創新管理的搖籃RPI
創新管理的搖籃RPI
2005.06.01 |

RPI(Rensselaer Polytechnic Institute)壬色列理工學院,是美國最早的工學院,在工程教育上有很多的創新,對19世紀美國工程實務上有諸多貢獻(大西部鐵路工程、布魯克林大橋),也是最早於19世紀末接受黑人與女人進入工學院的學校;四年前成為第一所由黑人女科學家當校長的高等學府(最近MIT也用了女校長);三年前爭取到3億6千萬美金的捐款,大量擴充其生技與奈米科學的研究。

**強調創新與創業的MBA

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RPI在1980年代即運用閒置的土地及校舍,開始經營科技園區及育成中心,並在1995年獲得年度最佳育成中心。RPI與紐約州及東北地區的主要科技公司如GE、IBM都有長期深切往來,唯其管理學院的規模一直很小。在90年代初期,當時的商學院院長約瑟夫摩朗率先推出「管理與科技」(Management and Technology)的MBA,以RPI的科技優勢將管理的研究與教學鎖定在「創新、創業」領域。
最早他們推出一門DMM(設計、製造與行銷)的整合課程,讓同學針對自己構思的科技產品,從研發、設計、製造、成本分析到行銷企劃,由不同的老師輪流上陣,進行為期一年的學習。RPI也槓桿運用其育成中心,成為同學與創業者第一類接觸的機會,並幫創業團隊進行競爭分析、市場行銷策略等他們極需要又缺乏資源的奧援,讓學生實際體驗創業的艱辛。
最近他們的課程安排又有了更新、更完整的進展。新生訓練歷時一周,主題是「英雄、領導者與創新者」,為新生定調這是一個不同的商學院,說明RPI不是教你「賺錢」(make money),而是教你「創造價值」(create value)的學校。透過邀請畢業校友中的典範人物現身說法,並強調團隊合作、正直、真誠等職涯發展中的重要元素。

**以創新思維回應管理情境

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除了基礎的經濟與財務分析外,RPI將所有課程分成五個聚焦在科技的管理知識流(streams of knowledge),反應其以「創新」為核心的概念與目標。 1.企業的創造與管理(強調新創事業與成長管理) 2.新興科技的商業意涵(強調科技的應用及科技的營運模式) 3.網絡、創新與價值創造(涵蓋組織管理、供應鏈管理,但強調價值創造) 4.開發創新的產品與服務 5.策略、科技與競爭(策略及競爭分析,但強調科技的成分)
最後的一堂整合性研討「管理前緣」(managing on the Edge),為兩年來的課程做一綜整與應用,以創新、創業精神的思維來回應非線性、不可預期的管理情境,包括組織變革、管理不確定、危機處理、併購及被併購等議題。
我一向強調學習的「情境脈絡」(context)比「內容」(content)重要,類似的管理議題在新創事業和既存大公司,在製造業和服務業的情境都會有所不同,對學生的管理知識、解決問題的技巧和態度也會有不同的影響。
台灣有多位科技管理的教授是RPI畢業,都在各自的學校開授科技與創新管理課程。當時認識的RPI台灣MBA同學,回國後也參與開創的諸次戰役,RPI堪稱是創新管理教育的搖籃。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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