要談創新,就別怕失敗
要談創新,就別怕失敗
2018.08.24 | 創業

網路世代政府大推創新,許多大企業,也在公司內鼓吹內部創新,或導入新服務改變自我體質;這幾年出現的O2O、數據分析、Messenger Bot甚至最新的當紅炸子雞--區塊鏈等,都被廣泛討論。講創新,很多人會與新創公司劃上等號,但大公司為了跟上世界腳步,不管是資源或規模,都比新創更有機會,然而,事實上,企業內充斥著諸多影響創新服務導入的問題。筆者在此寫下兩個最常看到的問題。

問題一:這事誰負責?

這問題的下一個問題,如果問些行家,就立馬會回答:KPI怎麼訂?是的,在企業內,花錢事小,成效事大,成效往往就是創新中最難掌握的事。不是要倡導不訂KPI,而是有很多元的方法可以取代KPI,包含標竿測試(benchmarking)、KSF等等,都能夠用不同面相看待服務的價值。

不過,這邊想提的,倒不是這麼單純的KPI,而是一種台灣特有的文化-「咎責」。最典型的例子,政府官員做錯決策,就下台負責,但這事情一點都不合理,原因有二:

  1. 如果只是一件事情出錯,就因此而換人,策略被打斷,最後連被驗證成功與否的可能性都沒了,所有事情變成四不像。

  2. 出了問題,就算要下台,也應該等問題解完後吧!

如果要創新,沒花個三五年,怎麼能驗證一個想法?如果要負責的人,從創新的第一天,就被用一般方法檢視,請問誰想擔任負責人,換作我,搞不好下台一鞠躬才是最好的策略。

問題二:為何要花這麼多錢?

我相信只要是做創新或是做事的人,一年至少都聽個三五十次。身在大企業不見得不知道什麼叫做Agile,什麼叫做Lean Startup,但企業有品牌包袱,誰敢拿出一個MVP跟人家講這是自家產品?新創公司敢是因為大家對新創的看法是沒錢沒資源,做壞一個平台,剛好而已,但如果掛上台灣知名品牌的名字,誰敢拿出MVP被人笑話。

別說是台灣企業,就算美國企業,也是如此,做不好就是被拿來當笑話啊!因此,如果我是產品負責人,哪怕一個新創公司花個一百萬能做好的事,也要多加個零當預算,比較合理保險,最起碼失敗的機率低一點。在人多嘴雜的時候,也還有預備資源可用。

反過來,身為老闆或主管,沒意識到這包袱,沒意識到自己講了一句話或改了兩個需求,可能就會耗費半個人工月,死的都是下面的人,然後留下一句評論,「為何做個小東西也要花這麼多錢」豈不是無語問蒼天?

怎麼面對創新與失敗

上述講的問題是人性,也是全世界都會發生的事。
我們該思考的,是我們怎麼嘗試?怎麼面對失敗?我不敢說以下的建議完全正確,但在我自己經歷了創業六年,公司逐漸成長後,我們是這樣面對創新與失敗的:

  1. 用人不疑,疑人不用:企業最難的,是用人,找到對的人,這點是我從許多經營長年企業的前輩身上學到的(一位影響我深遠的香港創業前輩的文章寫得十分好。企業大了,基本上難以只用財務數據管理,尤其要創新,就更需要有人才,因此人對了,大部分的事才能至少對一半。

  2. 接受失敗,但不接受卸責:企業的責任,在於給每位員工該有的保護傘,失敗了,企業負起責任,也因此實驗成功了,企業獲取該有的利潤。這樣的心態,才能讓員工用心於思考與創造,最怕的就是大家都在玩政治的遊戲,玩鬼抓人,長久而言,劣幣驅逐良幣已是常見。過去工作十年的經驗,包含我自己,都面臨不少失敗,往往是在失敗後才看到一個人的實力,怎麼重組與往上邁進,進行重生,發生一次失敗而屹立不搖的團隊,才有機會成功。

  3. 學習如何驗證方向正確與否:其實這是網路時代最困難最重要的事,別說五六十歲的企業家了,就連出身於七年級生的我,面臨新科技都戰戰兢兢的,網路世界的發展,甚至最近半年正夯的區塊鏈,這世界的科技發展速度之外,我們怎麼評估一些大膽的創新是否正確?所以學習驗證,才是最好的心態,而非覺得自己永遠正確,這點知易、行難,小小一個心態,改變的可能卻是整個企業文化。

不管是政府也好,大企業小企業也好,從世界的觀點來說,台灣就是一艘小小的船,要談創新,要邁向這個世界,跌得跤肯定不會少。如果真要講上一代遺留下來的包袱,那這害怕失敗的文化,肯定是數一數二大。但是大如Nokia都有可能因為企業內的文化不夠活絡而走下神壇,更何況台灣還是以中小企業在支撐的國家,我們不學習面對這一切,網路世界再發展十年,我們又會身在何處呢?

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #創新創業
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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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