[官振萱]媒體轉型不能靠直覺,那麼你依賴的是什麼?
[官振萱]媒體轉型不能靠直覺,那麼你依賴的是什麼?
2016.03.06 | 人物

圖說明

如今,每一家媒體都面臨著挑戰,對於傳統媒體而言更是。轉型不能靠直覺,那麼你依賴的是什麼?數據嗎?你能誠實面對這些檢視嗎?

談了許多傳統媒體轉型數位的方向、困難與方法後,今天邀請兩位同仁現身說法:如何轉型成功。兩位都在純平面工作超過十年,如今成功移民數位世界。

通常我觀察同仁是否「轉過去」的關鍵,第一,是否有把負責的數位載具「使用者」放在心中。還沒有轉過去的人,會習慣性想到什麼內容就悶頭做,做完之後才發現「大腳裝不進小鞋」,不合身。相反的,轉過去的人,會先停一下、想一下,我的使用者會想看什麼呢?要怎麼說這個故事,讓使用者最能消化吸收呢?

第二,是否能借重數字分析,客觀了解自己的使用者,不是靠直覺。數位最大優點就是能用數字檢驗自己的假設,誠實面對數字才是尊重使用者。第三,用最準確的方式說故事。該長、該短、該不該用文字表達、該不該用照片、該不該用影片……,做到「準確」服務使用者而非華麗取勝。

以下兩位同事,我認為「轉過去」了。我請教他們幾個問題:

  1. 最難的是什麼?
  2. 突破的轉捩點是什麼?
  3. 接下來想突破什麼?
  4. 覺得傳統媒體工作者最容易卡在哪裡?

給點建議。以下是他們的回答。

毫不含糊檢視我和讀者的關係

F小姐(工作超過20年,翻譯超過20本書,做過雜誌、出版編輯、報紙國際新聞編譯,現在是單位裡的「社群女王」,讓報社粉絲團起死回生)

數位轉型,最困難的是一開始心理上的恐懼,改變領域,還要接受別人檢視。所以要接受自己「不夠好」,這麼晚才開始學習數位,心理上會矮人一截,如果始終在傳統媒體的軌道上工作,習慣大家的肯定,我不用直接面對這些。

最大的突破是開始明確檢視「我和讀者的關係」。每次討論題目妳都會問:這和使用者有什麼關係?以前在報紙編譯國際新聞時不需要回答這個問題,我們覺得重要的,它就重要。現在要重新檢視我覺得重要的,是不是讀者覺得重要的。最有幫助的訓練就是數字分析,迅速、明確、毫不含糊的檢視自己對讀者的判斷是否正確。

一年來的轉型訓練,很多項目都鍛鍊過,但淺嘗即止,接下來我想要自己找一個項目,花時間去累積紮實的實力。目前想要選的是社群短影音,包括題材判斷、剪接、下標、讓它在社群發酵。

傳統媒體的同事,多半實力好、見識高,不容許自己做出幼稚、不完整、實驗性的東西,寧願守在原地。如果組織不調整,沒有立刻否認他們的價值,就會覺得原來的方式仍是很好的,導致自己改變的腳步鬆懈。

丟在全數位的環境裡成長最快

L先生(當過兩年編輯,八年記者,目前為新聞部數位製作人)

最初踏入數位覺得技術門檻很高。以前做記者只要會搜尋資料,連雲端硬碟也不會用,現在很多數位產製的工具都要會。接著是觀念的問題,過去寫新聞沒有TA(目標使用者)的觀念,記者通常目標是「上到報紙頭版頭」,因為代表長官肯定你。但沒有想過,服務的對象到底是報社的長官,還是讀者?

進入數位世界是很殘酷的,因為什麼都有數字可以佐證,記者的優越感消失,常常自以為了不起的作品瀏覽率卻非常低,會很受挫,自己拉不下臉來。

不過,挫折中還是可以找到小小的成就感。比如一個作品,意外得到很大的回響,數位時代沒有絕對的法則,新鮮的事很多,也是數位環境最好玩的地方。就是這樣度過挫折,然後不斷往下找新的目標,嘗試對準使用者。

所以學習數字分析是很有用的。另外,和不同數位專長的同事合作,比如視覺設計、產品開發等,慢慢將數位的知識和能力累積起來,養成用數位來思考,整個人被丟在全數位的環境裡成長是最快的。未來,我想花更多心力投入「短、精、快的視覺化數據新聞」,協助年輕同事,結合新聞專業與數位經驗。

不過感覺上目前很多人還是沉浸在自己的舒適圈裡,習慣長期以來的工作模式。其實就放膽踏進數位的領域,甚至全數位的領域,一段時間後即便回到原工作崗位,也會很不一樣。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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