office Lady的裝扮,客戶卻把她當外星人看,所以她再次去拜訪時,刻意裝扮的和遊戲橘子同事一樣,縮短彼此距離,體驗連線遊戲的魅力。
IBM的改變不只換了衣妝,也開始推動員工輪調,再也沒有一個IBM人可以像公務員一樣,養老終身。「滾石不生苔,」薛淑菁說,1993年之後的IBM有計畫的對員工進行再教育,轉調部門、工作內容頓成家常便飯,一般每隔2、3年,就會以員工個人意願與表現績效,來個大風吹的遊戲,薛淑菁現在的頭銜是企業主機暨週邊系統事業群業務經理,可是她一開始是在業務部擔任助理,一心想做業務的薛淑菁在主管建議下,1993年接受公司再教育與訓練,換到IBM.Com部門做電話行銷;然後1995年到以中小企業為主的工商事業群,開始業務的生涯;2001年轉到企業主機暨週邊系統事業群。「我換過的部門與工作內容,10根手指也數不完,」她笑著說。
IBM強大的技術傳統,能夠給每一個人員深耕式的訓練,這是薛淑菁覺得最有成長收穫的一環。一開始她是業務的門外漢,因此必須先上IBM企業內的solution school、business school、sales school等等課程,上課地點不只在台灣,香港、北京和新加坡也都有課程;她初次擔任主管時,也必須上中階主管管理課程,例如professional、manager、leadership等,「IBM training是最值得對人誇口的事,」她指出。

**強烈的不服輸性格

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能在大改革後的IBM組織內成長,強韌的抗壓力是必要條件。薛淑菁覺得做業務最重要的是意志力,只有意志堅定、目標明確才能爭取顧客的訂單,她覺得自己是個很有discipline(原則紀律)的人,當年考軍校因為近視無法通過體檢,她為了通過視力檢查,從早到晚共排隊了8次做檢查,第8次才合格。「工作上,就是只要顧客還沒決定向哪一家買產品,我一定爭取到最後一刻,」她回想自己能成為典範同仁的主因,還是強烈不服輸的性格。
1993年IBM面臨危機,總公司獲利很不理想,「就像敗選後的國民黨,整個士氣都很低落,」薛淑菁回憶道:那時總經理沈安石為了鼓勵大家,公司內部流行一句標語「大家作夥來打拼」,而且沈安石也創了一個「英雄鼓」的獎勵方式,只要有人談妥生意,他就在公司大廳擊鼓,昭告天下。「包括我在內,很多人都受到感動與鼓舞,」她自己暗自立誓,有一天也要上台擊鼓。這樣的激勵方式,讓台灣IBM同仁彷彿打了強心針,每個人都生龍活虎起來,每天都加班到很晚,「不是故意要每天睡一個小時和蕭薔媲美,而是不知不覺就工作到了深夜。」
10年走來,薛淑菁對IBM由當年的自以為是轉向到今天的「以客為尊」感同身受。她常對部門員工提出忠告:「你要當自己是客戶,當你想到了IBM用什麼方式與你互動才最合適,你才有可能真正爭取到客戶。」平常她的家裡訂了好幾本雜誌,其中一半是用來增加知識的;另一半則是用來增加與人溝通話題的,薛淑菁坦承不希望一接觸客戶就「談產品」或「賣弄知識」;「會先閒話家常,等有一些互信再來談後續,做業務也是一種『搏感情』的工作,」她這麼認為。
IBM是個擁有眾多產品的公司,一個部門就足以開一家大型公司。薛淑菁覺得自己尚未成功,只是達成作業務人的使命,未來她希望繼續「攻進」到其他部門多學習。由當年女同事的零落稀疏,到今日IBM已有1/3事業群總經理是女性的兵團,IBM和整個時代,真的都變了!

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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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