提到茶產業,不少人腦海中浮現的,可能是茶山、茶農,以及說不清道不明的老師傅直覺。發現茶(Teascovery)創辦人 陳翊榮 Alex 卻走一條完全不同的路,他用科學數據說服茶農、用 AI 重建公司流程,然後在這一切之後,堅持帶團隊去田裡採紅棗。在本集《職涯履行家》中,他分享從台大醫學系出走的決定,以及他怎麼把傳統產業,一步一步塑造成他理想中的模樣。

台大醫學院高材生放棄從醫,只為找到產生熱情的事物
Alex 在台大醫學系唸到大三,開始對未來感到懷疑。他喜歡醫學和科學,但醫師的工作日復一日,更像是高階的勞務,他想做的是思考、創造、把東西賣到全世界。於是他給自己一個 Gap Year,開始在台大修軟體工程、行銷、財經等課程,大量嘗試不同領域。
最後被經濟學「熱情的心,冷靜的腦」打動,決定轉至經濟系,他喜歡在交易裡為彼此創造利益的邏輯,覺得這才是他真正想做的事。而轉系當然不是沒有壓力「非常懷疑,而且我跟我太太當時是班對,風險很高。」Alex 笑著說,可是他知道只有去嘗試,才知道自己對什麼能產生熱情。

與茶農蓋牌盲測,用科學數據重新定義台灣茶
19 歲在英國喝到大吉嶺紅茶,Alex 首次感受到精品茶的水溫、濃度、沖泡層次可以差這麼多,茶葉是世界三大飲料之一,原生於東亞,他覺得這是黑頭髮黃皮膚的人在國際上能自信說「我比你懂」的產品。從那時起,他就萌生把台灣的茶帶到全世界的念頭,但他很快發現,這件事要從根本開始做起。

入行之後,他跑遍台灣的茶場,看到的卻是另一番景象。師傅用碗泡茶,手捏一把葉子、倒熱水、不加蓋,好不好全憑經驗判斷,沒有人說得清標準在哪裡。他意識到,要做出穩定的品質,得先讓這個產業有可以被驗證的東西。他去考了茶葉評鑑師證照,把水量、溫度這些數據帶進來。接著跟茶農提出盲測,把所有茶的標示蓋起來,讓大家喝,連生產者自己也不知道哪杯是誰的。出茶農覺得被冒犯,但結果讓人意外,有茶農堅持太陽曬的茶最好,盲喝之後發現熱風吹的更香「他自己都嚇到,進而願意改進技術。」Alex 補充道。

品質的要求不只停在沖泡方式,受醫學背景影響,Alex 對吃進身體的東西有一套標準,像是天然茶葉的花香由二三十種物質構成,加了香料只會讓味道變得單一。當公司採購量累積到幾噸,他開始有籌碼要求茶農控管肥料與農藥,甚至與台大教授共同研發天然花香茶,不靠添加物,靠的是工法。

親自寫出公司首套 AI 系統,並用 AI Agent 重整組織工作流
把產品端的標準立起來之後,Alex 開始把同樣的邏輯用在組織裡。2025 年,他決定學 AI,但他親自動手寫公司的 B2B 禮盒銷售系統,他想先親自搞清楚 AI 能做到什麼程度,再把這套邏輯帶進團隊。
第一個改掉的,是開會這件事。他導入 AI 語音辨識做會議記錄,效率是以前的三倍。接著他把派任務的順序也反過來,先把任務交給 AI,再讓主管承接產出。他說人與人之間傳話本來就會有認知損耗,AI 的紀錄完整度更高,這樣反而減少來回確認的時間。

跨部門的流程也是他想解決的問題。他舉了一個例子:餐廳用 LINE 下單,很容易踢錯單、發票開錯,這種繁瑣的串接以前全靠人工處理。公司招募「AI 自動化流程規劃師」,專門負責把業務下單、出貨、會計結帳這些環節全部用 AI 串起來。要讓這些改變真正落地,光靠領導者推動並不足夠。公司設定學習獎金,鼓勵員工上台分享自己摸索出來的 AI 用法。Alex 說,同事在半小時內秀出成果,這種漩渦效應比老闆說教有效十倍,公司也建立一套影音知識庫,讓員工就算哪天離職,這些能力也能帶著走。
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繁瑣的事交給 AI,省下來的時間,他想帶你走進茶田與認識農作
推動 AI 轉型,對 Alex 來說從來不是目的,他想讓團隊從那些重複、繁瑣的流程裡解放出來,把時間留給一件 AI 做不到的事——真正去認識那塊種出這杯茶的土地。
他現在會帶團隊去產地,踩在土地上採紅棗,親身感受農作的重量與溫度。他說,這種身體的感觸和與農民之間的情感交流,是任何系統都記錄不了,未來他想把這件事擴大,辦農產體驗團,讓消費者也有機會親自走進產地,認識種茶、種果的農友。他希望買茶並非只停留在交易,而是讓人與土地之間重新建立關係的開始。
從一杯大吉嶺紅茶出發,用科學重建產業標準,再用 AI 讓組織跑得更快,但 Alex 最想留住的,始終是那些數據算不出來的溫度。


