iwearyourshirt.com~在胸口賣廣告的人體T恤看板
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Jason Sadler四年前的絕妙點子,讓他的生意在第一年,營業額便高達七萬美金,獲得紐約時報、Fast company等媒體的報導。令人難以置信的是,他的業績就此蒸蒸日上,目前他和其他四個夥伴,每年有50萬美金的收入,他們的客戶包括Arizona Tea, Starbucks, Pizza Hut, Nissan, 和 Lucky Brand等品牌。

Sadler在2008年時心血來潮,想出我穿你衣網(iwearyourshirt.com)這個概念,當這個概念浮現時,他和友人正忙於網頁設計公司的業務,而且Sadler對於這個新嘗試缺乏經驗。臉書只有一百個好友,連Twitter也沒開的他老實承認「我沒什麼社群網站經驗。」但是當幾個客戶向他們問起社群網站後,他看見社群網站投放廣告的潛力,Sadler想讓客戶公司在社群網站上,透過互動的方式行銷自己的品牌。

最終,他決定使用人人愛穿又不貴的T-shirts,來啟動他的生意。Sadler理了髮,用100美元買了一個錄影機,接著成功在社群網站上吸引了注意,也帶來一小群跟隨者。

真正讓我穿你衣網實現商業獲利,是Sadler按照日曆計價的獨特定價模式。一月1日,客戶若在這一天刊登廣告,只需花費1美元,但客戶若想在十二月的最後一天刊登廣告,費用就會飆升到365美元。Sadler的第一筆收入來自UStream電視。六個月後,整年成功售出。

為了滿足成長需求,Sadler開始增加T恤衫著裝模特的名單,現在連他自己在內已經有5個著裝模特。Sadler透過具創意、非傳統的程序來聘用T恤衫著裝模特,以確保他的品牌可以維持品質。要請人時,Sadler要求申請者製作一部三分鐘的短片,來解釋為什麼自己應該被錄用,並讓觀眾對影片進行投票。

Sadler的四個著裝模特,年薪介於兩萬五千至三萬五千美元之間,還有分紅可領,並且Sadler會提供每人一架Mac筆電和影片錄製器材。「我不看你的履歷,那也不是我關心的。當我看到得票率最高的影片,我就打電話給優勝者,然後把她們叫來佛羅里達,我要看的只是影片。人們常常懷疑我要怎麼跳脫,和我的業績如何成長,因為這是個奇特的生意。但是我們的確在成長,事實上,在七月,我們開始朝一個新方向邁進。」

舊款的模特必須在一周裡的每一天穿不同公司的T恤衫,而各公司則付他們每日的廣告費。但現在Sadler推出調整模式,讓模特一周都穿同一家公司的T恤衫,以提升該公司的曝光率,當然廣告主公司也需要支付一周的費用。Sadler的團隊開始用新的配套尋找潛在客戶,而日付模特開始終止服務,取而代之的是配套式模特。

Sadler開始這門生意時,沒有寫下任何生意計劃,因為他把全副精神放在拓展業務的目標上。「如果我坐下來寫商業計劃,或許我已經失敗了。太多人把太多精力花在撰寫生意計劃,卻用太少精力來執行,如果你要開始寫生意計劃,用鉛筆吧!這樣你可以擦掉,也可以修改。」Sadler建議。

參考資料:BUSINESS INSIDER

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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