那城、那牆。
那城、那牆。
2008.05.20 | 技能

人們總是這樣形容柏林圍牆:「這座牆在以後的五十年甚或一百年,仍會繼續存在著。」

當我在柏林的身份還是觀光客時,問了幾個久居在此地的朋友:「柏林圍牆在哪?」他們瞪了我一眼說:「難道妳不知道早就拆掉了嗎?」我說:「我知道,但是總得留下一點兒痕跡以供紀念吧?」

是有的,我買了一本關於柏林的城市導覽小冊子,裡頭介紹圍牆從聳立在柏林議會大廈旁、布蘭登堡城門之前開始綿延,把柏林硬生生分隔成兩個區塊,那時候在東邊的人總希望自己可以跨過這牆,到自由的那端。但如今柏林圍牆到底在哪?小冊子連提都沒提到。

於是在我定居柏林之後,開始努力尋找這麼一大片圍牆,如今流落何方?

「圍牆博物館」顧名思義正是保存圍牆之處,相對其他景點,地處偏遠,得經過很遠的車程才到得了,甚至不是典型的柏林觀光景點,柏林居民也很少去附近散步郊遊的。圍牆綿延一千多公尺,舊日舉世聞名的塗鴉早就斑駁,新的遊客不斷補上新的年份月日,標示著人們無意緬懷過去。

圍牆當然不只被保留在博物館,還有一小段圍牆在「圍牆公園」,圍住一片綠地,冬天的平常日下午看起來極盡荒涼,但天氣好時,四面八方的普茲勞茲山(Prenzlauer Berg)年輕居民會聚集在此,曬太陽、放風箏、吹泡泡、擲飛盤、高談闊論最近的西藏議題。

倘若仔細分辨,除了德語外尚有十來種歐、亞、非洲語言,這個城市有著你想像不到的多種民族聚集此地。在柏林人們不談「族群融合」,但偏偏就是什麼文化都可以進城參上一腳,大家各取所需,整個城市的風格多元,但莫名的協調。

此時此刻,柏林圍牆似乎從來不在這個城市存在過。

然儘管柏林圍牆沒有把這個城市劃分得一清二楚,卻把德國東西邊標誌得一清二楚。例如老東德人們懷想過去樸實的生活,年輕的東德人躍躍欲試前進西德大城,老西德人抱怨東德拖垮他們原先更富裕的生活,年輕的西德人完全把自己國家東境看作是國外。

我以前住在西南邊的佛萊堡,和自小在那兒長大的德國朋友們,聊到德國東部,除了柏林以外,其他的舊東德城市只不過是地理名詞,在他們的眼裡,比鄰的法國、瑞士、奧地利,更像他們的國家一點。儘管這個年代的人們全都經歷過東西德統一這段歷史,但是政府統一了,不代表人民意志上的統一,或者生活條件、物質水準、思想行動上的統一。

因此,任憑柏林政府盡了人事地保留一段歷史的記憶,不斷湧進這個城市的人們卻不領情,大家喜歡新生且充滿活力的柏林,對城市曾經的分裂閉口不談。其餘的德國人則不在乎這牆確實拆除了,照樣過著德東、德西兩不相干的人生。

人們的生活繼續前進,德國的歷史依舊轉動,這牆的內在意義,尤其是它曾經造成的隔閡,在城裡似乎不復再見,但在城外,的確會繼續存在個一百、五十年吧。

關於作者陳祐蓁:
隱居德國柏林城東一隅,是自由大學的博士生,也是把書寫當作「履行職責的歡樂」的大女生。

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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
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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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