當今網路霸主策略-Google持續創新
當今網路霸主策略-Google持續創新
2006.07.15 |

提姆.奧萊禮(Tim O'Reilly)在他著名的〈什麼是Web 2.0〉專文中指出,把網路世界股票上市時最轟動的兩家公司=Netscape和Google相互比較,就知道Web 1.0和Web 2.0最大的不同。 的確,Netscape的旗艦產品,是瀏覽器,是一個需要網友下載、安裝和升級的套裝軟體;而Google提供給網友的卻是服務,是永遠不斷改良的網路程式服務。 二○○六年六月,Google推出Google Spreadsheets(網路試算表),除了被視為是對抗微軟Office套裝軟體Excel之外,更因為可讓網友在線上同時編輯同一份試算表,而被認定是Web 2.0最典型的應用。 雖然媒體和網路世界總是替Google和Web 2.0畫上等號,然而綜觀Google自家的新聞訊息,卻從來沒有看到Google宣稱自己與Web 2.0有什麼關聯。台灣Google工程研究所所長簡立峰說:「Web 2.0只是個廣泛的概念,代表著不一樣的網路世代,但都在說一件事,那就是社群精神。」 Web 2.0是集體網路行為 簡立峰表示,Google最受矚目的網路搜尋服務,就是社群精神,一種網路集體行為的體現。「Google的搜尋結果是以網頁排行(PageRank)為主,而網頁排行背後的運算邏輯來自網友的使用行為,像網友點選次數、網頁連結的多寡,都會影響到排行,搜尋的結果就會不一樣。」 集體網路行為的具體呈現,其實就是社群的經營,簡立峰進一步說明:「Web 2.0哪裡有新意,社群的經營不是從BBS時代就開始了?」如果以奧萊禮所提出的Web 2.0定義對照來看BBS:以網路為平台、群體智慧、不斷改進的資料、沒有軟體升級顧慮、簡易的程式設計等,元老級的BBS真的挺符合Web 2.0的。 然而簡立峰也強調,人,也就是網友的參與,才是Web 2.0的基本精神,但是機器和工具較過往進步,助長了Web 2.0。Google本身的網路應用,如Gmail、Google Finance等大量運用Ajax和搜尋運算結果,靠的就是機器和工具幫忙。而維基線上百科(Wikipedia)和雅虎的知識+,也都在人(群體智慧)的因素外,有了新工具,才得以更豐富。 「Web 2.0是一種evolution(演化),而非revolution(革命),」簡立峰說。網網相連是網路的原生現象,但是如何能「尋找」到對的資料?該怎麼「分享」資料?現在的技術和呈現出來的效果,比起過去網路剛開始的時代的確有不同。 「這當然不是去年或今年才有的改變,而是一種使用量擴大,」簡立峰說。網友使用的經驗比以前更成熟,在部落格上人們更敢於發言;在特定社群裡,發展出制裁力量,「像Wikipedia裡,如何解決不同意見的爭端,內部的社群組織力量就很有趣。」 社群、分享力量與分眾現象是網路的特色,也是Web 2.0一直強調的,「但是社群變化很快,此時能夠掌握大量社群的網站,不見得就是最後的勝利者。在BBS上,有些版會分出去,也有些會頓時消失,」簡立峰回應雅虎擁有眾多社群的優勢時表示。 網路自然發展的結果 「Google從來不喊Web 2.0,是因為這是網路上自然發展的結果,Google所推出的服務,基本上都是Web 2.0,都和社群及網友使用行為相關,」簡立峰說即使是Gmail,都是一種社群關係;而Gmail和Google Talk相結合後,更具有社群功能。 從Google Calendar(線上行事曆)這一個小小的工具,也可看出Google的Web 2.0特性。Google Calendar具Ajax,並可和Gmail相互整合等先進功能。然而和雅虎行事曆最大不同是,Google可以讓網友將其他人的行事曆整合到自己的行事曆。比方說,台灣網友可以將台灣國定假日的行事曆置入自己的Google行事曆中。雅虎線上行事曆只是方便個人資訊管理,而Google的行事曆還可運用社群集體智慧,讓自己更有效地運用資訊和時間。 有用的內容、社群的參與造就了網路的存在,而網路上數以兆計網頁則是Google賴以維生的命脈、獲利的來源。社群就是流量,也就是過往的眼球數(eyeballs),都等於是隱身在網頁頁面之後的現金。 社群的興或落,或許和Google無關,聰明的Google工程師會寫出不斷改進的網路服務,把最有人氣的社群帶到網友眼前。正如奧萊禮所言, Google是Web 2.0世代裡,最引人矚目的重要領導者,不是嗎?

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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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