整個世界都是我的教室！線上教育平台夯什麼？|數位時代 BusinessNext

Udemy：2/3學生來自美國以外的國家

Udemy成立於5年多前，由Eren Bali、Oktay Caglar和Gagan Biyani等人共同創立。相較於Coursera和edX等與全球知名大學合作，Udemy除了讓有志學習者可以在平台上修習課程，還開放素人專家授課，並從中收取費用。執行長Dennis Yang表示：「全世界有許許多多的優秀講師，但他們不一定得在教室裡授課。」

根據Udemy官方數據，目前為止，平台每月新增課程數量達2千堂，課程總數約有3萬種。學生則來自190個以上的國家，數量達700萬人。Dennis Yang接受《Fortune》採訪時說，Udemy的課程並不限於英語，語言種類多達80種。並且有2/3的學生來自美國以外的國家，海外營收還占了整體營收的一半。由此可見，線上教育果真能夠突破地理限制，降低受教門檻。

Udemy提供的課程種類琳瑯滿目，包含程式開發、網頁設計、社群行銷、數據分析、美妝、攝影、外語學習。這些課程不僅依語言和難易程度分類，使用者還可以從價格挑選，從免費到500美元以上的付費課程都有，課程價格則由講師自訂。而除了提供個人學習者進修，Udemy也有企業版本「Udemy for Business」，讓企業可以透過這個平台為員工做教育訓練。

LinkedIn、Google都看好線上教育

除了Udemy之外，如果想要在上班之餘進修，你還有哪些選擇？成立了20年的老字號Lynda.com，最近剛剛成為目光焦點。Lynda.com的課程多採工作導向，包括程式開發、設計、3D動畫、企業管理等。會員數量超過400萬人，課程數量超過5,700種。不過，使用者必須為課程付費。收費方案共分兩種，費用則在每月19.99元到34.99美元不等。

今年4月，Lynda.com被LinkedIn收購，金額高達15億美元。外界普遍認為，LinkedIn之所以出手，主要是為了拓展服務範圍，拉長使用者停留在網站上的時間。此外，Lynda.com上面的課程，也能讓求職者提升技能、為自己加值。

由Google無人車開發計畫前領導者Sebastian Thrun創辦的Udacity不久前也有新消息。在今年的Google I/O上，Google宣布將與Udacity合作推出「Android Developer Nanodegree」計劃，透過線上課程培育Android開發者。觀看課程影片雖然免費，但是如果想要拿到畢業證書，每月必須付200美元。今年年底，表現傑出的50名學員還能參加Android開發者高峰會，並有機會成為正式員工。

革命還在路上

雖然投資消息不斷，但是線上教育的前景仍然存在疑慮。尤其是主打免費參與的線上教育平台常被質疑它們並未如原先期待一般，成為高等教育的革命者。最主要的原因，就是學生在低成本（不須付費）、無實體互動（僅能透過討論區和老師、同學互動）的狀況下，通常很難克服惰性、堅持自主學習。

去年9月，Thinkful共同創辦人Dan Friedman就曾為文指出，線上教育平台的註冊用戶中，只有一半的人還在觀看課程，而且最後只剩4%的人完成課程。此外，許多使用者在加入線上教育平台前，本來就擁有大學學歷，因此嚴格來說，它並未顛覆高等教育。Dan Friedman還點名Udacity，認為Udacity剛開始提供的課程難度很高，但是現在很多課程只需要40個小時就能完成。如果課程相對輕鬆，那麼非但無法真正幫助學生提升實力，平台宣稱的達成率也不夠客觀。「線上教育的革命以失敗告終。」他說。上月，TechCrunch也發表一篇文章，認為線上教育平台無法取代高等教育。使用線上教育平台的學生不僅缺乏學習動機和同儕壓力，免費的課程也容易讓學生在覺得課程無聊時輕易放棄。

不過，edX創辦人Anant Agarwal倒是信心十足。他接受《Wired》採訪時說，線上教育才剛剛開始，而現在正處於「MOOC 2.0」的前緣。而他的論點也獲得實驗數據支持。根據去年一份由麻省理工學院、哈佛大學和中國清華大學的學者共同發表的報告，參與麻省理工學院線上課程的學生，學習效果和參與實體課程一樣好。

為了提高課程達成率，付費課程是目前許多平台找出的解法。例如Udacity的Nanodegree付費證書計劃，不僅為自己找到盈利模式，也是他們應對過低達成率所做出的改變。去年以來，Udacity已經和AT&T、Facebook、Google合作開發課程，向學生收取200美元月費。更重要的是，Udacity聘請專業工程師替學生審核作業並且提供指導。Udacity表示，幾乎所有的作業，都會在提交後的24小時之內得到回覆。創辦人Sebastian Thrun說，MOOC的達成率只有2%，但是Nanodegree的完成率卻高達90%。「來自講師的回饋和指導非常重要」他說。

7大線上教育平台

資料來源：Udemy、Lynda.com、Pluralsight、Udacity、Coursera、edX、Khan Academy。整理：顏理謙。

「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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