詮釋的能耐
詮釋的能耐
2005.09.01 |

對美國在新經濟表現良好的原因有兩種不同的解讀,這二種解讀本質上是矛盾的。一是強調「市場競爭」的充分展開,讓創業家積極的角色得以發揮,且充裕的創投基金有利於創業,尤其是新興科技公司人力市場的流動性,整個社會對成功的獎勵與對失敗的退出機制都十分有效。
第二種觀點則聚焦在大公司與其對1970、80年代失利競爭的反應,經過激烈的組織變革及管理實務,美國的大公司不再自滿僵化,變得更機敏、更有彈性,能夠清楚地認識公司的核心使命與能耐,整頓不適合的功能,在生產「模組化」後,將非核心業務及活動委外,這些企業善於使用資訊科技及資本市場來從事上述的組織變革,使美國在新經濟表現良好。

從90年代的成功找答案

這二種觀點都有其一般性及解釋力,但也不難找到例外。例如電信業的產業鏈為了競爭就不斷地在進行整合重組,平面媒體與電子媒體,內容與通路的界線都在模糊中。這些現象正好和上述「市場競爭的擴張」或「企業的聚焦與瘦身」的觀點相反。因此,若無法從過去的成功找到正確的意涵,可能會影響未來的走向,而再次失去其競爭力。這是MIT教授烈思特(Lester)與皮歐瑞(Piore)在去年新書《創新》(Innovation, the missing dimension)中的提問,他們認為這中間的矛盾與失落的環結必須從90年間大量的創新來觀察。
手機、電子商務及生物科技在1990年代初期,對大部分的人來說都是陌生的,但在今天卻已成為經濟的主流。這些創新的出現是因為市場競爭的擴張?如商品正確的定位、定價,對創業家的鼓勵,適當的財務誘因導致個人與組織的績效?還是因為公司學到聚焦在核心能耐,將非核心業務交付給那些比他們做得更有效率的廠商,在設計及生產都採用了模組化的方式?
問題是這二者需要的「技能」完全不同,合作工作的方式也不同,管理控制的方式也不同,對經濟的思維也不同。二位作者認為美國企業應強化其「詮釋的能耐」,詮釋(interpretation)指的是針對顧客新需求的洞察、對產品的新概念、新的生產及遞送方式、新的顧客服務介面設計的理解、論述、溝通及提案。

詮釋將是創新引擎的燃料

烈思特與皮歐瑞認為詮釋能耐與分析能耐必須並駕其驅,廠商方可持續有顯著性的創新。要維持創新能耐,企業必須持續地「尋找」,同時與不同的對象進行探索性、詮釋性的對話,這樣或許稍可以平衡對分析能耐的過分倚重,重新將經營策略導到詮釋的方向。
政府政策的層次也需要調整,在全球化、科技變遷與法規鬆綁所交織累積起來的壓力,使得在經濟政策的領域中,「詮釋性對話」不太容易有空間。這樣的空間在市場經濟中不會自然產生,他們需要被創造出來,並細心加以培養、更新及豐富化。目前美國的經濟政策仍偏重在市場的擴展,目標是強化市場機制與激勵制度。除非在分析式的政策之外,也能將較多的注意力放在詮釋的方法上,美國的創新引擎可能就會熄火。
真正創新的來源是跨組織、跨知識及跨文化疆界的整合,勇於嘗試與實驗的精神,以及容許極端模糊曖昧的情況,面對不確定還能往前進的思考習慣。台灣的組織有多少已具有詮釋能耐的人才與組織氛圍?

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
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對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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