Gartner~企業組織需投入持續的IT成本優化
Gartner~企業組織需投入持續的IT成本優化

國際研究暨顧問機構Gartner表示,目前許多企業組織於持續的IT成本優化工作上面臨諸多挑戰,因為經過多年努力推動降低成本策略後,優化的腳步依舊永無止境。

Gartner針對全球2,053位資訊長(CIO)進行調查,65%的受訪者表示,企業組織無法持續優化IT成本的主要障礙與心態有關(亦即整合所有資源在相同目標下同心合作的能力)。資訊長認為,若企業組織有正確的動力邁向同一目標,即可於節省成本上發揮更大的影響力。

Gartner研究總監Sanil Solanki表示:「企業組織推動優化方案時鮮少達成原訂目標,成本最終會回過頭來影響業務。資訊長應考慮在企業組織的成本優化策略中導入五大原則,為持續優化奠定基礎。這些原則是為了避免由策略性成本削減方案所產生的危機─短期來看似乎可以達到節省成本的效果,但長期而言反而可能影響業務。」

為持續優化IT成本並避免由策略性成本削減所造成的危機,資訊長應將以下五大原則導入成本優化方案中以確保業務持續成長:

透明度:益趨成熟的IT實務透明度為改善供需決策的先決條件,能夠讓企業適當優化並降低成本,同時保留對企業最重要的資產。IT業務服務須經由IT透明度與成本優化的業務加以定義與驗證方能產生,透過界定業務結果才能衡量透明化的成效。若欲達成此一目標,IT與業務部門必須就IT能為業務提供什麼,以及業務需要IT提供什麼這兩點達成明確共識。

透明化的額外好處包含改善需求管理、確認業務價值、有能力以執行業務的方式執行IT、較佳的 IT預測能力,而IT性能的整體行銷亦能夠有所提升。若無法達成透明化,企業關係人最害怕的夢魘往往都會成真。達成透明化後,IT部門能夠改變自己期望於業務上所扮演的角色,並展開不同的價值討論以於IT投入與服務的成本和利益之間取得平衡。

靈活度:在邁向持續優化的道路上,最重要的因素之一取決於企業組織能否根據內部目標與外在環境快速調整。IT成本優化的挑戰並不僅止於嘗試降低成本,而是在降低單位成本與IT採購彈性化之間取得平衡,讓企業在內部或外在因素產生變化時,有能力移除或增加資源/成本。

一個常見的問題即是當企業組織大幅降低成本後,卻發現成本多屬於固定成本,且已與廠商及服務商簽下長期合約。此時除非支付大筆違約金解約,否則企業組織無法進一步降低或移除成本,亦限制了企業組織持續擴充產能的能力。因此,具有彈性的IT採購方式能夠形成一個持續優化的良好平台。企業組織若能以靈活的反應做為優化的主要原則之一,即可於評估方案時排定優先順序,優先考慮能夠靈活運用的成本。一旦方案開始實施,重點便會移轉至需求管理—確保由IT引導業務走向,只進行絕對必要的採購,並提供IT採購各種選項,以便將業務導向一致且優化的路徑。

明確的究責:為使IT達到完全優化,供給與需求面皆須經過檢視。企業往往認為優化即是找出最好的方式供應IT需求。這可能會導致一種企業文化,認為IT只需回應業務需求,而不必採取主動,或者對需求有任何影響。為使IT能持續優化,領導者必須肩負起自身部門的未來成敗。領導者至少要參與業務,以管理IT所提供的產能、特色與功能。若IT部門的領導者能更準確預測IT需求,即可取得有利位置,以最優化的方式進行IT採購。讓業務更了解自身IT需求的策略之一,就是利用計費(chargeback)和回報(showback)的技巧。

流程簡化:就成本優化而言,簡化即減少複雜的程序以降低成本。IT系統原本就相當複雜,但若缺乏標準平台、業務流程不一致,再加上IT服務與服務水準定義不明,都可能會拉高IT成本。

除了複雜程序之外,確實還有其他因素會拉高IT成本(例如IT工作人員素質、領導階層素質與地理位置)。然而,複雜程序的確會帶來不必要的額外支出,且根據Gartner估計,相關額外支出最高可達單位成本的25%。這意味著在程序高度複雜的環境下,相同IT工作量的成本最多可能會比程序簡化的環境多出25%。

然而,絕不能為了達到簡化目標而犧牲業務價值。相反地,在IT成本優化方面較為成熟的企業會找出並消弭不必要的複雜程序。這些不必要的複雜程序多半出現在複雜程序對企業毫無加值貢獻的領域。

紀律:能夠就預定方案不斷進展並達到成果的企業會把成本優化視為一種紀律而非一次性或零星式的專案。紀律的原則不但能確保成本優化作業有負責人,且由上層領導(通常為CIO),亦將長期成本目標納入考量,甚至會追蹤並衡量進步的程度,而不是只坐等上級交辦目標。表現良好的組織通常會組成團隊,成員包括IT部門以外的專業人士,以確保優化解決方案將業務成果與限制都考慮進去,而不只考慮技術規格。

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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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