有了AI翻譯之後,為什麼你還是要學英文?企業全面導入AI,該思考的三個關鍵
有了AI翻譯之後,為什麼你還是要學英文?企業全面導入AI,該思考的三個關鍵

「太好了,AI 取代人類這件事,在我有生之年應該都不會發生吧。」

讀完《AI世界的底層邏輯與生存法則》後第一個想法。原本以為會有很多框架跟方法論,是偏學術性質的書,但出乎我意料之外,這本書完全沒有這類教條式的內容,反而更像作者在這段時間研究 AI 後所留下的個人心得與筆記。

COVER 立封 0416.jpg
圖/ 遠見天下

書中提到了很多人類會,但 AI 不會也很難學會的事,例如決策、批評性思考、與人建立連結、創造使用者體驗和感受。

第二個想法是,「不對呀,人類被會用 AI 的人類取代這件事,每天在全世界各地,正在不斷發生中。」

在讀這本書的過程,我覺得很有意思的一點,是真的很像在跟作者本人對話。

我覺得他一定是因為被無數人問過太多次相同或類似的問題,回答到很煩,所以決定透過這本書來回答大家心中的疑惑。

出版後,再有人問他這些問題時,他就可以說「去買我的書吧,我把對 AI 世界的想法,全都寫在這本書裡了!」

同時我也覺得,他真的是被創業耽誤的一個作家,用字非常精鍊,而且文筆很好,厚厚的一本,但讀起來卻毫無負擔。

明明是很生硬的事情,他還是可以用說故事的方式來讓讀者理解。

這本書裡頭有很多觀點,都顛覆了這個社會上一般人對 AI 的看法,這也完美演繹作者很在意的批判性思考能力。

他獨立提出自己對 AI 的論述,並且有著和其他人截然不同的觀點。

我特別喜歡書中的幾個觀點,分享給大家:

有 AI 翻譯後,人類還是要學英文

多學一種語言就是多學一種思考方式。

人和人之間的交流,如果要透過一名翻譯或是一台翻譯機,那肯定是不會長久也無法深入的。

AI 的出現,是要補助真人家教的不足,讓人類 24 小時都有練習口語的對象,可以快速地提升學習成果。

懂得善用 AI 學習語言的人,精通的語言數量,將會比一般人還要多,在職場上將會具備強大的競爭力。

因為這些人可以在各國的談判桌上進行各種商務談判,取得夥伴的信任、談成更多合作。

② 學好程式語言不如學好溝通表達

「如果你想要打造一艘船,不是先請大家去收集木材,或是分配工作與發號施令。相反的,你應該先激起所有人對大海的渴望。」

我認為這故事很清楚的說明了溝通表達的重要性!

程式語言只能動員機器,自然語言則能動員人類。

只要你自然語言學得好,就能叫得動程式語言學得好的人為你做事,因為溝通、表達、演說、簡報、心理諮商、安慰、激勵這些人類社會的基本要素,都得透過自然語言達成。

不論有 AI 或沒有 AI,這些能力也是那些「不會改變的事情」。

③ PBL(Project-Based Learning)專題式學習日益重要

PBL 指的是讓學習者透過參與真實世界、個人相關的專題,在執行專題、解決問題的過程中獲取相關知識與技能,這個方法,會讓學習者充滿無限的發展可能。

PBL 不是什麼新鮮的學習方式,我們本來就應該這樣學東西,歐美也早已蔚為流行,只是 AI 帶來的以終為始現象,又讓 PBL 變得更加重要。

前陣子我在幾場演講中,都有聊到未來工作者要學什麼技能?該怎麼學?

我的答案從頭到尾都一樣,而且非常簡單粗暴。

把自己丟到要解決某個特定問題的情境中,在這個過程,自己就會思考自己有哪些不足,就會開始學習,同時學以致用,這時學會的技能也最實際。

而這也正和 PBL 的概念不謀而合,不過寫成 PBL 看起來還是比較高大尚一些 XD

④ 企業經營時運用 AI 的三個重點

  • 把 AI 當水電來使用,所有人都要知道怎麼使用 AI ,來全面提升決策、營運效率。
  • 不要重新造輪子,硬要自己發展新的 AI 模型,站著巨人的肩膀上,選定適合自己的戰場才明智。
  • AI 不是用來 0-1 創造新的商業模式,而是透過 AI 來優化原有的商業模式。

這塊我就不細講了,但這些概念對每一個工作者或老闆來說都太重要,很推薦大家買書來看看。

✅ 結論
這本書看完後,我覺得最重要的收穫有兩點:

一是閱讀過程中,和虛擬雲端作者對話碰撞出的火花(想到有點像 Her 的時候,的確有點不適,請大家原諒)

二是當接受到不同觀點的刺激,激發出自己新的視角和想法來,並且透過把這些心得寫下來的歷程,再重新梳理自己的觀點和脈絡。

過去10年來,網路、手機、硬體的進步改變很多既有的商業模式,但其中最關鍵的還是人的體驗好了,才帶動這些商業行為產生。

AI 也是因為讓人毫無使用門檻的對話式應用 ChatGPT橫空出才大鳴大放。

所以科技始終來自於人性,讓我們繼續洞察人這個多面向又有趣的物種,發現更多新的可能性吧。

延伸閱讀:AI時代下,大學科系填資工就對了?專家拆解選系邏輯,1種軟實力更關鍵

本文授權轉載自:Yourator營運長黃呈智的臉書

往下滑看下一篇文章
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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓