天才首富的秘密焦慮
天才首富的秘密焦慮
2006.03.15 | 人物

搖滾歌手麥可•傑克森(Michael Jackson)在英、美唱片排行榜上拿過十三個冠軍,CD銷售超過三億張,但麥可卻不是全球賣CD最多的人,事實上,這位唱片之王還差遠了──微軟董事長比爾•蓋茲賣CD的數量是麥可的兩倍,而一張微軟Windows光碟片的售價,則是麥可CD的十倍以上。
今年三月九日,《富比士》雜誌對蓋茲財富的最新統計是五百億美金,這筆錢足以買下「尼加拉瓜」這個國家,而如果把這財富換成一張張的一元美金鈔票,其連起來的長度,可由地球來回月球三趟。
回顧微軟當年奇蹟似的創業史,你可以發現:蓋茲並沒有發明任何個人電腦產業裡的任何一樣關鍵產品──微軟賴以起家的BASIC程式語言,是比蓋茲更早十年的兩位達特茅斯(Dartmouth)大學教授先寫出來的;Word的前輩是WordPerfect、Excel的先行者是Lotus、WinCE之前有PalmPilot、Explorer之前是網景的Navigator,而在Windows之前的是蘋果的Macintosh,即便開個人電腦操作系統之先的DOS(Disk Operating System),也是蓋茲在另一個程式設計師Tim Peterson的QDOS上改寫出來的(而QDOS則是改寫自另一個程式天才Gary Kidall的CP/M,足證科技創新並非一人之力可成)。微軟之能夠在個人電腦產業裡獨享一半的利潤,靠的不是技術創新,而是蓋茲慧眼獨具的商業天賦:他在IBM僅做獨家生意的錯誤堅持下,大開授權的方便之門,卻也藉此壟斷了軟體作業平台,當世界上96%的個人電腦都靠Windows來開機,這產業就不得不遷就微軟所訂下的各種標準,而且愈來愈難以自拔。

天才首富的「影響之焦慮」

這種後發先至的敏感,也表現在蓋茲一九九四年的婚姻大事上:他追求現在的妻子Melinda,靠的是一套拼圖遊戲禮物──但蓋茲私底下買了同樣的另外一套,這使他可以私下預先演練,以博得美人芳心。蓋茲的聰明,為全球商業與科技世界立下了一種特有的「『標準』恐懼症」,每個玩家都害怕微軟,也害怕「另一個微軟」出現,由DVD錄影到三G行動通訊,標準化的過程變得異常艱辛;而「阻礙創新」的罪名,也讓蓋茲史無前例地兩度走上反托辣斯法的法庭。

天才首富的「影響之焦慮」

但即便富可敵國,蓋茲仍就是個活生生的人,前《舊金山紀事報》記者Gary Rivlin在其《The Plot to Get Bill Gates》一書中紀錄:當蓋茲第二度面對聯邦政府對微軟的指控時,他不禁潸然淚下地歎息:「為什麼每個人都如此恨我?」
然而,我們更好奇的是:中年的比爾蓋茲,他真的僅甘於首富之尊,而寧願平靜終老於人生下半場嗎?
蓋茲生於一九五五年,那一年,也同樣誕生了另一個奇人:創辦蘋果的賈伯斯。和蓋茲略顯單調的「洛克斐勒式霸業」不同,賈伯斯以創造性感的硬體和氣質性的科技服務取勝,微軟江山一帆風順,蘋果的歷史則顛沛流離,但要問任一個美國人:賈伯斯的原創形象遠遠可親得多,對一位期許與愛迪生、愛因斯坦和達文西比肩的天才而言,這是多麼磊重的一種「影響之焦慮」?
我相信,這是為什麼蓋茲親自跳上火線,推動微軟第一個硬體產品「Xbox遊戲機」的緣由,也是「Xbox 360」試探革命性美學造型的背後義理──他的人生,就是少一個「創新冠軍」,一個讓新世代能感動的器物,一個人文的破折號……。

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終結 AI 失敗魔咒!Data-DI 以 No Code AI + AI Landing 助企業效率革命
終結 AI 失敗魔咒!Data-DI 以 No Code AI + AI Landing 助企業效率革命

生成式 AI 席捲各行各業,但企業導入後「開局精彩、落地失敗」的情況卻屢見不鮮。由於技術與業務脫節、導入週期冗長、人員無法操作等問題,許多專案難以發揮預期效益。2019 年成立的 Data-DI Solutions 看見這樣的斷層,提出「No Code AI + AI Landing」雙軸策略,專注解決企業在導入過程中的落地困境,協助中大型企業以可控成本與快速周期完成導入,帶動實際營運成長。

AI Landing,陪跑企業落地應用

「AI 不是萬能,要能發揮效益,企業必須先有系統化的資料與數位化流程。」Data-DI 解決方案顧問包威棣指出,許多企業導入生成式 AI 時,往往高估技術能力,卻忽略自身基礎建設與後續驗證的重要。AI 若要優化效率,前提是企業先具備穩定的資料與流程架構,否則就像在沙地上蓋屋,難以長久。

Data-DI 的解法,是以「AI Landing 陪跑計畫」協助企業跨越導入瓶頸。顧問團隊從需求定義、流程設計到上線驗證全程參與,協助釐清問題、建立可驗證的導入路徑。透過系統化的四步驟流程,企業可在五週內完成導入,並逐步培養內部使用習慣與評估機制。

包威棣以汽車集團的案例說明,Data-DI 透過 16 小時工作坊,讓員工實際參與 AI Agent 的設計與測試,最終使流程時間縮短三成。「當員工親眼看到效率被釋放,信任與採用意願自然就會提升。」他說。

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Data-DI 解決方案顧問包威棣。
圖/ Data-DI

創立六年來,Data-DI 以顧問式導入模式深耕企業市場,創下 90% 續約率與 120% 續費率,反映其服務在導入成效與信任關係上已獲市場驗證。

AltaBots.ai,實現 No Code 的 AI 應用

若說 AI Landing 解決的是導入成功率的問題,那麼 No Code AI 則打開了使用門檻。包威棣指出,過去 AI 專案常由工程師主導,但技術懂架構、不懂業務;業務懂需求,卻難以轉化為程式語言。「AI 要真正落地,就必須讓最懂現場的人能自己動手。」

因此,Data-DI 推出企業級 No Code AI Agent 平台 AltaBots.ai,即使非技術背景的人也能在拖拉介面中建立 AI 應用。該平台內建超過百種模板,涵蓋客服、行銷、營運與數據分析等場景,並支援主流大型語言模型串接與負載平衡,也協助企業控制 LLM token 成本。

包威棣強調,No Code 的價值不僅是節省開發時間,更在於「讓 AI 民主化」。業務人員最熟悉顧客與流程,當他們能自行建立並驗證 AI 應用,技術就不再是難以摸索的黑盒子,而能持續被優化與調整。Data-DI 也因此打造企業級 AI Workspace,讓團隊能共享應用、協作優化,使 AI 從個別專案進化為組織文化的一部分。

Alta.DI,從客服到行銷的整合式 AI 引擎

Data-DI 的另一核心產品 Alta.DI,則將 AI 能力延伸到顧客服務與行銷前線。平台整合 LINE、Facebook、Instagram及網頁對話框等多通路訊息,協助企業處理大量客戶互動。系統採用 RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術與 AI 反問機制,能理解語意並即時優化回覆,避免錯誤生成或資訊不一致。平均來看,AI 可處理高達八成重複問題,搭配 AI Copilot 工作台進行自動派單與知識優化,整體客服效率可提升約五成。

包威棣舉例,旅遊業者在旺季期間客服需求暴增,AI 能即時回覆行程、簽證或退改政策等常見問題,真人客服則可專注於客訴或特殊情境處理。日本社交平台客戶的例子更為明顯,過去近半人力都用於回覆重複問題,導入系統後有八成以上由 AI 自動應答,客服人員得以轉向更具價值的溝通。

與傳統 Chatbot 不同,Alta.DI 不是依賴關鍵字或預設選項,主要靠理解自然語言與上下文意圖;另外,也有 AI 標籤功能,例如偵測到詢價行為時,AI 能自動加註標籤並轉交真人客服報價,讓轉接更即時、更精準。

Data-DI
Data-DI 解決方案顧問包威棣指出,AI 導入必須與企業策略連結。
圖/ Data-DI

「企業要做 AI 轉型,首先要讓決策者有信心。」包威棣強調,這些案例也顯示,AI 導入必須與企業策略連結;當企業看見實際成果,不僅決策者會更有信心,也才有機會進一步培養組織內部的使用習慣。

他觀察,2024 年後企業對 AI 的信任度明顯提升,越來越多公司願意編列預算,嘗試讓 AI 與營運流程深度結合。因此,Data-DI 也鼓勵企業採取「小步快跑」策略,從具體場景驗證成效,再逐步擴大應用。

展望未來,他也以「整合」與「習慣」兩個關鍵字描述企業級 AI 的方向。整合,意味著 AI 不再是外掛工具,而要嵌入既有工作流程;習慣,則代表使用者的信任逐步養成。「當員工真的習慣使用 AI,產出自然會更好。AI 和人的關係也將從輔助變成共學。」

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