最大的挑戰不是方向 而是執行
最大的挑戰不是方向 而是執行
2004.11.01 | 科技

站在融合現代與懷舊的的上海新天地街頭,陳繼鈞感觸頗深,多年前,還在聯合利華工作的他,帶著名為「碧浪」的洗衣粉,與中國本地的洗品牌「雕牌」展開一場著名的行銷戰役,今年9月,陳繼鈞離開台灣南山人壽,回到曾經熟悉的地方,為的不是肥美的大閘蟹,這次他將打著飛利浦的旗號,準備再度上陣征戰中國,「飛利浦是一家很好的科技公司,但對消費者太陌生,我來,就是要當管家婆,不厭其煩的提醒大家多聽聽市場聲音。」
作為飛利浦百年歷史上,第一位地區分公司的行銷長,陳繼鈞有沉重的使命與壓力,不只是因為他的空降背景,更因為飛利浦正站在一個轉型的關鍵時刻,而他其實不過是個縮影,對16萬多的飛利浦人而言,都有類似的深切感受。

**危機在於缺乏連繫的機制

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「這一兩年我晚上都睡不好啊,一直在想怎樣把事情做的更有效率,因為今天我們已經不是當年的小鎮公司,而是一個要跟市場貼近的跨國企業。」飛利浦印度創新園區總裁賀斯壯(Bob Hoekstra),包括祖父、父親,一家三代都是飛利浦人,「我可不希望飛利浦在我們這一代手上失去光芒。」
有著嚴謹架構的龐大組織、堅持做到最好的商品化進度,曾是二次大戰後飛利浦揚名世界的要素,但到了速度與成本競賽的數位時代,這樣的傳統卻陸續成為致命傷,在消費性電子產品上,飛利浦受到日本的重擊,而在電腦領域中,則有來自美國與台灣電子業的圍攻,錯失了一波成長契機。
飛利浦第一次感受到壓力是在1990年,一向經營穩健的公司,出現瀕臨破產邊緣的22億美元虧損,當時的執行長大量縮減產品線,改以矩陣式管理模式,以降低成本的浪費,甚至還找來顧問公司,每個周末替公司內前50大經理人上課,情況一度止跌,然而,到了1996年又出現赤字,飛利浦一度不得不出售轉投資的台積電股票,來美化難堪的帳面數字。
現為印度分公司總裁的拉瑪查朗(K.Ramachandran) 還記得10年他剛加入飛利浦的時候,光是印度分公司就有9000名員工,「你很難想像,那時會設有一個專人幫總裁倒水、另一個幫忙開門諸如此類的事。」而現在營業規模比以前大,員工總數只有4500人。
董事會痛下決心,邀來在荷蘭食品巨人李(Sara Lee)執行瘦身有功的布恩斯塔(Cor Boonstra),這是飛利浦發展史上第一位「非飛利浦人」的執行長,他以產品線為導向的模式,確定照明、消費性電子、半導體3大核心事業後,取代既有的矩陣管理,以精簡人力,並出售非核心事業體,像是葛蘭蒂家電(Grundig)、寶麗金唱片(Polygram),其中還包括賣給台灣國巨的被動元件廠,加起來有近60幾家事業體遭到處分。
以當時的狀況,這的確是對的策略,盈餘與股價開始回升,也吸引了老牌歐洲大企業的跟進,包括德商西門子獨立分出半導體事業部為英飛凌(Infineon);易利信出售手機廠與專業代工廠偉創力(Flextronics),但隨著全球化潮流促使科技產業的腳步越走越快,開放標準的風潮促成科技整合的效應,各事業獨立的飛利浦,無法產生相加乘的作用,反而抵消實力。再碰上2001年的全球景氣大衰退,飛利浦又再度面臨轉型的抉擇。
「市場上的股價表現,跟我們內部所認知的價值有很大的差距,」台灣出身的飛利浦中國總裁張玥回憶當時的情況,「問題的重點在於缺乏連繫的機制,而不在於事業本質的衝突。」

**重點不在於說服方向是對的,而是去做

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「要各自拆分獨立,還是整合?」3年前接任飛利浦全球總裁的柯慈雷(Gerard Kleisterlee)剛上任時,為了這個爭論,在兩派意見中,做出了「一個飛利浦(One Philips)」策略,包括了對外統一傳播訊息策略、全球單一廣告代理商、全球一致的產品設計風格、以及在每個地區一個核心目標的內容,對內則將包括人力資源、財務、資訊系統等支援部門自各事業群拉出,變成共同平台。
為避免事業群開發上的衝突,提出了生活風格(Lifestyle)、醫療保健(Healthcare)、與先進科技(Technology)三大產品發展目標,針對內部人員的管理,則提出以客為尊(Delight Customers)、履行承諾(Deliver on Commitments)、人盡其才(Develop People)、以及團結一致(Depend on Each Other)的4D企業文化精神。今年9月,更宣布重新定義品牌精神,將原來的「Let’s make things better.」,改為「Sense and Simplicity」,整體行銷費用高達32億台幣。「我們要從科技導向的公司,變成行銷導向的公司。」不論對內開會或對外演講,柯慈雷總不厭其煩地一再強調。
飛利浦全球執行副總裁兼技術長的渥林格(Cesar Vohringer)比較,1995年提出的「讓我們做的更好」比較是精神性的訴求,「Sense and Simplicity」,則體現了更具體的內容層面,對於業務範圍廣泛的飛利浦而言,研發人員可以更精準的掌握開發方向。
張玥回想他在飛利浦25年的歲月,「當轉型發生時,對管理者來說,最大的挑戰是,大家都是知道前進的方向是對的,卻很難執行,因為每個人都有做不到的理由。」這位當年連續5個周末往返台北荷蘭之間,說服高層到台灣設廠,並催生飛利浦與LG在映像管事業合作的專業經理人說,「重點不在於說服大家同意方向是對的,而是要讓大家同意去做。」
張玥有感而發的表示,「一個飛利浦不是一句話就能辦到,必須一步一步的實際去做。」他觀察,荷蘭公司相當務實,也許不能一下子看到很遠的地方,然而,一旦決定要做,就能徹底執行,而重點就是有清楚的流程,讓大家可以共同的標準來做事,當然,決策者所展現的承諾與擔當,更是關鍵,比如當年決定在台灣設置顯示器工廠,從決定到量產只花了一年的時間,「中間還碰到7個颱風哩!」
「過程一定都很痛苦,因為看不清前方的路,但當你體認到企業一定會面臨低潮的周期,堅持自己的信念,做很多事就不會覺得那麼困難。」飛利浦亞太區總裁文安德(Andreas Wente)說,自1914年設立實驗室至今的研發精神,還是飛利浦最大的競爭本錢。
先不論研發本身所貢獻的產值,飛利浦每年光是授權專利給其他業者,就為公司帶來一筆額外的收入,以飛利浦與台灣光碟片業者的關係為例,目前飛利浦每片DVD+R權利金則為0.06美元,以今年約5億片的規模來算,就有約3000萬美元的收入,而這只是飛利浦專利的一環而已,此外,飛利浦也因為有專利的保護,築起了部份競爭門檻。
加入飛利浦4年、負責USB研發工作的印度籍產品經理梅諾(PVG Menon)就笑說,「我不是很確定什麼是飛利浦的文化,也許是忠誠、也許是務實,目前我還在體會,但他們在科技方面的投入,對有志投入研發工作的人而言,真的很具吸引力。」
目前飛利浦全球共有2100位科學家,分布在7個研發中心,以新加坡的園區為例,過去一年就有超過1000個視聽設備新產品由此地開發,而有近80%的影音產品如DVD播放機採用的軟體介面,是由設在印度科技重鎮班加洛(Bangalore)所負責,「我們一方面進行區域分工,但同時也做資源整合。」渥林格指出,對於飛利浦而言,研究必須改變獨大心態,內部的跨區域交流是一個開始。

**透過不同的磨鍊,
培養更廣的視角

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由於研發有一定的未知風險,為了避免過度投資造成企業的負擔,飛利浦有一套管理研發的原則,先區分出究竟是產品開發導向還是研究導向,以便進行資源經費的規劃,飛利浦採取70/30原則,研發中心70%的提案,必須帶著研究提案書,找到現有5個事業單位的支持,由該事業單位提撥經費贊助,另外30%則容許投入前景不確定的技術,由公司董事會支持,從公司總營業額中提撥1%贊助。
由於研究經費由各事業單位贊助,在營收的壓力下,事業單位自然會考量計劃的合適性,比如說「魔鏡電視(Mirror TV)」的計劃,便是在董事會贊助下,自1994年展開相關的研究工作,但直到去年才真正成熟進入市場。
反過來說,如果計劃成熟,飛利浦管理層會進行評估,決定要獨立成為轉投資公司或是併入既有的事業單位,一旦確定,原有的研究人員就有機會變成經營團隊,這樣不僅確保公司能接收成果,對研究人員而言,也多了內部創業的選擇。
競爭力的重新調整,看得見的是策略、是組織架構,看不見的是飛利浦歐洲的背景,讓他們對人才培養的重視,這包括人員的穩定度,還有國際觀的培養。
從荷蘭、印度、台北、新加坡、到上海,每個地方都可遇到超過20年的資深員工,也不少非本地出身的專業經理人,荷蘭籍的飛利浦東亞實驗室執行總裁與技術長范彥柏(Frans van Empel)就說,「我以前從來沒想過我會到中國,而且一待就是8年。」
飛利浦設計中心副總裁簡敏思(Murray Camens),出身澳洲,在他11年的飛利浦職場生涯裡,待過荷蘭、新加坡、以及香港,「透過不同地方的磨鍊,看待事情的角度會比較廣,也比較願意包容可能的差異性。」新加坡設計中心內的36位設計師,就分別來自8個不同國家。總裁柯慈雷也曾派駐台灣過兩年。
此外,一向是由荷蘭人組成的全球管理階層,也開始邀來外籍兵團助陣,像是全球行銷長羅內提(Andrea Ragnetti)來自義大利電信,其他還有來自法國、德國等地的經理人,唯一的遺憾是至今尚未有女性經理人出現。
夜晚時分,藍色「Philips」廣告霓虹大字在黃浦江邊螢螢閃爍,幾個飛利浦人興奮地當背景拍照留念,曾經是90年代管理教科書最佳範例的飛利浦,雖然一度遭逢挫敗,但逐步回升的獲利成績,為轉型打了劑強心針,而在這之中,除了理性的策略思考,更多的是每一個飛利浦人,對於自我工作的反省與再出發。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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