你的行業可能會被科技給顛覆嗎?VMware營運長:這三個領域數位化跑最快
你的行業可能會被科技給顛覆嗎?VMware營運長:這三個領域數位化跑最快

「過去汽車業高度關注銷量和產能,但年銷量只有10萬的特斯拉,卻重新解構了汽車行業。」身為特斯拉的車主、VMware大中華區戰略發展副總裁李映在CIO高峰論壇分享自己的親身經歷:不久前,特斯拉推出雨刷自動調節功能,只要一個晚上,就能使每部特斯拉的車子軟體升級、根據雨量決定雨刷的速度。「這個節奏之快,和一部部從頭打造汽車的速度完全不同。」

一個簡單的例子,顯示出數位、技術、科技的破壞力和可能性,也迫使身處在所謂的「傳統行業」,必須擁抱數位化轉型,以免得被新的殺手級產品給淘汰。

就VMware首席營運長Sanjay Poonen的觀察,金融、電信、醫療等IT密集、高度仰賴科技作為競爭優勢的組織,是數位化跑得最快的行業;而製造和零售等第二梯隊,則是希望透過這些技術產生新的競爭優勢,實現智慧製造和智慧零售。「但現在不管是誰,都變得很像科技公司,各行各業的高階管理者意識到技術的重要性,都把數位化當成競爭優勢的來源。」李映也提到,本以為有些產業對數位轉型並不敏感,但只要有其中的一家企業出現新的應用想法,就會發展得非常快。比方說,滴滴出行就對長期穩定的出租車市場帶來極大的壓力,使得相關廠商全面走向數位化。

對此,市調機構IDC長期針對企業數位轉型的腳步進行追蹤,中國區副總裁武連峰也分享最新的調查結果,「前幾年企業還在討論何為數位轉型,該怎麼做數位轉型,數位轉型怎麼幫助自己降低成本,但現在更多關注如何加速數位轉型,怎麼找到新的商業模式。」

提升數位轉型成效的4個層面

數位轉型能不能做出成績,武連峰說,創新是基底,其他還要搭配3個關鍵層面:財務、策略、營運。

在財務方面,主管資訊和技術的IT部門必須思考在做的事情可否提高收益、縮減成本或是降低風險,如果答案皆為否定,可能就離業務現場太遙遠。唯有能做到提升收入、拉抬利潤等財務方面的成績,才容易贏得領導者和董事會的支持。

策略則要探索出數位科技可創造的「未來商務」,如同特斯拉的例子,去思考有哪些顛覆行業既定做法的可能,這表示以前分屬於IT部門的技術人才,和歸在產品或銷售部門的業務人才,必須交流整合,同時用兩種眼光來思考事情。營運端必須從企業文化、人力資源、組織流程到技術能力方方面面的配合。

企業面臨數位轉型的4個挑戰

根據IDC調查,大中華區多數企業對數位轉型的思考,處於「局部推廣」和「整合」的階段,和前幾年停在「單點實驗」的階段相比,已經有所進展,好一點的企業都在思考如何將業務目標、技術、短期策略相互整合,以做出數位化的產品和體驗。

但如果要將數位轉型的能力深入到組織的各層面,真正做到積極、突破式的創新,還有一段路要走。在這個過程中,企業有以下4種挑戰必須克服:

1. 管理團隊要具備一致的轉型意識和願景

武連峰說,他曾幫幾家民營企業做培訓,各公司派出三至四人,層級涵蓋執行長、資訊長、營運長等等,「每個人對於數位轉型的理解和目標很不一致。」認知不一致,將是轉型時巨大的阻力。

2. 數位轉型的任務沒有充足的量化指標

有些數位轉型的投資值得一試,但無法確保一定會成功。如果是在成本壓力較大的企業,就很難被批准。
或是由技術長發動的數位轉型策略,距離業務單位太過遙遠,沒有提出合適的評量指標,難以說服其他高層願意配合。

3. 跨領域的人才難尋

如同前面所述,數位轉型人才需要懂技術,也要懂業務,才能知道哪些技術足以提供更良好的顧客體驗。有許多企業已經開始為業務端設立內部合作夥伴,當作業務與產品間的橋樑,但這種人才格外難尋。

4. 數據量不足

許多數位技術需要運用到數據,但如果企業過去的系統不夠完善,沒有搜集足夠的數據量,或是數據格式太過混亂、難以分析,在數位轉型的腳步上就會慢人一截。

武連峰提到,就是因為數位轉型又大、又複雜,通常會建議高階管理者選擇投入的時候「起步要小」,牽涉範圍不要太多部門和成員,但是「發展要快」,盡可能在短時間做出成績,最後是要「想得夠大」,立下一個數位轉型的宏願,例如公司5年內要讓數位轉型創造的營收佔到90%,激勵自己堅持下去。

關鍵字: #VMware #數位轉型
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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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