72%員工已開發AI工具!台灣大「斷奶令」逼出全員AI超人
72%員工已開發AI工具!台灣大「斷奶令」逼出全員AI超人

重點1:7成員工抗拒下,台灣大的3年AI轉型計畫,為何能不到1年半達標72%?秘密就藏在「斷奶」的決心。

重點2:從推出企業版反詐戰警到AI聽寫大哥,揭開它把內部AI練兵場變新商業金礦背後心法

重點3:決策以「天」為單位!「沒大沒小」的創業文化,如何讓它跑得比同業更快?

二○二三年初,商周走進台灣大哥大總部時,當時上任滿一年的資訊長蔡祈岩,才剛組成一支僅三十名資深工程師的「IT特攻隊」,靠著各種創新提案在組織裡打游擊戰。三年後回頭看,這場仗的規模已完全不同。

「我們經營團隊年齡相對年輕,林總(林之晨)跟我都是從小玩電腦、寫程式的原生數位人。對我們來說,這不是技術測試,而是全人類的Mega Wave(巨浪),」蔡祈岩語氣堅定。

導入AI不能只是由上而下!轉型從「斷奶」開始 禁止依賴IT,逼出自學文化

AI不再只是IT部門的專案,而是要刻在台灣大每個員工DNA裡的本能。

《IBM CEO Study 2025》報告指出,企業對AI投資意願極高,但過去三年只有約二五%的專案達到預期投資報酬率。台灣大總經理林之晨認為,比較大的問題,是高階主管「把這當成下面人的事」,自己卻不了解工具的極限,無法賦能員工。

台灣大的劇本完全相反。二○二二年底生成式AI百花齊放,當ChatGPT出現時,「那對我們來說是壓倒駱駝的最後一根稻草,我們意識到這將是接下來五到十年全面性的大改變,」林之晨回憶,唯有親自交換心得、了解限制,才能評估未來的機會並擬定策略。

沒有冗長的評估報告,第一週,台灣大的經營團隊就全部「跳下去」成為重度使用者(Power User)。這份由上而下的熱忱,化為一份三年的「超人計畫」。林之晨解釋,所謂超人就是能靈活運用AI,目標是讓同仁用AI取代工作中的庶務,為未來的AI代理時代做準備。

然而,如果轉型只有「由上而下」的表態,最終只會流於口號。

台灣大真正敢開的第一刀,是從「斷奶」開始。

在多數大企業裡,業務單位碰到需求,直覺就是開單給IT。蔡祈岩為了打破這層依賴,下了一道硬命令:「禁止IT部門幫其他單位開發RPA(流程機器人)。」

「RPA是AI時代的基礎工具,就像Word和Excel。我們不會叫IT幫你做Word表格,所以你也得自己學,」他解釋。「因為你得自己學會釣魚。」

這道命令徹底切斷了各部門的後援:客服、財務、門市同仁不能再把問題丟給IT,只能自己拿起AI工具解決。林之晨分享,為期三年的超人計畫從二五年上路,原先規畫三年要有八成同仁實際開發出一支AI或RPA處理庶務,目前達標率是七二%,但計畫只跑了不到一年半。

當七成員工不願改變!高層公開依賴AI,打造文化 將內部練兵場變商業金礦

轉型的過程,員工沒有成長痛嗎?「我覺得大概有七○%的員工,一開始心態是:沒有AI我也做了二十年,為什麼要改變?」蔡祈岩坦言。

台灣大沒有苦口婆心去說服,而是讓員工自己看見不用就吃虧。

蔡祈岩分享,他在聽提案時常直接問:「這個A跟B方案,你有問過AI嗎?有沒有C方案?」甚至會當場用AI驗證,對部屬說:「我問了AI,它建議了這一點,你為什麼沒研究過?」

當長官毫不避諱的依賴AI,員工自然感受到「用AI是聰明的」,一種「長官都在用,你憑什麼不用」的風氣,很快瓦解了依賴舊方法的心理。

在許多企業因資安疑慮選擇封鎖ChatGPT時,台灣大反向操作,選擇開放,只要求員工不得輸入個資與敏感資訊。「如果公司給的工具比ChatGPT 笨,員工根本不會用。」蔡祈岩說。公司把工具真正放到大家手上,鼓勵員工把外部AI當成顧問。

然而,電信業在台灣被歸類為純內需產業。Google台灣前董事總經理簡立峰指出,電信業缺乏來自國際競爭對手的直接壓力,容易陷入「溫水煮青蛙」的安逸,導致AI應用多偏向現有服務優化,而非創造新商業模式。

這正是台灣大試圖翻越的高牆。

台灣大的AI戰略核心是「內用轉外售」,蔡祈岩說明,所有AI應用都先在自家場域驗證,再打包成解決方案賣給企業。電信業擁有MyVideo、客服中心、門市等大量B2C接觸點,給了IT團隊絕佳的練兵場。

原本為了保護商譽、攔截詐騙而自研的「反詐戰警」,在內部累積大量偵測經驗後,已發展出企業版,成為金融與零售業的防詐工具。

內部會議使用的「AI聽寫大哥」,則替員工自動轉錄會議內容、生成摘要,推出約一年,便吸引超過一千九百家企業用戶,把原本只解決自家會議痛點的工具,變成可以對外販售的產品。

台灣大
台灣大不只在內部導入AI,更將應用拓展為可對外銷售的產品。圖為其展示與企業合作的AI工具。
圖/ 商業周刊提供/楊文財攝影
台灣大
圖/ 商業周刊提供

它用四個字跑贏同業!決策「一日一轉」成護城河 員工認同將決定AI轉型走向

當被問及如何與其他電信業做出區隔?蔡祈岩的答案只有四個字:「唯快不破」。

他認為,電信業的護城河不在於資金規模,而在於「轉速」。在台灣大,決策不是以月或季為單位,而是以「天」為單位。

每天早上八點半的Daily Stand-up(每日站立會議),是這種高轉速文化的核心場景:五十多位關鍵專案負責人聚在一起,一天轉一圈,有問題當場拍板。

「你比我聰明、比我有錢都沒有用,因為等你研究完一個方案,我已經轉三十圈了。」他說。

這種高效轉速也容許主管出糗。蔡祈岩自嘲資訊長也會講錯話、被數據打臉,但講錯了明天就改。

這種「沒大沒小」的創業文化,讓台灣大能比同業更早摸著石頭過河。

AI創新百強書審評審、陽明交大人工智慧系統檢測中心主任陳添福觀察,台灣大展現了極具深度的全面性翻新策略,將AI廣泛導入研發、商務、客服及員工職能提升,這種致力於全方位改造的投入,值得效仿。

為何推全員用AI?「屁股決定腦袋」 把員工拉到AI陣營當贏家

為什麼要這麼急著推動全員上手?蔡祈岩直言,「屁股會決定腦袋。」

「當員工很早就站在AI這邊,認定AI一定行,把屁股先坐過來。那麼接下去AI越來越強,他其實是越來越高興,因為他是Winner(贏家)。」他分析,如果一開始坐在對立面,當AI變強時,員工只會感覺自己被壓迫,甚至用手工流程來消極抵抗。

這場將員工拉到AI陣營的運動,最終帶來了正向的化學變化。

林之晨分享,現在常有同仁私下感謝他,說AI把最痛苦的雜事做掉了,更有時間做出更有價值的事。「甚至有員工說:『總經理你不要跟我老闆講,其實我現在工作變得輕鬆很多』。」

從IT帶頭打仗,到現今的全體進化,台灣大證明AI轉型不是一場技術競賽,而是一場組織行為學的變革。

護城河在於員工不再依賴 IT,而是自己握起AI釣竿,並在心理上成為AI的盟友。這種「一日一轉」的決策轉速與全員皆兵的自覺,才是這家公司在AI浪潮中,立於不敗之地的真正長城。

本文授權轉載自《商業周刊》
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關鍵字: #台灣大哥大
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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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