傳統工程師大轉型!Meta啟動千人「AI Builder」計畫,3種新職稱目標一人抵一組團隊
傳統工程師大轉型!Meta啟動千人「AI Builder」計畫,3種新職稱目標一人抵一組團隊

在宣佈中止累計虧損逾800億美元的元宇宙事業後,Meta開始加速擁抱AI的腳步,由高層帶頭要求全體員工將AI融入日常工作,同時還調整了每個部門的團隊結構,藉此打造更扁平的組織架構,與AI原生公司競爭。

根據各方媒體獲得的內部備忘錄與員工消息,Meta這場AI轉型不僅涉及角色與團隊調整,也將改變員工的日常工作方式,甚至影響未來專案執行的規模與效率。

Meta調整組織架構,3種新職稱重塑工作模式

Meta Reality Labs旗下開發者工具部門近期開始實行「AI Builder(AI開發者)」試點計畫。備忘錄指出,約1,000名員工將被重新命名為三種角色之一:AI Builder(AI開發者)、AI Pod Lead(AI小組負責人)或AI Org Lead(AI組織負責人)。

Pod Lead負責日常運作,而Org Lead則管理績效評估與升遷流程,後者的部分工作將由AI系統協助。這次調整的目的是推動扁平化組織,打破傳統部門界線,讓小型跨領域小組能夠快速迭代與合作。每個「pod」小組將聚焦特定成果,並可跨工程、設計等不同領域承接任務,以提升生產力與產品品質。

facebook reality lab
Meta旗下Reality Lab近期展開AI轉型,以打造AI原生團隊。
圖/ Facebook

備忘錄強調,「我們的最終目標是實現工程生產力和產品品質的顯著提升,這需要從根本上重塑運作方式、組織結構及互相支持的方式。」

Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)曾喊話,2026年將是AI徹底改變工作方式的一年,未來某些專案可能由單一「非常有才華」的員工完成,以往需要多人團隊才能完成的工作,也有可能只靠小型AI原生團隊完成。

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祖克柏也開發AI助理,Meta高層帶頭要求員工擁抱AI

同時Meta高層開始帶頭推動將AI融入日常工作。Meta技術長博斯沃思(Andrew Bosworth)接管了公司內部AI應用監督工作,包括「AI For Work」計畫。該計畫旨在促使Meta全員使用AI工具,改變日常工作模式,加速工作進度,並減少組織層級。

祖克柏本人也在開發AI助理,協助處理管理與決策工作。Meta希望鼓勵所有員工都能建立和運用新AI工具增進工作效率。例如內部的個人助理AI「MyClaw」可存取使用者的工作檔案與聊天記錄,甚至能代表員工與同事進行溝通。

Andrew Bosworth
博斯沃思正負責推動AI for Work計畫,要讓AI融入Meta員工的日常工作之中。
圖/ YouTube

此外,博斯沃思負責另一個新成立的組織,專門支援建構大型語言模型的團隊。備忘錄顯示,這些團隊的管理模式也將小型化,每位管理者可管理最多50名員工,並且從成立之初就強調「AI原生化」。

Meta此次推動的AI轉型,也與外部市場競爭有著密切關聯。博斯沃思在備忘錄中提到,AI新創公司通常員工規模較小,但AI原生能力突出,Meta希望透過類似策略,保有競爭力。

因此Meta計畫在7.8萬名員工中全面推廣AI工具與流程變革,目標是提高工作效率、減少中間管理層級,並培養全員在日常工作中使用AI的習慣。從高層到基層,Meta正努力打造一個「AI原生化」的工作環境,讓未來專案能以更小的團隊、甚至個人形式完成,並提升整體組織效率。

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資料來源:Business Insider華爾街日報
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

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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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