AI取代2成人力,營收反增逾20%!她國中畢業自學AI戰勝缺工
AI取代2成人力,營收反增逾20%!她國中畢業自學AI戰勝缺工

這是一個只有國中學歷的老闆,靠自學AI,解決事業危機的故事。

「我們想,有沒有可能透過穩定銷售,回推多久以前要進(原)料?所以才把ERP裡面的資料庫拉出來,之後做一個資料中繼站,開始做這段模型的養成。」一談到AI,艾穎實業、臭味滾品牌創辦人夏綾那止不住話語。

然而,她並不是工程師出身,也不是畢業於相關科系,事實上,她僅有國中學歷,但只要跟生意相關,AI、寵物醫療、法規,她都能侃侃而談。

積極導入AI三年,讓他們公司員工比原本少兩成,但營收卻仍增加二一%。

她能如此熟悉AI,其實是不得不的結果,因為,缺工。

轉型過程曾遇員工出走潮

臭味滾地處斗六,高鐵一小時僅一班,還得再坐四十分車才能抵達,人才外流嚴峻。

為了解決缺工問題,「這已經是我第四次轉型,」夏綾那解釋,先是產線自動化,再來是流程管理,之後才是辦公室數位化和AI。而在第一波產線自動化時,員工就曾走了一大票,甚至發生主管帶走整條產線,整間工廠沒有人的情況。

但,這沒有嚇到夏綾那,因為她知道,不變,更是坐以待斃,「我如果不離開斗六,我一定會面臨更嚴重的缺人、缺工、缺知識的困境。」

更不用說,「從我的年紀來講,再幹二十年也正常,如果你的心態是退休,待在這裡也不舒服,因為整天被我盯。」

台師大科技應用與人力資源發展系教授孫弘岳指出,台灣AI轉型慢,甚至失敗,原因就是大部分老闆年紀大了,想安全下莊,所以害怕承擔風險。

夏綾那坦承,臭味滾能靠AI取代全公司二○%人力,跟公司僅四十餘人有關,「鐵達尼號想轉向,必須要更大的動作,但我就一艘小艇,速度得夠快,不然就會被浪沖走。」

公司規模小,老闆對各項任務的掌握度就高,再加上夏綾那又是自己創業,一手建立了工作流程,所以當要導入AI,她不須叫動員工,只要自己跳下來即可。

「我這裡連IT人都沒有耶,我什麼都沒有,那我怎麼辦?我也不能自我放棄啊,不能自我放棄,我只好去學啊。」夏綾那下定決心。

因此,在生成式AI面世後,她就經常往返台北上課,並從公司找不到人的崗位,去實驗成果。

比如客服部門原需兩到三人才能正常營運,但一旦遇到難以回應的客訴,還是得找老闆。臭味滾並非沒有訓練手冊,但厚厚一本根本沒人願意翻閱。夏綾那就拿NotebookLM來做訓練手冊,讓員工只要搜尋就能找到答案,如今客服部門只需要一人。

「以前我們一定要找一個會Excel的人,寫函數什麼的……,但現在GPT出來,人人都是Excel大師。」夏綾那解釋,這只是AI最微不足道的功能,行銷、財務、IT,以前需要專業人才的領域,現在即使是小白,只要AI在手,都能玩轉,解決傳產找不到工程師、高學經歷人才的問題。

商周採訪當天,許多員工不在辦公室,夏綾那(左1)笑說,「辦公室沒人,他們都去上(MBTI)課了。」AI代勞部分工作,讓員工有更多時間接觸感興趣的領域。(攝影者.郭涵羚)
圖/ 商業周刊

把三成工作拆分成最小單位

Google台灣前董事總經理簡立峰指出,過去對人才的定義是懂多少,但未來,懂多少不再重要,因為AI一定更懂,該怎麼跳脫懂,變出創新,才是員工的新工作。

如今,臭味滾的組織架構,名目上依舊是金字塔,但實際上卻逐漸往「球形」發展,「人資一定會處理好本質工作,但AI輔助太多,所以她有時間去碰觸一直以來感興趣的行銷,」夏綾那以唯一一位人資主管為例。

想讓公司變成球形,就必須把每個職位、每個任務做拆分,「麥當勞的廁所,不是有很多勾勾表嗎,換衛生紙、洗手台等。」夏綾那解釋,當工作定義明確,不同人下的指令,才會讓AI產出一樣的結果。

目前臭味滾約有三成工作做到完全拆分,看似不多,但已讓它不再需要找系統工程師、數據分析師,連客服、財務和行銷人員的需求都大幅下降,僅增加業務。營收也從導入AI前的一億四千萬元,成長至去年的一億七千萬元。

夏綾那坦白,若公司規模在八十人以上,臭味滾的模式或許就無法適用,但她也質疑:「真的需要這麼多員工嗎?」

AI出現,破壞了許多常識,若還套用過往經驗,AI便難以帶來成長。臭味滾的轉型會順利,除了她身先士卒之外,另一大原因就是她沒有被知識、經驗綁架,所以才能跳脫框架,實驗出自己的模式。

換言之,若你也能跳脫框架,或許也能找到最適合自己公司的AI模式。

本文授權轉載自《商業周刊》

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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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