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

往下滑看下一篇文章
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓