Google如何管理知識菁英？|數位時代 BusinessNext

美國(新聞周刊)(Newsweek)在二○○六年的第一期，以「知識革命」 (The Knowledge Revolution)為主題，製作了一整本專題報導，探討為什麼一些「聰明過人」的公司或國家能永保常勝。其中(Google：十大黃金律則)(Google: Ten Golden Rules)，由Google執行長施密特(Eric Schmidt)和加州大學柏克萊分校教授暨Google顧問韋瑞安(Hal Varian)共同撰寫。兩位作者認為員工領薪水的原因並非出賣勞力和時間，而是能「有效」地替企業解決問題。而聰明企業能替員工做的就是搬走所有的絆腳石，讓員工好辦事。這篇文章提及，企業若想要在未來二十五年致勝，關鍵在於雇用知識工作者。如何能找到並抓住知識工作者，Google的十大黃金律則如下：第一以委員會雇用員工(Hire by committee)；第二滿足員工所有需求(Cater to their every need)；第三讓員工聚在一起(Pack them in)；第四使溝通協調容易(Make coordination easy)；第五一定要用公司自家的產品(Eat your own dog food)；第六鼓勵創意(Encourage creativity)；第七盡力達成共識(Strive to reach consensus)；第八不作惡(Don't be evil)；第九以資料來做決策(Data drive decisions)；第十有效溝通(Communication effectively)。強迫容易自滿的工程師接納他人仔細探究十大律則，可簡化成「對員工好」、「溝通」、「創意」和「不作惡」。多數媒體已經對Google的餐廳、洗衣房、運動健身等「滿足員工所需」做了十分煽惑人心的描寫，讓人們一窩鋒地欣羨Google員工的好福利。其實，Google也有難以解決的問題，Google內部最大的問題，也是所有企業面臨最大的問題——溝通協調，達成共識。公司好，雇用到的員工相對也菁英，菁英者不免聰明、有見識，一起工作起來，可能就會自持己見，十大律則裡一半以上都在強調溝通協調的重要性。Google強調工程師最常犯的毛病就是「技術自滿」 (techno arrogance)，不僅和對手互相競爭，有時也會造成內耗。更甚者，技術自大的人也常染患了ＮＩＨ(Not-invented-here)症候群。技術不是自己開發的就不屑，殊不知也許整合別人的技術，快速開發，搶占市場先機更為重要。 Google的十大黃金律則其實不難，在矽谷其他科技公司或多或少也都有做到，但這幾年來由於Google員工遽增，到去年第三季止，Google的員工人數已達四千九百八十九人，是兩年前的三倍以上。十大黃金律則在Google是逐漸演化而成，對Google來說十分受用，相信對未來想要繼續成功的企業必定也有幫助。時序進入二○○六，看好、看壞Google的人都有，對一個想要「幫助全世界的用戶獲得所需資訊」的科技公司來說，如何能有效溝通整合日益擴大的員工，異中求同，開發員工和數以億計網友喜愛的創新產品，是Google的大挑戰，也是Google未來是否能繼續成功的重要關鍵。

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力，或尋找下一個成功案例時，beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題：如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期，beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆，不僅確立台灣為全球總部，也同步完成逾億元首輪募資，並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而，真正值得市場與投資人關注的，不單是分拆或募資本身，而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段，邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場，就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示，未來將聚焦三大布局，包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖，以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先，在產品面，將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力，結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how，打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

產品布局：從理解數據的大腦，進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明，近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用，希望提升營運效率與員工生產力，但 AI 能否真正創造價值，關鍵並不在模型本身，而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致，甚至充滿錯誤，即使導入再先進的 AI 模型，也難以產出可靠的分析與決策。換句話說，企業唯有先建立穩固的數據底座，才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此，beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上，形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容，OmniSegment 就像一顆智慧大腦，可以完成跨通路數據整合，並進行資料清理與標準化，而 AgentBit 則是智慧代理人，它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策，自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是，OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how，使 AgentBit 不只具備內容生成的能力，更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯，能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容，並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例，當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案，再依據活動成效反覆調整策略，整個促銷活動期間都要處於備戰狀態；如今，只要以自然語言輸入活動目標，AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據，自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時，它還會持續分析結果、修正策略，直到找出轉換率更高的路徑為止，真正讓企業累積的數據，轉化為持續創造營收的智慧資產。

市場布局：以電商護城河，打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次，在產業應用面，beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤，而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商，透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據，提升會員價值與營收。至今，beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶，並在不同產業情境與應用需求中，持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗，讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點，進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟，築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗，beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域，運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據，真正做到跨通路的數據即時整合，讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年，beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業，包括國際保險集團及指標金控，皆已導入 OmniSegment CDP，由系統依據客戶在不同通路的行為，即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式，一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始，beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作，代表我們的數據安全和隱私合規性，已經通過了市場上最嚴格的標準，這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局：立足台灣，加速拓展日本與東南亞市場

第三，在海外發展上，則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示，相較於多數台灣新創進軍日本市場，往往需要一、兩年才能站穩腳步，beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作，已經成功「逆向」打回日本市場，短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶，涵蓋航空、餐飲集團等不同產業，未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外，beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面，看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機；另一方面，隨著全球 AI 人才競爭白熱化，東南亞更是重要的人才庫，有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示，這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來，beBit TECH 將持續以台灣為核心，向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場，讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家，一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場，beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具，而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力，轉向商業化與規模化，這家台灣新創正用清晰的策略布局，寫下屬於自己的下一個成長故事。