華爾街的人才為什麼紛紛湧向矽谷?
華爾街的人才為什麼紛紛湧向矽谷?
2014.08.06 | 科技

許多華爾街的銀行家開始脫下西裝革履,轉而換上了休閒的運動服。走出高樓林立的紐約,來到好山好水好陽光的矽谷。

5月份,高盛集團的科技、媒體和電信組的負責人Anthony Noto決定辭職加入對沖基金Coatue Management。但到了七月份,令整個華爾街意外的是,他接下了Twitter CFO的擔子。

Noto並不是個案。如今,正有大批財經專家和商學院畢業生,紛紛放棄了銀行的工作,蜂擁前去科技類公司。Adam Zoia是搜尋公司Glocap Search 的CEO。他說,自金融危機以來,代表身份和地位象徵的金融類工作便熱度大減,而科技類工作卻異軍突起。

據華頓商學院數據顯示,科技行業的就業率位列第三。2014 年,13.5%的畢業生選擇了這一領域,這個數字在2008年僅僅是5.6%;2013年,18%的哈佛商學院畢業生選擇了科技行業,幾乎是2008年的三倍。轉行的不僅僅是剛畢業的MBA,就連已經涉足銀行業的人也都迫不及待想跳槽。

Cathy Li便是其中一員,2009年,她離開了Barclay,加入了Gilt Groupe。她說,僅僅呆了兩個月,她便去意已決。並非工作不順,而是企業文化難以融入。「那裡的人窮得只剩下錢了,我沒有任何導師,整個人都迷失了。」而新的工作竟是曾經被自己拒絕的公司,她搖身一變成為一名產品經理。放棄一份優厚的收入並不容易,跳槽也沒有想像中那麼輕鬆:缺乏經驗、隔行如隔山、適應矽谷開放自由的工作,還要放棄曾經的優厚待遇。

Adam Zoia 表示:「金融人才也有不少優勢,他們工作拼命、高效、死守deadline。」

Hired的聯合創始辦Matt Mickiewicz認為,創業公司需要會做生意的人,他們能幫助公司成長。尤其是那些MBA,他們懂得預估市場規模、並巧妙制定策略,讓公司名利雙收。SkillBridge的聯合創始人Stephen Robert Morse也對此深信不疑,「懂得使用Excel、會分析數據、有好創意的人,都是創業公司所需要的。」他希望自己的員工學會運用數據,去擴大用戶量、增加購買量。

新創公司如此,大公司亦然。LinkedIn便是個例子,他們正不遺餘力得挖財經、諮詢類背景的專才。人事總監Brendan Browne希望藉鑑他們的問題處理框架,數據挖掘技巧,以及有效的溝通能力,這些都是LinkedIn的業務核心。而候選人們的工作範圍也會超越金融,分散涉及到公司運營、企業建設甚至銷售等領域。

Li在Gilt主要負責網站分析、確定模式、以及解決商業問題,這些工作無一不考察她的創造性和問題解決能力。然而,幾個月前,公司還只是希望找一個有銷售或者工程背景的人做這些事。創業公司早期希望獲得大筆資金,接下來他們要做的是精打細算。

頂尖的科技公司Google, Facebook 和Amazon 都開始增加對MBA人才的需求,給出的薪資與金融類職位不相上下。對於早期的創業公司,如果發不出這麼高的薪水,也會用股份吸引有衝勁的年輕人。除了期權池(Option Pools)的誘惑,科技類公司還會為員工提供更多成長空間。比如LinkedIn的暑期實習律師Audrey Zhou 就在收購Newsle的項目中,得到了與執行長Jeff Weiner以及共同創辦人Reid Hoffman溝通的機會。

本文編譯自cnbc.com,轉載自36氪

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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