甦醒吧!現代的古知識人
甦醒吧!現代的古知識人
2000.02.01 |

最近兩星期,我注意到三個與「網路」相關的新聞,一個是全球性的,兩個是地方(臺灣)性的事件。全球性事件是美國線上(AOL, American Online)購併時代華納(Time Warner),兩家公司合併後的經營策略重點為娛樂、電子商務,最後是新聞。
時代華納的總裁Levin在合併案中宣稱:「全球性的媒體即將成為二十一世紀最有主導能力的產業,它的影響力將超過任何政府或教育體制。」基本上,這個合併不僅凸顯「網際網路」已成為工商企業界無法抗拒的力量,而且證實美國社會大眾已經接受了「網際網路」成為主流媒體之一的地位。也許就是這個原因,美國線上的股價跌了,而時代華納的股價漲了。

**平民萬歲!因為可以選擇!

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第一個與網路相關的地方性事件是撰寫《大趨勢》與《全球弔詭》的趨勢大師奈思比(John Naisbitt)先生訪台,在接受記者訪問時談到:「大眾誇大了網路的效果,我不認為網路的發展是一大革命。對我而言,看報紙就像是洗熱水澡,是一種高感性(high touch)的活動,不是網路電子報可以取代的。」第二個與網路相關的地方消息是台積電董事長張忠謀先生表示:「網路無益知識累積,氾濫的資訊將減少我們思考的時間,知識必須憑藉閱讀與思考而得,因此網路出現對知識的累積不是一個有利的發展。」這三個網路相關新聞乍讀之下似乎有一些有趣的矛盾,引發了我「思考」的動機。
所有人都承認,網路只不過是個「中介者」。人類的文明從「口傳」進展到「紙傳」,再進展到「電傳」,現在則將步入「網傳」的世紀。口、紙、電、網都是中介者,連奈思比也承認:「我們透過網路可以更快速、更有效、更廉價的達到目的。」但是奈思比先生忘記提了一點,網路可以更豐富多元的形式來達成中介的效果。
使用者可以同時享受文字、圖片、聲音、影像等不同的組合,並且超越時空的障礙,這是任何其他「中介者」無法提供的。青輔會主委李紀珠女士喜歡在半夜讀詩經,「踏入感性小徑一走數小時」,「網路人」也可以在半夜上網讀詩經,如果他(她)想聽聽別人如何「朗誦」唐詩,只要點一下滑鼠;如果還想看看詩人的長像與生平,再點一下滑鼠。如果想知道別的詩人有沒有類似的句子,點一下(也許三、四下)滑鼠;如果心癢想自己創作,再用滑鼠把「導師」(tutor)叫出來。這麼多的中介形式,能夠提供的「感度刺激」豈是任何一本書籍所能達到的?看一場「齊瓦哥醫生」電影,所引發的內心感受絕不會比閱讀書籍的感受少,正是因為電影中呈現的冰天雪地、兵慌馬亂、生離死別的畫面具有高度「震撼感性」的作用。當然有人緬懷「一卷在手、悠然自得」的時光,但是「多元形式無罪」,「可以選擇」,正是生命與文化的最高境界。

**「習慣」不能將網路治罪

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張忠謀先生有一天回家打開公共電視正在播介紹徐志摩的節目,觸動他青年時代的情懷,於是找出徐志摩詩集,「浸淫其中樂無比」。
身為網路科技的支持者,我「故意」問兩個「無聊」的問題,第一、如果張先生找不到徐志摩的書籍而網路上卻有徐志摩詩集的網頁,張先生會上網欣賞?還是去書店買書?或者「放棄徐志摩」?第二、如果電視播出的是一個新詩人的作品,只有電子書的形式,張先生仍然拒絕上網嗎?其實我想表達的意思是:「思考與否」和「中介物為何」並無必然的關係。
張先生藉閱讀王安的「教訓」省察己身,比爾‧蓋茲也可以上網找到「探索」(Discovery)頻道的生態節目自我學習。電話普及之後有人懷念寫信的日子,而今網路日益普及,有人懷念書籍的日子,是自然的人之常情,不足為怪。說來說去,只是「習慣的改變」罷了。愛報紙的長輩們常常說:「你總不好帶手提電腦坐馬桶吧?」因為他們有「如廁閱報」的習慣。但是年輕的網站族身體健康,五分鐘解決「出恭」,剩下的二十五分鐘回到網前,根本不需要帶任何東西如廁。「網路」與「書籍」孰佳?是不能用「習慣」來判定的。

**學而不思則「網」?

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中國時報社長黃肇松先生說得好:「網際網路已經是最強有力的資訊中介,它的程度嚇人、能量驚人、選擇駭人。傳統媒體既然不能打敗它,只好參加它。任何一個組織如果不能順應新的時代轉型,最終就會被淘汰。」美國線上與時代華納合併的最大意義就是「中介」與「內容」的合作雙贏,「中介」無法保證「內容」,「內容」也無法保證「學習」,「學習」無法保證「知識」,「知識」也無法保證「智慧」。反過來說,一個喪失了「智慧」的社會,絕不該責備「中性」的網路。
孔子說:「學而不思則罔,思而不學則殆」,「思考」是每一個學習者自己的責任,無論閱讀或是上網,能思則有得不思則罔,因此不該說「學而不思則『網』」。網路提供了最多、最快、最多元的內容,是學習最有效的中介者,如果不好好利用,不是犯了「思而不學則殆」的錯誤嗎?其實真正的人文並不在於知識的獲取,而在於心靈的啟發,倒是那些享受「知識傲慢」的貴人們應當要時時自我警惕的。

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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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