錢本哲學vs.人本哲學
錢本哲學vs.人本哲學
1999.11.01 |

工業革命之後,大量生產的時代來臨。一九一一年,美國的工程師泰勒(Frederick W. Taylor)出版了一本影響深遠的著作《科學管理的原理》,其要旨為:任何工作者都可以用時間與動作效率來分析,然後分工成獨立的單元,由受過訓練的專業人員執行;管理者最重要的任務,就是激勵和控制員工,確定各分工之間能夠維持協調。
第二次世界大戰結束後,經濟蓬勃發展,創造了大量的市場,而使企業資金成為關鍵性的策略資源(機會無限、資金有限)。公司因此發展出複雜的預算與策略規劃制度來主導資金運用,而為了控管這些制度與決策流程,公司總部的規模日益龐大,公司和員工之間開始發酵出新的關係:在強調效率的過程中,管理的重心變成資金的分配與控制,員工只是可以被替換的工具而已。一九五六年,社會學家懷特(William Whyte)撰寫了《組織人》(The Organization Man)一書,清楚地闡明了企業如何為了便於控管而維持員工的一致性,以致於壓抑了他們主動精神和創造潛力。

**看不見的手,維持平衡?

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讓這個現象雪上加霜的是經濟學家的市場理論,他們假設人人以追求利益為目標,而將企業和市場劃分為彼此敵對的雙方。市場的一方代表社會的利益,期望自由競爭以享受最大的「消費者利益」。企業的一方代表公司的利益,努力營造競爭障礙以保護最大的投資利益。在「人人追求自己最大利益」的前提下,由「供需法則」這隻「看不見的手」來維持市場機制的運作平衡。
波特教授(Michael Porter)被奉為「競爭力大師」,其理論即認為:公司恆與供應商、顧客、競爭者、以及潛在的競爭者處於抗衡與對立,而管理階層的挑戰,就在於如何使敵對者處於劣勢,而從產品的價值中為自己獲取最大和持久的利益。經濟學家這種理論所隱含的假設就是經濟大餅的尺寸是固定的,競爭是零和的遊戲,因此企業的利潤必定與社會的利潤衝突,須由市場來制衡,並美其名為「市場經濟」。

**「市場經濟」,是名詞的誤用

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慶幸的是,經濟學家這種看法並不符合發生的實際狀況。《以人為本的企業》(The Individualized Corporation)一書的作者巴雷特(Christopher A.Bartlett)和高學爾(Sumantra Ghoshal)在長達六年的研究之後發現:「過去一百年來,人類的生活品質之所以能夠史無前例不斷地改善,最重要的原因,就是公司能夠持續地提升其生產力,及創造新產品和服務的才華。就像諾貝爾得主塞門(Herbert Simon)說的,把現代社會稱為『市場經濟』,是名詞的誤用。他認為現代社會主要是一種『組織經濟』,也就是大部分的經濟價值並不是在經濟學家們理想中完全自由的市場裡,透過最純粹的競爭而創造出來的。而是在很有效率而功能健全的企業裡,透過龐大人力的集合運作,並在組織整體的大方向協調之下所創造的。」

**人本哲學的管理策略

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換句話說,經濟學家過去認為「企業只是一個經濟實體,其目的在於利用顧客和供應商來獲取最大的價值」,這樣的觀點已經不符合時代。企業應被視為維持現代社會進步最重要的機制:其為社會所創造的價值乃是提升大眾生活品質的重要動力。在這樣的理念之下,傳統的管理階層把重點放在策略、結構、和制度上的「錢本哲學」,必須改變為以「目標、過程、人才」為主的「人本哲學」。
以市場的角度看待自己的公司,自然也會以市場的法則來對待自己的員工,而當每一個員工都只為了自己的利益來做事的時候,公司就失去成為現代「社會機構」的意義,因為人們在市場中必須先看到自己的利益才會去交易,但是市場本身並無法創造新的價值。公司為了要創造新的價值,必須犧牲某些「市場效率」,把資源用在無法立刻產生最大「市場報酬」的地方。

**新經濟時代的企業觀

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讓人興奮的是抱持這種哲學的公司(如:3M、ABB等)其長久的績效反而超越了只相信「市場法則」的公司(如:Norton、 Westinghouse等):因為「人本哲學」公司的員工們較善於以合作的精神整合必要的資源來創造新的價值。
「網路新經濟」的來臨讓經濟學家們大為恐慌,因為許多舊的經濟理論不適用了,而「新經濟」發展的速度又快得超乎想像,其渾沌(chaos)與荒謬(absurdity)不是慣於理性與邏輯思考的傳統經濟學家所能理解與掌握的。MIT的梭羅教授說:「世界已經變了,我們必須跟著一起變;(公司應)說服自己不能再只為了個人利益而投資,而要為人類社會的長遠發展而投資。」秉持「人本哲學」的企業,終將「永續長青」。

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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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