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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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