簡立峰:2026是企業AI的清算年!為何花錢讓員工學 AI,公司競爭力卻原地踏步?
簡立峰:2026是企業AI的清算年!為何花錢讓員工學 AI,公司競爭力卻原地踏步?

派員工去上 AI 課、補助同仁使用生成式 AI 工具、組織內部舉辦 AI 黑客松競賽⋯⋯為了追趕 AI 熱潮、推廣 AI 應用,許多企業在過去幾年競相投入大量資源,對此,Google 台灣前董事總經理簡立峰直言,「2026 年,將是企業 AI 的清算年。」

所謂的清算,就是檢視投資報酬率(ROI)和成效。「過去 3 年,大家都在賦能個人,讓員工會用 AI,這無法為企業創造真正的價值。」

簡立峰觀察,無論公司是投資員工學習、買工具,員工都只會達到 80 分剛好夠用、可以準時下班或不加班的程度就停下來,未必會為了公司拚到 120 分。但是, 公司投入資源推 AI,目的是提升營收或降低成本,「員工的目標和企業的目標,兩者根本不一致 。」

目標並未對齊的情況下,致使 AI 投資效果有限:企業花了錢訓練員工,員工確實也學會使用 AI,但是組織的整體競爭力卻沒有顯著提升。中小企業的處境又更尷尬,由於規模不大,就算投入資源、應用 AI 提升招募效率,受限於徵用人數有限,終究節省不了太多成本。

延伸閱讀:簡立峰:台灣5年內找不到人才,10年內找不到消費者!AI時代的「新出海」有兩個關鍵層次

企業要在 AI 時代,創造獨特的、不可取代的競爭優勢,還是要從核心能力的轉型著手。

簡立峰舉例,某家特用化學品公司讓 AI 閱讀大量學術論文,從文獻中發掘創新的組合,找出更好的化學配方,不但有助於提升核心產品競爭力,還進而創造營收的實質成長。

簡立峰建議企業反問:你的核心競爭力是什麼?如果是化工業,就是配方;如果是電商,就是導購和訂價;如果是金融業,就是風控和反詐騙。把 AI 用在提升或強化核心能力,才能找到變現的商業價值。

當組織找到對的著力點,又該 如何拉齊公司目標與員工目標?簡立峰認為,員工的動機和組織的激勵是關鍵。

公司應該找出已經在用「影子 AI」(未經企業允許或監督,私下用 AI 工具在工作上)的員工,因為這些人根本不用等公司出資培訓,早就自己開始摸索;而且,懂業務的人學 AI,遠比懂 AI 的人學業務容易得多。識別出這些高動機人才,接著就是給他們真實的業務問題去解決,還要容許失敗和快速迭代。

當然,公司的激勵機制也要改變,企業只想用 AI 省人力,員工絕對會抵制。然而,由組織引領員工,合力運用 AI 創造新營收,員工和公司目標就一致了: 「公司賺錢,員工加薪,員工才會全力把它做到最好。」

2026 年,技術會繼續進步,模型只會更強大。「99% 的人會害怕,不敢過去,我們現在需要的是探險家精神。」

Dos

  1. 聚焦核心產品轉型,用 AI 做到原本做不到的事,而非只是提升效率。
  2. 找到能變現、有 ROI 的應用場景,創造新營收,比降低成本重要。

Don'ts

  1. 不要期待員工自發為組織賦能,而是要讓組織目標跟個人目標對齊。
  2. 不要用資安當作不嘗試的藉口,資安固然重要,但不推進 AI 的風險更大。

簡立峰

1963 年生,台大資工所博士,早年任教於台灣大學資訊管理系,專研中文資訊檢索,並曾擔任中研院資訊所副所長。2006 年加入 Google 台灣,為第一號員工,歷任董事總經理。2020 年退休後投入新創輔導,現為 AI 科技公司 iKala、Appier 董事,並擔任多家上市櫃企業獨立董事。

本文轉載自經理人月刊

關鍵字: #AI
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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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