【觀點】Google CEO~ 想多拿獎金?把社交好好搞起來
【觀點】Google CEO~ 想多拿獎金?把社交好好搞起來

根據Business Insider報導,剛剛回任Google執行長的Larry Page發出了一份備忘錄給全體員工,內容是關於2011年的獎金中將會有25%取決於Google在社交領域的成功與否。

據稱備忘錄中提到,希望即便並不直接負責社交相關產品的員工也必須參與(社交產品的)測試與提供回饋,並且在產品推出時推薦給家人與朋友使用。

Business Insider並且提供了這份備忘錄的螢幕截圖以證明這篇報導的可信度。所以,Google的員工今年獎金到底是縮水25%或者是加碼25%,就得看Google在Social領域今年發展的好不好了。

Business Insider並且也整理了Google過往在社交領域的成績…嗯…

  • Orkut–在巴西雖然很成功,但是逐漸萎縮中
  • Dodgeball—Google買下這家公司後但卻沒有善加運用,後續Google推出了相同屬性的Google Latitude,而Dodgeball的創辦人之後出走創辦了另一個熱門的新創公司Foursquare
  • Picasa—被Facebook相簿超越
  • Open Social—雖然希望藉由結合Myspace等其他社交網站的open API產生聯盟,但是相較Facebook仍然不受開發者青睞
  • Jaiku—被Twitter超越之後,Google將其開放原始碼釋出
  • Wave—提供即時協作等功能,不過大多數使用者搞不懂這是什麼,在2010年宣佈停止繼續開發
  • Buzz—提供類似Facebook的News feed機能與Gmail結合,不過Google在隱私設定與訊息呈現上讓使用者產生疑慮,也引發了美國聯邦貿易委員會FTC的調查
  • Aardvark—2010年二月Google買下這家「社交問答」的公司,但是並沒有善加整合,之後被實名制Quora搶占風采
  • Slide—Google去年買下這家「社交應用」公司後維持其獨立營運,今年三月推出了一個群組訊息應用Disco,暫時就這樣
  • 「+1」— 上個星期推出試用版,結合了Google的核心業務—搜尋,但後續尚待觀察,Inside也有相關評論

    可以看得出來,在稱霸了搜尋領域後,Google強烈希望在社交的領域有所斬獲。原因之一當然是「社交」的關係所產生的分享、推薦行為逐漸分去了網路使用者對搜尋的倚賴。在現在如果有某個資訊上的需要,除了搜尋之外,也許在Facebook或Twitter上丟出問題從朋友那裡所得到的解答更符合自己的需要。而隨著Facebook陸續在廣告、訊息服務、定位服務、商務,甚至社交搜尋的推展,更是逐漸侵蝕與擠壓了Google的空間。所以這種把1/4的年度獎金與“在社交領域的成功與否“綁鉤的舉動,可以視作Google強烈希望所有成員體認「社交」為組織最重要目標的做法。

    我們雖然不是Google的員工,但是不妨也來幫Google員工想想到底今年笑著多領25%獎金的機會到底大不大?有哪些可能?

  • 成功推出社交平台產品—在Facebook的龐大會員數與社交機制的完整程度、開放策略所成功營造的「社交生態系」等優勢、顯然這個做法很難有所斬獲。

  • 既有服務的「社交化」—本來Buzz的嘗試在當時尚有機會,但是卻被Google自己搞砸了,似乎很難捲土重來。其他如即時通訊、相簿、文件協作等領域之前Google也有嘗試過,看來也非機會之所在。而仍在試驗中的「+1」會不會是解答?只能說目前還看不出來,筆者認為「+1」的設計邏輯似乎上有些待解決的問題,詳見前文
  • 從全新領域攻擊—這部份倒不是不可能,以Google從搜尋領域所累積對於資訊的理解程度,如果能因此延伸結合“提供資訊的人“(如部落客)、“需求資訊的人“(搜尋者)、“興趣與愛好“(由關鍵字分析)等元素,不是不可能發展出全新的社群行為,但是顯然難度也不低,且如何讓使用者理解與產生需求,也許是Google既有組織基因裡需要加強之處。
  • 打不過,索性結盟—假如搜尋結果旁邊出現的不是「+1」而是「Like」,且Google也能因此藉由得到的人口變數資訊強化搜尋結果的演算法,進而強化對微軟Bing的防堵,會不會也是另一種不錯的結局?

    總之,網路發展看來又將邁入一個新的階段,在社交的領域究竟Facebook是否能穩坐龍頭,還是會與Google有一番鏖戰,相信2011年會是關鍵的一年。

    出自Inside部落格

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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