一次面試的震撼教育與思考
一次面試的震撼教育與思考

又是歲末年終,最近朋友在找工作問我一些問題,讓我想到之前我從幾次面試中得到的震撼與反思,這些面試的公司包含中國互聯網公司在台分公司、國內電商龍頭、國內蠻有名的電商新創,還有外商電商,因為年代久遠,也為了暢所欲言,所以隱去公司名稱(不要亂對號入座XD),想將重點放在我的震撼與思考。

因為篇幅與內容方向的關係,這篇文章先寫面試中國互聯網公司產品經理的經驗,視讀者回饋,再決定要不要寫電商的面試經驗。

我的得意之作,卻⋯⋯

在面試中國互聯網公司之前,我在國內品牌大廠擔任產品經理,負責一項公司進軍全新市場的專案(做硬體+軟體+App),從專案評估、規劃到執行到量產上市,均是工作範圍。

當時會想另找工作的原因是,我認為公司的步調太慢了,專案研究評估了許多,卻無法做決定(應該說是,一再做決定然後再翻案),對一向往前衝的我來說,這是非常痛苦的事,所以我嘗試了號稱相當具有「狼性」的中國互聯網公司。

互聯網公司的面試只有一關(這是第一個驚訝,原本的品牌廠可是要筆試加三關還有presentation!),在那唯一的一關,主管希望我提出作品集,我就把之前在公司做過的一項產品計畫簡報隱去敏感資訊,拿去跟該主管報告。

那份簡報的目的是評估專案可行性,包含要進軍的市場有多大,整個產業長什麼樣子、有哪些player、產品可以有什麼走向,各個走向的好處和壞處是什麼⋯⋯等等。我記得那時部門主管到大老闆都大力嘉許內容,還寄給全部門,我也覺得我做得還不錯嘛!所以拿去做面試的呈現。

想不到在報告完之後,互聯網公司的主管沉默了幾秒,然後說:「我猜,這個最後沒執行?」

換我愣住了:「嗯⋯⋯是『還沒』執行,大方向是確定的,但是老闆們還有一些事情要考慮,並要我繼續去研究一些項目,同時我也在篩選硬體廠商並比較他們提出的解決方案與proposal。」

主管:「完成計畫到現在多久了?」

我:「五、六個月左右。」

主管:「我跟妳說,我可以預測,再幾個月都不會有什麼結果。」

我(震驚):「為什麼?」

主管:「因為妳這個太大、太重了,老闆就算真的想要做,也不知道該怎麼下手。」

我啞口無言,不知道該接什麼。

主管繼續說:「妳做這份簡報應該也花不少時間吧?妳這份簡報給老闆們的「壓力」太大了,不只妳對上溝通要花很多時間,要執行還要對許多不同部門的人再溝通一次,光是溝通妳就不知道要耗掉多少時間。妳知道在我們公司,妳還在做簡報的時候,我們介面已經出來了,三個月一款App就上架了。」

我太不服氣地說:「但是這個產品牽涉到硬體,單純做軟體可能很快,硬體涉及更多的事情,且一旦做錯成本是很高的,再加上這是進軍新市場的第一個產品,當然要好好評估。」

主管:「我們也做過硬體呀!類似的產品,六個月就量產了。這又不是什麼新發明,而是市場有這個需求出現,風口在那邊,先趕上再說呀!該有的資源與廠商,成本甚至外觀什麼的,早就已經有了,妳甚至抄或是貼牌都可以,先上再說,不然幾個月後你會發現市場上到處都是類似的東西,妳規劃再好也沒用。而且妳規劃的內容一定會一直變動,因為市場會變啊!就是因為是第一個產品,才要趕快推出第一個佔位置、試水溫,看市場的反應再調整。」

主管:「而且妳這份簡報只是提供了很多資訊,卻沒有明確的決策還有下一步要做什麼,大家聽完覺得好棒棒就過去了,沒有人知道自己該做什麼。」

我:「這可能是公司決策流程的不同,我在部門內的角色應該是『提供足夠多的資訊給老闆做決定』,再根據老闆的決定,規畫下一步怎麼做。」

主管:「但老闆做決定了嗎?老闆為什麼沒辦法做決定呢?就像剛才講的,因為妳把這件事弄得『太重』了,老闆們就會覺得要更深思熟慮,要更多資訊,根本沒完沒了,這可能也是你們這種大公司的文化吧?要一堆資訊,評估再評估,計畫再計畫,但是市場在改變呀。」

主管:「妳要給老闆做決定,應該就很明確的說要做什麼什麼,要怎麼評估結果和後續行動,老闆只要說yes/no再加上一些建議就可以了。這個簡報只有各種路線的建議,我看起來就是妳不能做決定,也不扛產品的成敗。」

簡直就是「登愣!」般的打擊,為什麼在一家公司被大力嘉獎的簡報,在另一間公司卻被嫌成這樣?他說的我完全理解,但在當時的那間品牌廠根本無法那樣執行,我卻反駁不了,因為的確,這個計劃的結果就是沒有結果。

最後當然是沒拿到offer。而且正如他所說,這個計畫,最後不只幾個月都沒下文,而是過了一兩年,產品都還沒量產⋯⋯。

慶幸的是,我聽到他說的:「我看起來就是妳不能做決定,也不扛產品的成敗。」立刻下定決心離職,沒有繼續浪費我的青春XD。

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圖/ Flickr CC by Domon Ji

這麼巨大的鴻溝出自哪裡?

這真的是個震撼教育,而且慘烈地失敗了,但對我來說卻是個認知升級的推力,把我從舒適圈震得跌了個狗吃屎。(所以有事沒事要多面試一下?)

我一直問自己,為什麼會有這麼大的落差?我在公司被認可,是我能力強,還是只是因為,我的做事方式,適合公司的做事方式?那我到其他地方還能有一樣的成果嗎?我覺得公司太慢,但我是否也被公司文化與做事方式改變?我是否已經盡我的力量,嘗試各種方法,推動我覺得是對的事?

接著,我開始往外跨一步,用「局外人」的宏觀角度,開始觀察並反思不同公司的思維,以及那個思維下的做事模式。

其實兩家公司有許多對比之處,所以我很難定義這個鴻溝來自與哪裡:

一家是台灣公司一家是中國公司--悠哉樂天與狼性?

一家是硬體公司,一家是互聯網公司--硬體思維與軟體思維?

一家是大公司,一家在中國是大公司,在台灣是小公司--大公司官僚沒效率?(我覺得應該不是大小公司的差別,因為它在中國是大公司,六個月內做出來的硬體產品是在中國)。

或者樣本數不足,根本只是兩家個體公司的差別?

這個經驗真是把能戰的點都涵蓋到了呀XD

其實我認為都有,這些要素是交互影響的。

甚至我也很難定義哪個是「較優」的做事方式,因為品牌廠的確是慢,但是就結果來看,互聯網廠商的那個硬體產品最後也沒有什麼知名度,也不賺錢呀XD !也許不做不跟風,才是正確的決定。

所以我只能列出我認為這些思維的背後代表什麼,還有我學到的東西。

首先,我原本會擔心:別人的速度這麼快,我們怎麼這麼不爭氣?但我仔細思考認為:

兩者決策速度的快慢,是思惟的不同,而這不同,來自於獲利模式的不同

品牌廠著重的是成本與利潤(硬體思維?),它的獲利來源來自於硬體的成本與利潤之間的差距。成本降低的方法,來自於效率與控管,不會容許太多的浪費。一個錯誤決策帶來的浪費是很可觀的,甚至只是某個零組件的價格貴了一點,在品牌通路一鋪出去,量放大之後,就會變成可觀的負擔。

利潤的部分,是來自產品的銷售與品牌認同,所以隨便進入一個市場,做出隨便的產品,或是削價競爭,都會反過來影響公司整體形象與其他產品的利潤,所以這樣的公司,做決策很習慣會再三考慮,前期的研究功夫跟後面造成的巨大災難比起來,太便宜了。

而該中國互聯網廠商著重的是「佔位置」,也就是吸引注意力與市占率,該公司靠廣告賺錢(另一方面,靠用戶數量創造「未來性」,吸引投資人投資),所以重要的是讓用戶越常接觸到公司的產品越好、留在公司的介面上越久越好、越有話題性越好,產品只是吸引注意力的手段,而非目的。

所以這一切要看公司的策略方向與目的,我現在已經能夠釋懷,我當初面試的挫敗,只是因為我的經驗與成果,碰撞到了一個不同策略方向的公司。

但是只用思維不同就解釋一切了嗎?總覺得好像都有點不足,一個無法做決定,一個又太草率了,真的沒有更好的做法了嗎?我認為有的。

用「願景與方向」,「由下而上」驅動,而非用「計畫」,「由上而下」推動

我之後接觸或研究了一些矽谷互聯網公司,對他們的行事方式有更清楚的理解,讓我有更進一步的心得。

他們做研究,但不做這麼「重」的計畫,而是有一個公司的願景或目標,由各部門,或是各產品經理,根據那個目標,加上數據或研究內容,直接規劃成功能,快速上市,然後用數據來驗證成效,然後快速修正進步。

對他們來說,產品不是手段,而是目的,這個產品不是一個網頁或是他們賣的東西,而是顧客一連串的體驗,與解決他們痛點的解法,而這一切是要幫助他們達到他們的願景與目的。

例如之前文章分享Netflix與百視達的戰爭史就有提到,Netflix找出顧客目前在店面租片的痛點,推出線上租片,從網站到影片推薦到物流到行銷方式,一整串的改變與設計,並根據數據回饋,不停修正,讓顧客可以更容易看到想看的影片,也不用煩惱還片的問題。

或是Airbnb為了讓房東的房子更容易租出去,他們研究了「為什麼租不出去」(房源照片美觀、安全感),然後甚至幫客戶的房子拍美照,並提供保險,解決安全感的疑慮。

且Airbnb開放公司內的各種數據(在台灣這是機密吧!),讓所有人都能很容易地從數據驗證自己的解法是否受到市場青睞,溝通時也更有所本,容易讓所有人在同一個平面上對話。

這些過程都不是某個人做了一個大計畫,然後由上而下推動,而是公司的成員都明白他們要解決的是什麼問題、帶來什麼價值、目前的運作模式哪邊可以再優化(根據數據與市場回饋),然後提出自己的解決方案,執行、驗證、優化,不停重複這個循環。

我認為這樣的思維模式,才能真正結合公司所有的力量,做出最符合顧客需要,以及實現公司願景與獲利的做法,而且它是不分軟體或硬體公司、大公司還是小公司的做法。

我們常覺得願景是很抽象的東西,但這麼一看,這不是務實得不得了嗎?

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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