[謝榮雅]創新可以不一樣:組織篇
[謝榮雅]創新可以不一樣:組織篇
2016.02.22 | 創業

如果你所屬的企業是以創新為商業核心價值,那麼它的組織與人力布署是否也具有設計思維呢?負責領軍研發設計部門的是誰?是什麼背景?位階多高?是否有決策權……如果企業想要得到不同以往的創新,若不能換腦袋就得換人。

三年前輔導一家本土的品牌家電廠轉型,那一次的合作,除了專注設計服務之外,對企業內部設計師和設計管理也擔負組織再造的任務。在輔導過程中我逐一面談幾位重要的設計團隊成員,瞭解分工和團隊組織,其中一位工業設計的主管令我印象深刻,主要是他的觀念和學經歷都算傑出,實在無法與這家公司平凡無奇的產品連想在一起,直到瞭解他的頂頭上司是該集團其中一個製造廠的廠長,我體會在製造思維掛帥下,他對設計的熱情一步步消失殆盡的原因。

其實這不是特例,過去輔導產業時常看到企業偌大的設計部門卻只能做出無趣的產品,深入瞭解後都有一共通點,就是設計團隊雖不乏在設計提案時有令人眼睛為之一亮的好概念,但因所屬部門在公司的位階不高,又總是遇到沒有風格、美學素養且缺乏想像力和對未來的商業機會具備鑑別能力的上司,所以就在不斷被打槍中轉趨保守、畏縮,因此最後量產的產品就只能是這樣結果。

影響最大的是:許多優秀的設計師在無法施展才華的鬱悶中相繼離開,最後只留下尚能忍受或者思維已被同化的「設計公務員」,以及抱怨台灣沒有設計人才的企業,而誰也沒能挽救離市場越來越遠的產品。直到產品每下愈況到出現危機,沒人敢再為設計承擔決策的重責大任時,有些企業乾脆「進化」成舉手表決因應。

過去我有一客戶為了全員表决的需求,費時開發用於表决統計的電腦程式,方便線上投票,甚至還可以因應主管位階差異提供不同的加權票數,自以為是最面面俱到的民主,理當可以規避風險,並且做出大多數人都喜歡的產品。但,這設計決策的方式導致我無法繼續為他們服務,因為他們總是表決出「安全卻平庸」的產品付之量產,試圖讓多數人喜歡卻反而阻礙設計師做出會令一群人瘋狂愛上的產品,可惜了當年這家公司創業階段神來一筆的精釆有趣商品無以延續。幾年後我聽說這家盛極一時的產品和品牌,已完全消失在市場上,公司也灰飛煙滅了。

隨著中國翻天覆地崛起,台灣製造的優勢早已不在,全球品牌商品的價值訴求也走向感知、風格和體驗。在專業分工下,要不就精進理性的製造技術和管理,走向代工;要不就讓感性主導,洞析使用者且不斷變革優化。但企業轉型時,總想把過去成功的經驗複製到產品或管理模式,也以為可延續過去成功之人(包括老闆自己)以及用過去成功的方法去管理這些不同領域的創意人,最後因不同特質常搞到雙方不歡而散。

追根究底還是組織和觀念,殊不知過去製造導向的公司難以驅動品牌化所需創意、創新,更有甚者如我曾輔導過的一家製造業傳產公司,數十年來考核績效是以部門別每月原料用量的噸數重量為量化基礎,當因應轉型品牌所需而得在多樣少量要求下開發打樣時,就遭遇同仁極大的排斥和矛盾。

這些經歷令我看待一家公司的創新能力時,會關注誰來帶領研發設計部門?是什麼背景?位階多高?是否有決策權?或另一件更重要的事:有沒有犯錯的容忍度?當然這最後都會導向一個事業的創辦人,或董事長、總經理,因為是他們決定企業提供了什麼樣的價值以及用什麼樣的經營模式,所以才規劃了什麼樣的組織以及用什麼樣的人,做什麼價值的選擇。也因為這些價值的選擇所以才造就今天這個企業,這些選擇搭配最後的結果只不過剛剛好反映本質。要得到不同的結果當然不能用相同的過程,要得到不同以往的非凡創新,若不能換腦袋就得換人。

多年來看著許多台灣產業想要從代工轉型品牌,找了幾位年輕的工業設計師,甚至多數都只是沒經驗的應屆畢業生,天真地認為有造型能力就是有做品牌設計的條件,再加上美美的Logo設計並且架設網站就能大幹一場。殊不知這種把設計當作美工人員的戰術層次,早就無法因應消費者感覺、知覺不斷養大的胃口,偏偏又將設計、創新者置於不對的組織中,由不對的人作出不對的決策,那連戰術性也談不上了,也無可期待用舊的方式會長出新東西。

這種痛處也成為我奇想團隊一年多前spin-off兩家公司時,讓設計領軍也讓思考(Design Thinking)成為主導創新的核心,也於此我富奇想(SquareX)公司即便是品牌產品的平台,卻特別強化UX(使用者經驗),甚至組織內有導演和策展人這類以體驗為思考核心特殊角色。這的確是我多年所呼籲和推展的「設計4.0」具體落實,也就是設計或創意驅動者當家作主,讓有品味、懂美學,能塑造風格和能有對使用者體驗有感知力的人主導企業的創新,才能夠逐漸深化成為每一位成員的DNA。

關鍵字: #創新創業
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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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