什麼情況下需要技術型CEO重出江湖?
什麼情況下需要技術型CEO重出江湖?
2014.10.19 | 技能

編者按:本文為著名投資機構GRP Partners合夥人Mark Suster所著。

什麼時候應當讓一個專門的執行長來打理公司?

這個問題已經有太多人在談論了。矽谷眾多的創辦人在發現自己淺薄的經驗將直接限制公司的發展時就意識到了這個問題。

那麼,什麼時候應當讓一個技術型執行長來打理公司?

似乎沒有多少人在討論。

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然而如果你對最近幾年市場上的變化敏感一些的話,你會發現技術是其中最重要的因素。Larry Page 回歸Google,擔任執行長,就是一個典型的例子。

問題是,Google 明明已經有了Eric Schmidt。為什麼還需要Larry Page?

我覺得,Google 是受了矽谷的技術型新領袖——Mark Zuckerberg 的刺激。

世界變化的太快了,網路領域的快速發展讓Mark Zuckerberg 有機會劃著自己輕盈的小舟超過身邊一艘艘笨重的、官僚的、傳統網路行業的大遊輪。Larry Page 的回歸,似乎是Google 在簡化機構、增強創新力和競爭力方面的一次努力。

Larry Page 的回歸並不是矽谷唯一的案例。Steve Jobs 或許是最知名的一個例子了。但Steve Jobs 不太算「技術型CEO」的回歸,因為他代替的人——John Scully,本身就技術能力十足。

近來我們越來越多的看到類似Matte Mullenweg(WorldPress 的創辦人)8 年之後繼任公司執行長 這樣的情況。

我們似乎可以看到這樣一個慢慢成型的模式:先是專業的企業管理在推進著公司的快速發展,而技術領袖則專心研究如何成為行業翹楚,一直等到技術領袖經驗稍長時,再繼任執行長職位。

之所以有這些想法,是因為我最近正在處理Nick Halstead 重新擔任DataSift執行長一職的事情。

整個故事的發展是這樣的:

2009 年我第一次見到Nick Halstead,那時他正運營著一家叫做Tweetmeme(也就是DataSift 的前身)的公司,並且幫推特開發了早期版本的API。他向我介紹了許多Twitter的技術基礎,以及為什麼Twitter的數據特別有價值。

他不僅關注Twitter本身的數據,還關注其他一些諸如哪些用戶看到了這條發文、這條發文是在哪裡推送的、用什麼設備推送的、哪個時間段推送的等等。

更重要的是,他看到了一些數據之外的可能性推斷。他指出,Twitter這種發送鏈接給粉絲,粉絲通過鏈接找到被分享的原文進行閱讀的數據,其中隱含的數據價值比推文本身要大得多。

他就是那種讓你覺得聽君一席話、勝讀十年書的人,每次和他有過一些交流,就覺得自己對科技行業的未來又有了新認知。

這種交流我們一直持續了18 個月。等到時機成熟時,我們正式開始了合作。我和Roger Ehrenberg 決定投他的首輪VC 融資時,他正在英國的公司擔任執行長的職位。

在融資過程中,我們問他是否同意在北美市場僱一個新CEO 來幫他管理運營北美的市場銷售方面的業務,他很開放地同意了,並且覺得這樣做對於公司利益來說是最好的。

於是他在英國負責技術和戰略方面的事情,同時擔任公司董事會成員兼技術長。

接著我們請來來了Rob Bailey 擔任執行長。在那時,這是我們可以做的、最好的決定。

Rob Bailey 也帶領公司取得了快速的發展。在他領導下,公司的企業客戶數量增長超過了1000,獲得了超過6000 萬美元投資,也成為SaaS 行業成長最快的公司。同時我也向Rob Bailey 學習到了許多東西。如果可能的話,我希望能和他一直合作下去。

那,為什麼Nick Halstead 又要重新回來擔任CEO?

我們的行業發展得太快了,也因此技術型領袖能為公司帶來的成長和財富是不容疏忽的。如果在這方面稍有失誤,公司很有可能一蹶不振。John Sculley 在放走賈伯斯這件事情上曾說過這樣一段話:

“I did not have the breadth of experience at that time to really appreciate just how different leadership is when you are shaping an industry, as Bill Gates did or Steve Jobs did, versus when you're a competitor in an industry, in a public company, where you don't make mistakes because if you lose, you're out.”

裡面有一個很重要的詞,shaping an industry,重塑一個行業。

這就是我們目前面臨的機遇。

在過去的階段我們公司確實發展得不錯,但是你不得不承認,行業已經開始發生改變了。

十八個月前,Nick Halstead 正在研究一個被我稱之為Manhattan Project 的項目,這個項目極有可能成為公司成長史上的一大飛躍,因為它重新定義了企業客戶的公共、社交、大數據方面的內部和外部數據管理模式。

同時Nick 不僅僅滿足於為客戶提供內部數據管理、內外部數據整合這些事情,他認為開發出一個具有機器學習能力的可以自主識別、整合不同數據類型的管理引擎,才是最好的選擇。他把這個項目稱為擁有自主性的VEDO。

在Topsy 和GNIP 分別被蘋果和Google 收購之後,我們目前只剩下一個即時數據流獨立供應商。在Nick 擔任技術長時期,我們已經建立了一個足夠強大的企業數據管理平台,並且這個平台在不同數據量級的企業客戶身上都有很強的移植和改造能力,同時在對大數據的分析理解上又行之有效。

我們相信,基於這樣一種情況下,Nick 已經做好準備,重新回歸執行長一職,將帶領公司獲得一個質的飛躍。

本文出自36氪,原文出自bothsidesofthetable.com

關鍵字: #企業經營管理
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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