創新大師克里斯汀生~企業不要被財務數字給綁架了
創新大師克里斯汀生~企業不要被財務數字給綁架了
2013.10.31 | 科技

以「破壞性創新」理論聞名全球的哈佛商學院教授克里斯汀生(Clayton M. Christensen),今日在台發表「啟動成長新動能──打造創新的DNA」專題演講。以下為此次演講的重點摘要。

一,台灣企業不要被財務數字給綁架,僅致力於效率創新,這樣很快就會看到負面結果。

克里斯汀生把將創新分成四種。第一種是「市場性創新」,也就是讓產品或服務變得更便宜、更方便、更多人可以使用,破壞性創新就是一種市場性創新。第二種則是「維持性創新」,也就是追求產品或服務能有更好的品質與更高的價格。第三種則是效率創新,追求生產效率的革新。 這三種創新當中,他最推崇市場性創新,因為市場創新在讓更多的使用者受惠,並且同時創造更多的就業機會,維持性創新其次,而效率創新並沒有辦法讓更多的使用者受惠,所創造的就業機會也很少。

但是他也發現,效率創新最受企業歡迎。他說「因為利用資金做市場性創新可能需要五到十年後才能回收,但投資效率創新卻是立桿見影,效果立見,讓IRR(內部收益率)、RONA(資產利潤率)等這些指標變得很好看。」而很不幸地,克理斯汀也指出大多數的台灣企業也是效率創新的思維追隨者,因此若不改變,就會受到效率創新的負面作用影響,也就是說,台灣目前經濟成長停滯和企業和市場性創新的缺乏有關。

他以日本經濟成長的的興衰作為案例,說明市場性創新的重要性。在60-70年代,日本經濟有很大部份是來自於市場性的創新,豐田汽車讓家用汽車更便宜,更多人買得起車、索尼的口袋收音機,讓青少年都能擁有,本田則是讓摩托車更便宜。這些市場創新都創造了新的工作機會,也因此那時日本人很容易找到工作,但80年代後,市場創新型的產品越來越少,只剩下任天堂的Wii的創新,因此無法創造工作機會,無法創造經濟成長,至此日本經濟倒地不起。

二,強調人們付費購買的不是產品或服務本身,而是滿足感,因此要常自問,你要幫客戶完成什麼樣的工作?

克里斯汀生強調,人們付費購買的不是產品或服務本身,而是滿足感。因此企業一定要弄清楚你的產品或服務,到底幫助使用者完成什麼樣的工作(get the job done)。他以美國速食餐廳裡的奶昔銷售觀察為例,說明像奶昔幫民眾什麼樣的工作。 因為喝奶昔時不需要兩手並用,一手拿即可方便握駕駛盤,另一方面,奶昔喝完也擁有飽足感,而且最少可以喝十到二十分鐘的時間,因此奶昔是民眾一種開車時吃的早餐,也由於這個發現,速食店決定把奶昔的濃度增加,或是增加果粒,讓開車族喝奶昔時變得有精神,奶昔喝更久。

因此,克里斯汀生也剖析了理論中的四大階層,最四層也就是最底層,為要顧客完成什麼樣的工作?第三層為我們必須提供哪些購買或使用產品的體驗,讓顧客要完成的工作可以做得更好?第二層則為如何整合關鍵資源?最上層才是目標品牌。他以宜家家具的例子為例,當剛搬家的年輕人想要快速完成居家佈置時,第一個想到的品牌就是宜家。

最後,他強調組織結構也不是由產品類別來分類,而是由任務來分類,組織也需要某種程度的再造,才能因應結構的轉變。而且資金不再是最重重要的資產,人才才是引領破壞性創新的最重要資源,企業管理不應該再把資金放在第一。

 

關鍵字: #創新創業
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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
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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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