創意當道,不斷學習才有競爭力
創意當道,不斷學習才有競爭力
2007.01.15 | 人物

最近我參加了一場在北京舉辦的亞洲社團教育研討會,會中我們聽到中國教育家們暢談他們的「新國家政策」,也就是讓中國成為「創新型國家」──按照中國科學技術部副部長尚勇(Shang Yong)的話,藉著大量的本土創作,讓中國升級,「在西元二○二○年時成為創新型國家的一員。」

聽著這些話,我的心情五味雜陳。一方面我想著:「老天啊,比起一個反對科學的社會,這麼個專注於創新的政府簡直是太棒了!」但同時,我也抱持懷疑的態度,你也知道會議鋪陳出的腳本:十九世紀的英國靠著工業革命稱霸世界,二十世紀霸主換美國接手,接下來,中國將主導整個二十一世紀,歐美的時代宣告結束。

呃,抱歉,但我還沒打算要把二十一世紀拱手讓給中國!

毫無疑問,中國在終結文盲,大量增加高等學校數量上有令人驚艷的表現。但我堅信要在一個監審Google的國家創造出創新型的文化,簡直是緣木求魚。禁止Google對我來說,代表的正是削減人們想像力與限制人們勇於嘗試的想望。你可以下令實施十二年國民教育,但不能下令實施創新。即便有紮實的制度,有能力的人才,一旦沒有自由,中國的發展也就如此而已。假若真想成為一個充滿創造力的國度,中國勢必得在維持控制的同時,找出放鬆的法子。

儘管中國在大幅調整前很難有所突破,其實美國亦然。讓我們捫心自問:如果國內主要的政治話題不再是伊拉克戰爭,什麼會是咱們上次大選的焦點?應該會是這個問題︰世界各地的老闆們為何要僱用美國人從事高技術性工作(如果他們可以用一半的薪水,在其他國家找到受過良好教育的人來做一樣的事)?

如果我們對這個問題啞口無言,當愈來愈多例行公事,甚至白領階級工作可以被數位化、被自動化、被外包時,「我們很難想像隨著時間的流逝,美國人要如何維持整體的生活水準。」美國國家教育及經濟中心(the National Center on Education and the Economy)的主席馬克塔克(Marc Tucker)這麼說。

問題的正解只有一個:在這個全球性整合的經濟體中,勞工們唯有當自身或公司能提供創新的產品或服務時,才能有優渥的酬勞;創新的產品或服務則仰賴具有高技術性與創意的勞動力構思、設計、行銷、製造。最重要的是,這股勞動力必須永遠處於學習狀態。我們不可能在諸如數學、科學、閱讀比賽等指標項目都落後其他主要經濟體後,仍天真地以為美國可以擁有賺取優渥薪資的勞動力。沒有紮實的制度,有能力的人才,即便擁有自由,美國的發展也就如此而已。

星期四,塔克的機構將發表一份報告,名為「困難的選擇或困頓的時光」,內容中建議對美國教育體制進行激進的改革。改革的目標是:教育出一批從電腦工程師到快遞小弟,都能做創意思考的工作者。

「依目前我們對創意的認識可以確認一點,它所發生的典型狀況為,精通兩種以上不同領域的人們,使用某一領域的基本架構來重新思考其他領域。」塔克說道。因此他的研究報告重點在於:「如何讓這樣的思考方式出現在各階段類型的教育內容中?」

也就是,塔克接著解釋,如何修改二十世紀時所設計來教育人民做「例行公事」的體制,把焦點放在教育出一批想像力無遠弗屆,可以提出前所未見的行銷手法,可以寫歌,可以做家具,可以拍電影,可以設計出「抓住人們的想望並無法不使用的」軟體的人。

要實現這個目標,我們需要具備更高層次的閱讀、寫作、演講、數學、科學、文學與藝術等能力。塔克認為,美國已經毫無選擇,因為我們邁入了一個「熱愛思考才能有好工作、懂得創新才有好生活」的年代,持續不斷的學習能力,才是你唯一的護身符。

跟戰爭不同的是,經濟可以雙贏,美國、中國、印度、歐洲都可以一起繁榮發展。但取得領先的國家,則是發展出最廣博的教育系統,讓多數人能夠設計製造出許多我們連想都想不到的東西。誠然,中國還需要許許多多的改革才能做到──但我們也一樣。 

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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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