Gartner~執行長意見調查結果出爐,企業對2012年抱持猶豫心態
Gartner~執行長意見調查結果出爐,企業對2012年抱持猶豫心態

國際研究暨顧問研究機構Gartner最新調查顯示,85%的執行長認為自家企業將受經濟下滑衝擊,2012年企業心態將變得猶豫不決。

此次的Gartner執行長與資深企業主管意見調查,於2011年11月到12月間訪問逾25國、年營收達5億美元以上的用戶組織,總計超過220位的執行長。調查結果顯示,許多執行長認為經濟下滑趨勢將在2012年影響自家企業。儘管與歐洲、非洲相比,亞太區與北美地區執行長憂心程度較低,但持此看法者在這三個地區中均屬多數。

Gartner副總裁Mark Raskino表示:「成本現在成為企業第二大優先考量,是2009年以來在本調查中排名最高的一次。不過執行長們似乎仍以維持成長態勢做為第一優先考量,就地理區域進行擴張則是最主要的成長策略。」

雖然經濟情勢確實成為企業執行長一大隱憂,但調查結果亦顯示有超過二分之一執行長表示,將不會縮減2012年IT投資,甚至還將增加。

Gartner副總裁Jorge Lopez指出:「相對來說,企業投資在科技的意願相當高。像行動與雲端科技之類的最新趨勢,逐漸成為執行長最關心的項目。然而行銷活動仍是留住客戶主要方式,客戶關係管理(CRM)仍是執行長最偏好的IT項目。」

Gartner分析師認為,為了策略性成果而投資最新科技,困難在於企業必須做好領導工作與變革管理。許多企業領導人在1990年代與2000年代就學到教訓,光靠錢買來的現成技術,如果未經詳細指導或就政策、製程、企業組織、角色與文化進行協調與變革,還是不會有什麼效果。

Raskino表示:「更具目的性與加強組織化的創新管理,是讓科技投資得以回收的方法之一。我們發現多數產業的執行長在這方面都有的強烈意願來進行改善,但金融業除外,這或許是因為政府監管趨嚴讓他們沒有心思推動其它策略性變革。」

至於最懂得利用IT取得競爭優勢的企業,九成執行長表示心中都有最為推崇的企業,但若將範圍縮小到自身所處產業,則有四分之一受訪者表示沒有人選。其中,蘋果大幅領先其他業者,成為在IT運用方面最受推崇的公司,獲得39%受訪者支持。Google以11%的支持率排名第二,季軍則為亞馬遜的5.8%。

調查顯示執行長們紛紛推動創新管理,但其中有許多人無法及時因應數位化經營策略。Gartner今年探討了創新管理與領導歸因方面的投資態度。整體來說,創新管理概念已在少數執行長的領導創新下逐步推動。約有半數接受採訪的執行長表示,他們正著手推動更廣的創新管理。不過,四分之一的執行長指出他們尚未將創新管理視為必定要件。且約有三分之一的執行長表示將會率先領導公司創新,其次為各級主管與資深管理高層,僅有少數人表示為資訊長,但無人回答是財務長。

Lopez 表示:「身處目前數位化經營快速發展的時代,任何一位自認是推動公司創新的執行長必須和資訊長維持緊密且直接的工作關係,否則恐會碰到盲點帶來的風險。資訊長需要提高技術相關的競爭智慧,並善用資訊來與被執行長視為創新領袖建立富有成效的關係。」

大多數的執行長都知道他們目前和未來所需的新資訊為何,因此資訊長必須跟上執行長的腳步。在今年的調查中顯示,若可再多用一種資訊,幾乎所有的執行長都能立即答覆將會選擇何種資訊,且多數的答案和客戶和銷售資訊,或競爭者資訊有關。Gartner也詢問執行長有哪些新資訊會在未來五年對產業構成衝擊。大約半數的執行長無法給予確切答案;不過,另外半數的執行長卻提出了各類不同的想法,顯示若能想到未來科技能帶來哪些新資訊將可望為企業帶來競爭優勢。

Raskino 表示:「資訊長與執行長應該互相討論哪些新訊息有助他們在經濟不穩定之際能更有效經營事業。我們知道大多數的公司在資訊策略與治理方面的管理知識不足;不過,資訊的多樣化、複雜度,及數量皆以指數形式成長。若缺乏紀律地胡亂應付,恐讓大型企業在不久將來後無力去面對加入了更多新公司的市場競爭。建議資訊長帶頭為公司發展資訊策略,並特別將焦點擺在日後恐衝擊產業並帶來轉型的新資訊。」

此次調查結果顯示多數的執行長仍視其資訊長為流動專家。但這角色需要被更多地重視。根據此份調查,最多受訪者認為執行長目前最親信的策略顧問是財務長,僅有少數人提到是資訊長。在此數位化衝擊事業經營的年代,許多資訊長的角色沒受到足夠的重視。多數執行長認為資訊長未來的發展最好是在待同樣的產業或換到另一個產業擔任同樣的職務。只有少數受訪者認為他們日後會爬到企業領導人的位置。

Lopez表示:「執行長應重新檢視資訊長目前在事業經營創新與策略上所扮演的角色。隨著資訊時代的演進,碰到新數位化競爭形式帶來的盲點風險也越來越高。」

關鍵字: #Gartner
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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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