惠普組織重組 尋找經營平衡點
惠普組織重組 尋找經營平衡點
2005.08.15 |

記者:惠普為什麼要進行組織重組?
孫振耀:菲奧莉娜領導惠普的時候,採取高速增長的方式,公司得以迅速獲得超過八百億美元的規模,但同時也帶來組織結構複雜的問題。馬克上任後,他的首要任務是在高速增長和企業獲利之間找到平衡點,菲奧莉娜是透過規模優勢讓惠普迅速做大,而馬克的任務是找到好的組織結構和管理方式,有效降低成本,讓公司在現有基礎上真正做強。

每年採購金額維持百億美元

記者:惠普重組計畫中已明確宣布全球裁員一萬四千五百人,中國區會有裁員嗎?  
孫振耀:由於組織架構發生了變化,中國區在人事安排上自然會有所調整,中國的裁員會遠小於一○%,由於中國市場本身就是前端,中國惠普八五%的員工都是在做服務和市場銷售,這部分是不會削減的,需要整合的,主要是在行政、IT、財務、法務、政府關係等部門。

記者:組織重組對於惠普在中國的業務以及投資等會有什麼影響?
孫振耀:會更加務實、更重視開發具潛力的重要市場。中國是目前全球發展前景最好的區域市場,經過完善的評估和規劃後,會繼續加強在中國市場的投入,每年還有超過百億美元的採購在中國完成。

成本結構將趨於優化

記者:與以往調整相比,這次重組有何不同?
孫振耀:之前的組織結構調整,大多是為了在合併康柏後,如何更好地利用兩家企業的優勢,但是這次調整後的營運模式將圍繞由業務集團所轄的市場通路和客戶群來組織。這種模式將使各個業務集團有清晰的端到端責任機制,同時也保持產品與銷售之間的協調一致,以此來優化成本結構。

記者:惠普的PC部門利潤一直較低,而且不斷有傳言說要賣掉,惠普將如何強化中國的PC業務?
孫振耀:馬克曾經一再重申,公司將繼續加強產品及服務組合的獨特優勢,重組後,PC業務的重點是降低成本。其他則不一樣,印表機還有數位產品,就需要開發更多的新技術、新產品,投入更多的研發資金。每一家公司都可以在市場中找到它的優勢和發展模式,我們認為PC業務成本還可以降低,也只有當成本降低,才可以更有效地利用獲得的空間進行競爭。

記者:你經歷了惠普四任總裁,見證了惠普的多次重大變革,包括與康柏的合併以及現在的全球重組,對此你有什麼感受?
孫振耀:如果要總結,就是要有一個正確的心態。第一次經歷變革的時候,內心當然會有失落,所以心態很重要。在我的職業生涯中,經歷換了十八個老闆,頭幾次換,當然是有失落感,但是換了十八次就會總結出來一個簡單的道理:沒有一個老闆是十全十美,企業發展到不同階段就需要不同的人來領導,就採用需要這個階段最適合的發展模式。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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