勇敢面對全球才能供應鏈
勇敢面對全球才能供應鏈
2007.10.01 |

五十八年次的京群超媒體技術長謝豐州,看上去有著一副穩健的體格與年輕的臉龐。今年才剛從大陸回台灣工作的他,是台灣第一大入口網站、全球最大的桌上型作業系統軟體廠商,爭相延攬的研發部門高階經理人,最後他選擇線上博奕遊戲軟體公司落腳。問他為何沒有選擇到大企業去任職,他很輕鬆地笑著說:「研發人員往往比較在乎寫出來的程式,所贏得的成就感,多過於薪資的酬庸。」

從中原大學工業工程研究所畢業之後,謝豐州陸續做過傳統產業資訊部門的資訊工程師、大型醫院的電算中心主任。後來隨著網際網路的蓬勃發展,他進入了飛行網,自此與網路技術結下了不解之緣。

累積兩岸三地研發經驗
四年前,他被公司派駐北京創立數位電子雜誌的平台,當時他手下帶了四十九位研發工程師,個個都是北大、清大的高材生。
「研發工程師其實是心裡很複雜的人,尤其面對大陸年輕人的好強,你的技術如果沒有比他們強,絕對管不動。」謝豐州因此從來不敢在技術上懈怠,「技術的精進永遠沒有止境,你只能不停地追、不停地學。」就這樣,謝豐州累積了兩岸三地研發經驗的實力。

謝豐州看過很多工程師在技術上遇到瓶頸就怠惰,甚至停滯不前。「因為別人把規格開好了,你只要照本宣科把程式碼寫出來就可以,可是這跟硬體製造代工有什麼不一樣?」然而研發講求的是創意,要的是腦袋與智慧,「自己開發技術才可以更進一步。」

他比喻研發工程師就像是魔術師,要無中生有。謝豐州認為,如果永遠安於軟體代工,未來一定會失去競爭力,他認為工程師們應該要自問:「你覺得自己想要在全球才能供應鏈裡居於什麼地位?」

他提醒技術研發的工程師,軟體技術不是非誰不可,只要會寫code的人都可以。但未來的社會是屬於強者的社會,能力夠就能在競爭中存活,能力不夠就永遠只有被打入全球的勞力池(labor pool)當中。

「研發人員的另一個毛病就是築牆自居,躲在象牙塔裡。可是任何技術的進展都要能在現實裡落實,否則就是理論,就是空談。」因此謝豐州不只鑽研技術,即便在職場一路走來都是研發部門的主管,每一回行銷部門、業務部門開會,他必定到場聆聽,「我要了解市場需要什麼,我寫出來的程式可以做什麼,」他強調研發工作就是要符合市場的「期待」。

從他的回答,看到了一個技術狂熱者對於研發的執著。雖然技術最後還是有可能為他帶來財富,但是最終那是一種成就感與財富累積而成的優越價值。

謝豐州
現職:京群超媒體技術長
學歷:中原大學工業工程研究所
經歷:榮總電算中心主任、飛行網技術長、新數通盛世科技Xplues數字媒體發行平台技術長

After
技術的精進永遠沒有止境,
你只能不停地追、不停地學。

**Expert
**

徐維良(協能擢才顧問合夥人暨執行總監)

多累積相關領域的專利,
把自己的能力提升成專家。

科技產業(IT)與其他產業不大一樣,主要差別是IT產業是一個開放的產業,與汽車、石化等封閉型的產業相比,產業變化的速度快,沒有絕對的贏家或是輸家,過去是獨領風騷的公司,未來有可能被購併而消失。因此在IT產業工作的人一開始就有要心理準備面對職場變化快速與多面性,在掌握趨勢變化的同時,也讓自己具備專業才能,才是確保競爭力。

員工分紅費用化衝擊最大的一群,應該是工程製造背景的科技公司,如台積電等半導體公司。制度施行後一定會在薪資上有所調整,變成股票換成現金的另一種獎勵。

在對自己能力的培養方面,如果擔任工程師的工作,那麼加強自己的專業是最核心的重點,例如有計畫地考取證照。工程師因為接觸的技術比較專精,被公認為一項專才,所以把自己的能力提升成專家,甚至多累積相關領域的專利,是一個很好的方向。

員工在選擇公司時,要注意的重點是,依據自己專長挑選適合企業,如電子、電機專長,可選擇重研發的華碩、鴻海;專長是品牌行銷的,可選擇宏碁、明基;工業管理及流程管理方面,台積電是不錯選擇。
如果希望在穩定中求成長,可以先進入大公司,因為大公司會有較完善的制度及軟、硬體的福利,在裡面可以學習到較完整的技術及面向。同時因為是大公司,有更多機會可以跟上下游廠商合作,也是建立自己人脈的重要資源,甚至也可以在公司內部獲得不同職務輪調的訓練,對個人的職能培養會更全面。(採訪.撰文=胡華勝  攝影=莊明穎)

科技人專精化3法則
1. 勇於學習並充實本職學能
2. 保持積極,不計較職務頭銜
3. 挑選核心文化與自己相符的公司

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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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