在家庭與工作擺盪的空中飛人
在家庭與工作擺盪的空中飛人
2005.07.15 | 科技

為了做生意而派駐海外,在全球各地往來密集飛行,是現代企業高階主管的宿命。為了減少家人兩地奔波的疲憊,這些高階主管往往選擇移民,讓妻子及小孩移民到加拿大以及美國等地,享有穩定的生活。夾在事業與家庭之間,如何在空中飛人的生活中求取平衡,找到身心安頓的方式,已成為許多台灣科技業高階主管生活的一大挑戰。網路流量管理公司F5總經理陳長樂,也和許多台灣高階經理人一樣,家人移民國外,自己留在台灣繼續職業生涯。

與家人分隔兩地 學習一個人享受生活

一九九三年至九五年時,加拿大放寬移民資格限制,當時台灣許多高階經理人也搭上這波移民熱,舉家遷移到環境較佳的加拿大。陳長樂也是其中之一,當時在台灣與加拿大之間往返的班機上,陳長樂還遇見許多其他公司的高階經理人,空中飛人的甘苦談成為旅途中大家討論最熱絡的話題。
「決定移民之後的三到六個月,對一個家庭而言是適應最艱困的時期。」陳長樂說,家人剛開始分隔兩地,在國外的家人不但要面對陌生的新環境,而在台灣工作的經理人也要開始面對個人的生活,電話就成為主要的溝通管道。十年前還沒有Skype,「電話費一個月就高達一萬元,」他說,電話費事小,每隔數月就飛往加拿大探視妻小,不但是種精神折磨,經濟負擔也相當大。異文化衝突的心理壓力,更讓陳長樂一度有放棄移民的念頭,但考慮小孩未來的競爭力,他與太太決定咬著牙堅持下去。
陳長樂坦承,重新回到一個人的生活,會有無聊的感覺,而經過一天的勞碌工作後,回到家中不再有親人的體貼照顧,於是陳長樂開始發展出屬於自己的一個人生活。不論是到健身房運動、閱讀自己喜愛的歷史書籍、或是假日與朋友相約,「一個人的生活,讓我重新認識自己,」陳長樂指出,只要抓住生活的節奏,其實一個人的生活也能怡然自得。

毅然放棄工作 回歸家庭探索內在靈魂

在社交活動上,由於朋友大多都已經有了家庭,一般的社交活動往往以家庭為單位,而非像是單身時代個人與個人之間的社交關係,陳長樂也必須面對以往沒想過的狀況。陳長樂透露了他的社交小秘訣,例如想請朋友去聽音樂會時,如果只停留在說說而已的階段,就一定會不了了之,只要自己把票都買好,朋友自然就會來參與。
經過長達十年的空中飛人生活之後,陳長樂毅然放棄工作,回歸家庭生活。「小孩成長地很快,當小孩長大之後,對你的依賴度就會愈來愈小。」為了把握和小孩一起成長的時光,陳長樂辭去工作,飛到加拿大,開始家庭主夫的生活,全心陪伴妻子與小孩。
經過兩年來不受打擾的家庭生活,陳長樂有機會重新思考自己的人生。他認為,如果在生命中能找到一個合適的伴侶,在互動的過程當中,藉由這面鏡子來了解自己,修正自己的想法與作法,就有機會改變自己。「家庭是探索自己靈魂的地方。」陳長樂這樣形容家庭帶給他的收穫。

重回工作 再創職場另一個高峰

如今,陳長樂又回到台灣開啟另一段嶄新的職場生涯。他自嘲地說,因為錢快要花光了,所以只好回來工作。其實真正讓他重回職場的原因,是因為他覺得離退休的年紀還有一段時間。此外,在國外人生地不熟的情況下,也很難找到和台灣同級的工作,因此選擇重新回到台灣展開工作生活。
對每位經理人來說,無論是事業或家庭,都需要花時間與力氣經營。就算家人分隔兩地,也能藉由電話與網路維繫感情;在工作上,也必須精耕與客戶之間的關係,才能在業務表現上有進一步的推展。家庭與工作之間的平衡,不但讓人生的境界更加開展,也讓生命的內容更加圓滿而充實。

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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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