[書介] 《原來，使用者才是老大》：用良好的使用者體驗，打造最佳魅力商品|數位時代 BusinessNext

這幾年職場裡招募許多相關使用者經驗（user experience）的職位，為什麼它成為近來炙手可熱的職缺之一？其實這一切都與網路和數位化密切相關。艾倫．夏皮洛（Aaron Shapiro）在《原來，使用者才是老大》中提到，20年前只有所謂的「顧客」，並沒有所謂的「使用者」，因為數位媒體的普及，改變了消費者購物的方式，以及他們和品牌之間的關係。

艾倫．夏皮洛就舉例，在網路時代以前，要去旅行渡假，顧客通常會選擇到住家或公司附近的旅行社，透過旅行社所訂出的配套方案挑選行程，旅行社會登入使用者無法使用的Sabre系統，幫顧客訂票。顧客當然也可以打電話到其他旅行社比價，但耗時又耗體力，所以，顧客多半都會以價格或以品牌忠誠度作為挑選的依據。但是，網路時代之後，Orbitz、Travelocity、Expedia等旅遊網站紛紛出現，顧客從只能依賴商家的「顧客」變成有能力自行比較的「使用者」，只要花一點時間就可以透過系統追蹤機票的漲跌，飯店訂房情況……等。

「網路徹底改變我們購物的方式，消費決策不再因缺乏資訊與選擇而受限，使用者可根據無限的價格與產品資訊決定消費，選擇幾乎毫不受限。」作者在書中指出，數位時代對業者帶來的新挑戰已經不只是靠低價就能吸引客人上門，更多的是「價值取勝」，所提供的服務要能真正改善品質或解決問題，才是贏得生意的制勝關鍵。

而這與使用者經驗有什麼關係？作者指出，凡是透過數位媒體及科技和公司互動的任何人，都是「使用者」。在數位經濟圈的環境裡，顧客早就變成使用者。就像台灣科技大學資訊管理系特聘教授盧希鵬，在這本書的推薦序第一句話就指出，「電子商務是由人組成的，人是有生命的，會自己啟動、修復、與成長，所以對於電子商務生命的經營，比起功能的製造重要許多。」那麼有生命的人就需要有同理心、有感受，因為體驗到的感受才是事實，同理心才能引起共鳴。

如果你做生意的對象是「人」，那麼以「人」為中心，就是以「使用者」為優先，也是HPX社群創辦人蔡明哲所指，使用者導向的設計思維，在這裡指得除了產品功能設計的面向，更是一種企業「經營」的觀念。

以「使用者至上」為出發點，能帶來什麼不一樣的效益呢？舉例來說，一位原本只是矽谷的工程師，他發現稱霸市場已久的理財軟體Quicken，使用起來有些繁複，許多交易還要手動更新，緩慢又難用，可是卻沒有人解決這個問題，於是這位矽谷工程師自行開發，透過演算法讓交易分類更為精確，發展出新的理財軟體Mint。

從一開始放在網路上免費提供大家使用，到最後Mint居然可以擊退微軟Money，並讓原本稱霸市場Quicken的公司買下Mint，而這位矽谷工程師在三年間就從區區一名軟體工程師變成身價逾30億美元的軟體巨擘。而他只不過是做了一件事：讓個人理財變得輕鬆省事。

作者說，Mint贏了Quicken一事，也反映出過去10年來科技上的一大改變：易用性致勝。製作大家覺得好用、將來想再使用的東西，自古以來就是一種產品與服務的賣點。

在本書中有許多易用性致勝的例子，2003年之前美國成衣品牌Gap的零售店業績並不出色，甚至下滑嚴重，直到2003年電子商務業績開始出現明顯的起色，原因是他們請來一位網路創業家，大大提高了線上購物的易用性。例如：重新設計Gap網路商城讓使用者體驗更像實體購物的經驗，滑鼠移上去就能放大產品圖片、把Gap旗下的所有品牌，包括Banana Republic、Old Navy等都集合在同一個網站上，使用者只要在網站上就可以一次購足Gap旗下所有的品牌商品，此舉讓Gap網站流量馬上增加8，每筆交易的商品數也增加10％。

《原來，使用者才是老大》一書以使用者至上為出發，將企業營運的架構分為：依使用者導向管理、同心組織、隨時應變的技術，以上三個內部趨動力。全書八大章節中，透過大量的成功案例故事導引讀者一步步了解，如何以使用者直上、易用性為出發點，讓經營邁向成功獲利的一端。作者在最後也提醒，要讓使用者有感之前，自己需要先變成使用者，先創造自己愛用、會讓自己快樂的數位體驗，而不是用一些行銷手法或文案去矇騙使用者，才能發展出具有魅力的商品。

(作者Jasmine,曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。)

《原來，使用者才是老大》

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「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。

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%。

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。

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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