全球網路成功法則
全球網路成功法則
2007.10.01 | 人物

今年的亞太青年創業年會(ASES)由台灣主辦,筆者應邀到台大演講,但更有趣的是後面的Q&A,來自美國、加拿大、新加坡、印度、菲律賓、香港、大陸代表所提問的問題。為了強調我的觀點,對於一些問題也很美式作風直接了當的不客氣回答。

例如有位代表質疑:「網站真的如你所說,可以在不設點的情況下外銷到其他國家?」我的回答是,你可以舉出目前有哪個中小型網站,是因為沒有設點而失敗的嗎?如果不行,我反倒可以舉出至少五個網站是沒有任何在地優勢直接成功的,像是Fotolog、EditGrid、Club Penguin、iJigg、Orkut。有位代表則堅持追問到底網站怎麼拿到創投資金?我說,你有看過哪個網站是在拿到可觀資金後,撒下二十名人力做成功的嗎?如果沒有,我可以舉出至少五個例子,不必花很多錢,租用一台便宜的主機,一路做上去的,例如Digg、PlentyOfFish、Friendster、MySpace、LiveJournal。

詭譎的網路環境需要新作法
網路世界的成功之道,的確與其他產業南轅北轍,全球皆如此。成功的網站隨隨便便就值新台幣一百億元,但一千個網站有九百九十九個失敗,而且大站並無任何優勢。目前我們看到雅虎(Yahoo!)戰戰兢兢推出Pipes、Yahoo! 360º,看到Google經營Picasa、Orkut、Answers、My Maps,他們背後是有制度的製作過程與強大技術後台,但仍是「開十個死七個」。我在接受號召創組Voofox時就深深相信,我們的確需要另一種迥異於資工教科書、「書上沒寫」的新作法,以大幅提升成功機率。

這樣符合全球網站潮流的新作法叫做「創辦團隊」(founding team),這乃是特別為網路世界「伸手不見五指」的詭譎環境所設計,從團隊建立(team building)到後續的管理制度,皆和一般標準公司不同,每位同仁像一塊軟趴趴的海綿,自我吸收、自我變型、自我成長。團隊的組織架構每一周都有變化,意圖以最快速度架站、轉彎,不斷地調整,來攻擊那怎麼打都打不中的網路市場。目前在美國已漸漸出現像HitForge這樣的團隊,也是類似的想法。

筆者自加拿大求學起,便一直與朋友以創辦團隊製作網站。我們總是能在極短的時間內完成一個好網站,爭取上市(to market)的時間與次數。每個人幾乎自成一個獨立個體,有爭執就靠智慧調解,士氣終日維持高昂。做第一個網站時我們尚稱稚嫩,等做到第六個網站,同學加入,我們已經了解如何經營這麼一支創辦團隊。

網路一日千變,所謂「有效成功史」,只是最近一年才算數,因此沒有任何書本可以趕得上。這段成功史雖短,卻已經告訴我們許多線索。無論在哪個國家,我們或許會看到在二○○八年掄元的,不是任何慢吞吞、死板板的正規軍,而是那幾個出人意表的「創辦團隊」。

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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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