你的創新花園除草了嗎?
你的創新花園除草了嗎?

想像一下,你公司有十個創新計畫同時進行,有兩個非常成功,兩個徹底失敗,請問,你會如何處理剩下那六個不算失敗、但也沒很成功的計畫?

這是美國媒體老將勞勃.匹特曼(Robert Pittman)提出的管理難題。他說,大部分公司會選擇繼續執行這六個案子──既然已經投入了時間與資源,搞不好將來有機會成功,何必急著匆匆結束呢?何況,十個案子總共才失敗兩個,感覺當然比較良好。

但是匹特曼認為,錯了,有效率的管理者應該選擇將這六個計畫,連同那兩個失敗的一併結束。他說,這種不好不壞的案子,其實能成功的機會渺茫,硬留下,只會讓員工在一個又一個「不怎麼樣」的計畫中糟蹋時間,最後公司也會越來越平庸。

這個觀念,匹特曼稱之為「為花園除草」(weed the garden)。「十個案子只有兩個成功」乍看之下雖然沒什麼面子,但他提醒所有企業經營者,將平庸的計畫「斷捨離」之後,創新目標會更清晰,員工們有餘力去嘗試更有機會的創新,公司才能受惠。

聽在此刻深陷困境的老媒體人耳中,匹特曼這番話,簡直說到心坎裡。從美國到歐洲,從報紙到電視台,為了在數位時代中圖存,大家天天都在各種創新中奮戰。過去,只要把內容做好,讀者就會買單,廣告也會隨之而來。但是今天,除了每天照樣得發稿之外,還得上傳App、發電子報、經營臉書、搞直播、做影片,每一件事看起來都似乎很重要,但結果呢?多數創新努力所換來的,正是匹特曼口中「不算差,但也沒多好」的評價。日復一日累積下來,大家全在「創新雜草」叢生的環境中疲於奔命,苦不堪言。

這也就是為什麼,當《紐約時報》最近宣布, 將由現任發行人亞瑟.舒茲伯格(Arthur Ochs Sulzberger)的兒子、人稱「AG」的《紐約時報》家族第五代AG.舒茲伯格(Arthur Gregg Sulzberger),接任該報副發行人的消息傳出,格外引人矚目。若無意外,他將是未來《紐約時報》的掌舵手,大家都睜大眼睛,看他是否能帶領這份百年老報走出眼前的困境,是否能為整個媒體產業,殺出一條逃離數位風暴的康莊大道。

《紐約時報》家族第五代AG.舒茲伯格(Arthur Gregg Sulzberger),接任該報副發行人。

但矚目還有一個理由,就是這位今年才36歲的準接班人,正是匹特曼「為花園除草」主張的追隨者。兩年前,AG曾經帶著《紐約時報》團隊完成轟動一時的「創新報告」(Innovation Report,網路上有全文),匹特曼這段話,就被收入其中。

多年來,《紐約時報》雖然是老媒體中創新表現最亮眼的典範,數位訂戶高達120萬,遙遙領先其他同業,但實際上,一個又一個的創新,仍然無法抵擋業績崩壞的趨勢,今年以來股價節節下滑,《彭博商業周刊》最近訪問四位分析師,沒有一位建議投資人買進《紐約時報》股票。

原因不難理解。《紐約時報》目前紙本讀者不停流失,廣告的收入也只有十年前的一半,而且預計還會更慘──美國報紙廣告市場規模在2005年還高達490億美元,預估到2019年很可能只剩下約50億。倘若未來幾年仍然無法開發新的獲利模式,前景當然堪慮。眼前AG最重要的挑戰,是如何在數位世界裡延續《紐約時報》的金字招牌,讓讀者願意為高品質新聞掏腰包,進而吸引更多數位廣告客戶上門。

為了讓團隊有更清晰的目標,自從兩年前發表「創新報告」以來,《紐約時報》不斷積極地檢討內部的雜草現象,對於效果平平的計畫,也毫不手軟地砍掉。例如今年稍早,就宣布結束旗下針對年輕族群而推出的Now App,認賠也認錯。

「經營者不要害怕犯錯。」匹特曼說。經營事業不是打棒球,沒有人在計算你的打擊率,也不會有人關心你失敗的次數。尤其對媒體產業而言,未來會如何人人沒把握,犯錯更是兵家常事。「為花園除草,」他說,「至少能幫助你,誠實地面對自己。」

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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