集團每年燒8千萬做數位轉型,何飛鵬談傳統產業的變革心法:獨持偏見、一意孤行
集團每年燒8千萬做數位轉型,何飛鵬談傳統產業的變革心法:獨持偏見、一意孤行
2016.05.24 | 人物

商業系列書籍中長壽又長銷、迄今已經出版到第九本的《自慢》系列作者何飛鵬,在以「Mr. Jamie」名號廣為人知的之初創投創辦人林之晨問起出版計劃時,說道,「這系列應該在今年底出到第十本就結束了。其實當初出第一本是臨時起意的啊。」

圖說明

雖然自謙出書是臨時起意,但對出版的狀況,何飛鵬有深入及前瞻的觀察想法。「從政府的發票統計,臺灣圖書市場規模大約300億新臺幣,到了去年2015,只剩下190億,等於少了40%,平均每年以5%到10%的速度萎縮。」何飛鵬表示,「臺灣的圖書市場肯定會再萎縮,但出版同業仍用過去的邏輯方法做事、眼睜睜看市場萎縮,大部份出版社沒有比較有效的應對措施。」

數位發展的嘗試

「實體市場漸漸萎縮,城邦集團會不會有可能轉去數位為主的市場?」林之晨提問。

「城邦啟動數位發展已經十年了,做了很多東西,2015年總算看到比較明確的發展。」何飛鵬道,「前兩年我去一個非常大型的傳統企業講變革與創新經驗,只講了八個字:『獨持偏見、一意孤行』──在從傳統到數位的變革裡面,所有經營者一定要秉持一個觀念:傳統生意是一個comfort zone,做新東西是沒有底、沒有方向,不知道從哪裡開始的。」

過去十年間,每年有四億獲利的城邦,每年都撥了20%做各種數位嘗試。「每年我是淨燒掉八千萬啊,」何飛鵬說,「所有傳統產業要轉型,就是動手去做不是去想。未來的數位世界沒有人真正知道長什麼樣子,在轉型過程中你只能做一件事:把錢撥出來然後跳下去,和這世界一起演化、跟著測試它未來會長什麼樣子,就會在錯的過程裡找到對的。」

這麼做的不確定因素比其他創投更多,林之晨對何飛鵬挑選執行計劃的者的標準十分好奇。「前面三、五年我大概都把原本做print media的調去做數位,結果都不成功。這是個錯誤的方法。後來我們從市場上找網路原生工作者,把痞客邦併購進來,希望把那個團隊放大到三十人左右,再讓這三十人與print media互相交流學習,了解彼此的語言和習慣。」何飛鵬說明:「要做這件事一定要先輸血,引進不同的數位基因;第二階段是混血,讓傳統產業和數位產業相互了解;第三階段,真的要做new business,就得把沒有辦法轉過來的舊工作者換掉。」

這種改變企業體質的方式,正符合何飛鵬的「獨持偏見、一意孤行」。

轉型不能靠投票

「前英特爾總裁安迪‧葛洛夫的書名《Only the Paranoid Survive》,聽起來有點類似的意見,」林之晨道,「就是在執行新計劃時,其實是戰戰兢兢很怕被顛覆的。所以轉型過程當中,領導的勇氣很重要。」

「所有企業在創新變革當中,永遠需要這樣的見識,如果靠大家投票來解決,不可能會有答案;大家都看懂的生意,那不可能會是創新的生意。一定是99%的人看不到、但有人看到了機會並且實踐,那才是有可能的創新成果。」何飛鵬說,「我最害怕的是,如果我沒這麼做,十年之後世界被顛覆了,我們公司的地位不再,我反而會變成組織的罪人。」

「以傳統出版和digital來講,城邦digital property其實都是網路原生的,比如說痞客邦是部落格平台、T客邦是所謂的網路社群;」林之晨好奇地問,「但有個介於出版與數位之間的電子書,臺灣一直做不起來,不像美國亞馬遜做得很好,一直在講銷售超越實體書。」

「臺灣電子書市場至今佔了很小的比例,我認為有兩個關鍵的原因;」何飛鵬分析,「第一,目前所有出版產業的工作者,是抵制這件事情的來源。比如說,我一年出版100種書,我覺得其中大概70%不會同步有電子書,線上可販售的電子書品項基本上不夠多。第二,電子書定價採高價位,嚴格講我認為是給電子書市場穿小鞋,因為和紙書的價差無法對讀者產生incentive。所以一個品項不夠多、一個定價太高,這兩個讓電子書市場成熟非常非常緩慢。不過我也認為成熟的時間快到了,從去年到今年,出版社對轉製電子書的觀念已有明顯改變,而只要有人開第一槍,證實價格調整會明顯改編銷量,同業就會加入。」

「我一直覺得從數字面來看,出版社沒道理不做電子書啊。」林之晨不解,「現在既然出版社的狀況越來越不好,那為什麼感覺不到出版業進入電子書產業的動力?」

「紙書的邊際成本很高,電子書的邊際成本趨近於零,基本上結構是不一樣的,但做紙書的同業對電子書很陌生的。」何飛鵬解釋,「產業結構策略轉型很少是原來那個產業做出來的,都是外來的蠻族(barbarian)。舉例來說,國外電子書的成形,就是有亞馬遜這個蠻族;臺灣沒有有能力的人去做轉型、做創新,就停在原地。」

是故,城邦投資了Readmoo電子書,也將電子書的價格定在紙本的五到六折左右,看來雖是「獨持偏見、一意孤行」,但已然慢慢出現成功的曙光。

圖說明

管理時的思考

當然,這麼做在管理上是有難度的。

「第一,不能把傳統和創新擺在同一個legal entity,如果擺在一起,那甲部門賺錢,乙部門則依靠甲部門的盈利維生,甲部門就會瞧不起乙部門,因為乙賠的錢會吃掉甲的整體利益。」何飛鵬道,「但是如果變成兩個不同的legal entity,傳產這部分賺錢,再把它部分收益拿來做數位的投資測試,這錢就燒得還可以,互相比較、牽扯的問題也比較少。可是就算如此,還是會有人來抱怨啦,每次有人跟我講這個話時我就只好認了,告訴他們說:創新還需要時間,我們時間還沒到。」

真正好的企業經理人

會有這樣的決心和毅力,和何飛鵬的個性有關。「我覺得一旦下定決心去做,沒有看到成果我不會想那就算了、認輸,因為認輸是一輩子的挫折。」何飛鵬道,「我是個永遠活在戰場上的人。」

「但公司不是我的,是股東的,董事會裏也都是外部董事;」林之晨問,「我在公司裡就像個專業經理人,我還要為這個企業打拚嗎?我到底在為誰的企業打拚?」

「專業經理人與企業經營者最大的困難就是公司與我之間,你如果想了太多的自己,你就不是一個真正好的企業經理人。」何飛鵬回答,「公司一方面是技術團隊,另外一方面也是社會公信,你不是求它今天的好,而是求長遠持續地好。」

許多年前何飛鵬應邀在雜誌上寫專欄,本來寫的是國家大事,後來想要寫點比較有趣的主題,於是開始寫自家公司的事情及自我檢討。不料轉變之後,回響十分熱烈,於是何飛鵬繼續朝這方向寫了下去,寫經營管理,寫人生體會。「之前有位知名老闆打電話給我說要請我吃飯,但我們根本不熟;」何飛鵬笑道,「結果吃了飯才知道,他那天重點其實是要問:何先生,你是不是在我們公司有認識人?為什麼你每期寫的書裡案例都跟我們公司一模一樣?」

從這個例子,何飛鵬明白:我的公司犯的錯,全天下公司都可能會犯,我的公司發生這件事情,全天下公司也可能會發生這件事情。

分享大家都會犯的錯

「我把我公司犯的錯與發生的事情寫下來,然後經過我自己的思考後找到一個正確的解答方案,所以通常先有錯,才有對;」何飛鵬道,「很多老闆會引用我的雜誌專欄,我就不斷地寫到今天。」

「這是很棒的分享,」林之晨問,「但臺灣的企業領導者似乎較少做這樣的事?」

「西方世界談管理理論跟管理實務的書,真正來自於企業家的比例也不高。國外的先進管理大多由MBA殿堂的教授開發出知識原型,原型產出後,推動企業管理實務的專業人才會將它轉為實作、在企業裡面推廣,也就是現在的企管顧問,我稱為知識轉換者,這是臺灣比較缺乏的人。」何飛鵬表示,「臺灣的創業家大多知其然、不知其所以然,他會做出成績,但為什麼會做對?他們其實不太了解。所以他們如果寫了東西,大多是在彰顯公司的成功,但整理不出一些檢討和Know how。」

林之晨問,「那你最想在這世界上留下的是城邦?還是你的著作?」

「老實說我沒想過,」何飛鵬道,「我只在意我活得快不快樂,這一生是不是做了我想做的事。」

「《自慢》已經出到第九本,而你認為第十本會是最後一本;」林之晨追問,「但你顯然還是繼續帶領城邦戰鬥下去?」

「它有它自己的生命;」何飛鵬笑了笑,「我做到我該要停的時候,就會停了。」

本文授權轉載自:Readmoo

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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