提升工作核心競爭力,不會coding也得懂「程式設計」!
提升工作核心競爭力,不會coding也得懂「程式設計」!

隨著科技的演進,現在企業就算不科技化,也必須煩惱科技公司會不會來攪亂產業生態。而大學校園裡,也有愈來愈多學生意識到科技的影響力,開始擔心未來,無論是本科系或非工程出身的學生,都紛紛轉向學習程式語言。

台大資管系助理教授孔令傑 2012 年開始教授該系必修課程「程式設計」,當時本科系與外系生的比例約為 60:2,到了 2016 年,比例已變成約 60:40,「說到底,資訊科技是機會,也是需求。」

於是,2016 年,他找了資管系盧信銘教授合開「商管程式設計」課,專門給管理學院學生學習程式設計。孔令傑強調,修課的同學們擔心自己未來被機器人取代,所以學習動機很強,「我們不必利用『恐懼』規定學生修課,只要盡量用他們懂的語言溝通,幫他們跨過一開始的門檻就好。」

孔令傑解釋,程式設計的本質是數學,而且是更簡單的應用數學。傳統程式設計課程可能會直接請大家「判斷 234567 是否為質數」,但他們將題目變形,把思考融入生活或商業案例,目的就是讓學生理解:我們可以透過程式設計來解決各自的問題。

比如說,「假設 1 杯咖啡的成本 2 元,若定價 10 元,1 天會賣 800 杯;若定價 20 元,1天會賣 600 杯……依此類推,總共有 10 種價格及對應的需求量。請問咖啡要訂價多少,才會獲得最高利潤?」一般人遇到這種問題,可能會捲起袖子、拿起紙筆計算,不僅費時,答案還不一定正確。但事實上,只要寫一個程式,不到 1 秒,答案就出來了。

孔令傑指出,一般工作者只要會寫程式給自己或同事用,就「功德無量」了。比如說,預估訂貨時,多數人會藉過去的紀錄來推估,但光是把以往的資料輸入 Excel、從中計算就得花上不少時間,再加上評估不同產品的準則不一,製作表格就占了員工大部分工時。

這時,如果部門內有人會寫程式,設計一個在 Excel 計算的程式,讓資料可以自動更新、計算,即可大幅縮短工作時間,把多出來的時間用來精進預估需求的方法。

這正是孔令傑當初開設「商管程式設計」的初衷,他認為不同專業的人,只要懂得運用資訊科技(IT,Information Technology),對組織的貢獻或個人價值就會差很多

「如果不同專業的人能理解科技的潛力與限制,溝通就會順暢,不只不會提出做不到的事,更可能提出創新的建議。」

企業贏的關鍵,就在資訊科技的運用

從過去到現在,資訊科技對企業經營有不同層面的影響。一開始,企業使用資訊科技是為了改善工作流程,把既有的工作「數位化」,運用資訊科技輔助企業經營。比如從傳統的手動記帳,改到電子記帳。當時,企業的競爭優勢還是產品力(著重產品品質與價格),資訊科技只是增進工作效率,並不會讓企業擁有競爭力。

隨著時間增長,慢慢有些企業利用資訊科技提升或取得核心競爭力。換句話說,在同個產業裡,只要你比對手懂得更多資訊科技,就會取得優勢。

以叫車 App 為例,Uber 會在使用者所在區域裡,找到「評分高、距離近、車型符合」的車輛,配對給顧客,而且速度很快;美國 Uber 甚至會即時(real time)計算共乘、離峰服務,讓使用者得到優惠。這些獨特的服務,就是因為比起其他叫車 App,Uber 更擅長運用資訊科技,而發展出的核心競爭力。

除了幫企業把事情做得更快、做好,科技對企業最深遠的影響,就是讓企業「做沒人做過的事」。像是醫病社群平台 Patient like me,它讓人們在網站中分享、交換醫療資訊與經驗,而不向使用者收取費用,而把網站上的統計資料賣給藥廠、研發機構等單位,以雙贏模式獲利。

孔令傑指出,人們從不認識到學會程式設計後,不僅提升工作效率、解決問題能力,讓做事情的思維有所轉變,更能培養運算思維(computational thinking)。

學程式培養「運算思維」,做事更精確、有效率

1. 習慣拆解工作

在寫程式之前,必須先定義步驟、流程,再將之模組化。所以習慣寫程式的人在遇到問題時,會開始考慮所有可能性,把工作拆解、步驟化等,久而久之,就變成他的思考模式。

孔令傑表示,對寫程式的人來說,必須設定模組,只要遇到相同的問題,就「呼叫」模組。以舉辦運動會為例,無論是跳遠、賽跑等都需要檢錄,但只需要設置一個檢錄台供大家重複使用即可。

2. 做事更精準

在編寫複雜的程式時,會需要多人協作,但它不像簡報製作,只要把所有資料彙整成檔案就完成。一群人共同編寫程式時,必須先約定好輸入(input)與輸出(output)的格式,否則會「牛頭不對馬嘴」,讓程式無法順利編譯、執行。

好比工作交接,約定幾月幾號交件、型號與規格為何等。不過,這樣的約定有時能有寬限,延遲交件或拿錯零件都還能靠隨機應變化解,但寫程式不允許這樣,約定一定要精確,否則會沒有任何產出。

經過寫程式的訓練後,人們會習慣用類似「通訊協定」(protocol,指約定好的資料交換格式)的概念進行團隊合作,把事情約定精確,避免模糊地帶。孔令傑強調,對一般人來說,學會寫程式並不會讓自己變死板,而是會讓工作更精準,「雙方對事情的理解精確,才能讓事情進行得更順暢。」

3. 思考更有邏輯

程式設計的本質是數學,而數學本身就是訓練邏輯思維的方式,但數學時常太抽象,反而達不到訓練效果。以三角函數為例,過去學習,只覺得困難,也不知道未來能用在哪裡。

但孔令傑表示,寫程式設計不會有這樣的情況發生,只要改幾行程式碼或參數,成品就會有所改變,或許是從三角形變成正方形,也可能是從圓形變橢圓形,「看到東西會因為你的行為而變化,不僅有成就感,也會促使人去思考為什麼會有這種變化,這對邏輯推理非常有幫助。」

不過,就算資訊科技能幫個人、組織增強競爭力,孔令傑還是認為,領域知識(domain knowledge)才是最不可或缺的。

程式設計只是輔助工具,領域知識才是核心競爭力

舉例來說,把資訊科技運用在醫學辨識 X 光片,解讀速度雖然變快,但最終還是需要擁有醫學知識的人詮釋結果,才是最保險的做法。也就是說,科技屬於工具,用來輔助診斷病症,讓醫生工作效率提升,但專業知識卻沒辦法工具化。

「未來科技的應用面很廣,因應之道不該是每個人都去念資工系,而是各行各業的人,都去學一些資訊科技的技能、知識。」了解科技的影響力,才知道未來如何因應新科技或改變。孔令傑表示,如果工作者能懂一些資訊科技,或能衡量科技的潛力和限制,他就能夠結合領域知識與資訊技術,把事情做得更好、更快,甚至想出新方法。

以慈善家沈芯菱為例,她出生佃農家庭,在小學接觸電腦後,開始自學架設網站,11 歲就幫農民設立產銷平台,協助農業數位化、商業化,至今未接受捐款與贊助,已獨立支出 800 多萬台幣。

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台灣6.0希望工程創辦人沈芯菱

孔令傑分析,一般人學電腦可能不會去做這些事情,就是因為沈芯菱的家庭背景,才會促使她有這樣的作為。

理解科技的潛力,能為工作加值;相反地,理解科技的限制,也能降低職場衝突。 以軟體建置為例,許多公司看競業推出新功能,也會要求內部工程師做一樣的事,但因為不理解,常會壓縮時間。這時,如果能理解編寫程式的「時間限制」,與工程師協調上線時間,不僅較尊重專業,也能避免不必要的溝通成本。

具備 3 大要素,學會程式設計不再是難事!

孔令傑認為,擁有動機、基礎與教材,是自學一項技能的必要條件。而在這個世代裡,程式設計具備了這 3 個條件,所以「理論上,人人都能學會寫程式。」

1. 動機

過去提倡學英文,但蘋果(Apple)執行長提姆 ‧ 庫克(Tim Cook)強調,程式設計比第二外語更重要,因為「可以跟 70 億人交流」。

2. 基礎

程式設計的本質是簡單的應用數學,不需要物理、化學、生物等知識,只要選擇適合自己程度的程式語言,就可以透過自學做自己想做的事。

3. 教材

寫程式或架設網站的人,只要有成果就習慣放在網路上,所以相較於其他科目,程式設計的網路資源非常豐富,只要上網搜尋,就有教材。

本文授權轉載自:經理人

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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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