最完美的會議是一句話都不說?揭秘亞馬遜如何用「強制默讀法」提升開會效率
最完美的會議是一句話都不說?揭秘亞馬遜如何用「強制默讀法」提升開會效率

決策會議中,先由引導人(會議召集人)明示開會主旨,並讓所有與會者了解,希望在走出會議室之前,達到哪些目的,以及將用什麼樣的順序進行檢討,並確認與會者手上是否都有拿到會議報告。

前述流程中的最後一項工作,是亞馬遜的獨特作風。
如果是一般公司,應該都會要求製作會議報告的人,必須先向其他出席成員說明議案的概要。

但亞馬遜不採取這個做法,而是各自默讀眼前預先準備好的會議報告。

即使開會前已寄出報告,依然會保留一頁式簡報五分鐘、六頁式報告十五鐘的閱讀時間。

這段時間重要的是保持沉默。在大家各自閱讀時,完全不接受提問。

良好的報告與靜默,排除無效率的提問

亞馬遜在決策會議中採取這樣的做法,當然有它的用意。

假設由製作報告的人在會議一開始口頭說明概要,正在說明第二頁時,某個與會者因為在意某個說明而插嘴:「請問一下!」很容易發生這種中途被打斷的狀況。但實際上或許第四頁的內容就能澄清他的疑問。提問人由於還沒掌握住整份報告的內容,因此會產生疑問。在進行簡報時,常會發生中途有人發問,簡報者表示「這部分後面會說明」的狀況,就是同樣的情形。

貝佐斯非常討厭這種情況。詢問已經寫出或預定說明的內容,就是浪費時間。閱讀時遇到不明白的部分先打問號,若之後某一頁說明了,就把問號畫掉,只需提問最後仍留下的問號,這樣可以節省更多時間、效率更高。基於這個想法,所以把開會一開始保持沉默各自閱讀制訂為規範。

亞馬遜會議.jpg
圖/ 數位時代

一句話都不必說才是最完美的會議

對於決策會議,貝佐斯徹底要求必須先安靜閱讀報告。閱讀完畢後,主持人會詢問:「有沒有問題?」然後再進入討論。

有些主持人會在討論前先簡述報告摘要,但這並非絕對必要。經過十五分鐘,所有與會者都看過一遍報告了,就可以立刻開始討論。

另外,亞馬遜認為最理想的會議是讀完報告後,不需任何提問就安靜結束的會議。如果是一頁式簡報,讀完後主持人詢問:「有沒有問題?」若沒人提問就代表通過。即使是六頁式報告,也是逐頁詢問有沒有問題,六頁都沒有疑問或擔憂的話,就會直接宣布「依照內容進行!」結束會議。

第三章要介紹的創意激發會議則另當別論。 以決策為目的的會議,只要沒有人提出質疑,就不必再討論,只需同意內容就能結束會議,這在亞馬遜被認為是最理想的會議。

延伸閱讀:貝佐斯超痛恨「完美共識」!亞馬遜開會嚴禁加總除以二:為何「群體凝聚」會傷害公司?
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本文授權摘錄自:《亞馬遜會議》,佐藤將之著,三民出版

責任編輯:黃若彤

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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
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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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