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。

沈芯菱_維基百科.jpg
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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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