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。
