「賣給Facebook我不後悔!」Instagram創辦人出走,將帶來3大變化
「賣給Facebook我不後悔!」Instagram創辦人出走,將帶來3大變化

隨著Instagram兩位創辦人凱文·斯特羅姆(Kevin Systrom)、邁克·克里格(Mike Krieger),宣布正式辭掉執行長和技術長職務,許多人好奇的是,少了靈魂人物的Instagram將會走向何方?

Facebook在今年面臨劍橋分析事件等超級嚴重的公關危機,旗下的Instagram就成了一艘救生艇,近期幾次的財報會議中,也越來越常聽到高層提及Instagram的營運,可見重要性逐漸的加深。據傳,兩位創辦人的離去,是因為祖克伯頻繁介入日常營運,但沒有人真正了解確切的原因,也對未來的走向與發展留下許多問號,而當前最重要的,應該是要確保Instagram為了發展,不會被Facebook的紛擾影響才是最重要的。

沒有創辦人的Instagram,將會走向何方?

推出至今已經八年、突破十億用戶,以人類的標準來看都已經是上小學的年紀,但仍有非常多人會說Instagram「有趣、時髦」,相較之下,Facebook逐漸流失年輕用戶,離這兩個形容詞已經越來越遠。

看著持續成長的Instagram,說不想分一杯羹絕對是騙人的,而要達到這個目標,進一步拉緊對Instagram的控制絕對是必要的,少了創辦人的Instagram,可能將面臨三大變化。

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據傳,兩位創辦人的離去,是因為祖克伯頻繁介入日常營運,但沒有人真正了解確切的原因,也對未來的走向與發展留下許多問號。
圖/ Facebook

兩大平台內容互通

傳聞凱文·斯特羅姆(Kevin Systrom)、邁克·克里格(Mike Krieger)辭職走人的原因之一,就是Facebook一直透過各種功能改版,讓兩個平台的內容互通。

在Instagram的介面上可以看到越來越多「分享到Facebook」的按鈕,這一點讓Instagram的獨立性受到影響,某種程度上除了是一種同化的手段,背後還有一點重要的考量,是Facebook的用戶年齡層越來越高,如果讓Instagram的部分內容導入到Facebook,那麼可以確保當這些年輕用戶逐漸長大時,都能在這兩個平台上留下一定程度的黏著度。

廣告,更多更多的廣告

比起Facebook較為雜亂的資訊流,Instagram跟用戶的連接性比較高,這對廣告投放來說是一大優勢,也是Facebook所寄予厚望的。

過去一段時間,祖克伯跟營運長雪柔·桑德伯格(Sheryl Sandberg)就曾不斷要求Instagram增加廣告營收力道,最近也宣布在探索頁面中,加入購物的專屬頁面,透過演算法做出個人化商品推薦,因此不論是在一般動態或是限時動態,越來越多的廣告將成為常態。

演算法將更像Facebook

許多用戶很懷念Instagram一開始按照時間序排列貼文的方法,隨著創辦人離開,回到過去的機會將更渺茫,因為根據最新消息,執行長的位置很有可能由前動態時報負責人亞當.莫瑟里(Adam Mosseri)接任,他今年年初曾主導Facebook動態時報的大改版,目前擔任Instagram產品事務副總裁,被視為祖克伯親近的人馬之一。

Adam Mosseri
執行長的位置很有可能由前動態時報負責人亞當.莫瑟里(Adam Mosseri)接任,他今年年初曾主導Facebook動態時報的大改版,目前擔任Instagram產品事務副總裁。

Facebook演算法衍生出來的問題是假新聞,不過因為Instagram不能分享連結以及貼文,因此很大程度杜絕了假消息的傳播,Instagram主要的問題是惡意言論的網路霸凌,不過最近傳出Instagram正在測試貼文分享功能,這點也是兩位創辦人先前極力反對的,總歸一句「Instagram走向Facebook化」應該是八九不離十。

凱文·斯特羅姆:賣給Facebook我不後悔

雖然為了賺錢,Facebook正一步一步侵蝕Instagram的本質,但公平來說,如果沒有Facebook的資源大力相助,恐怕也不會有今天Instagram十億的用戶,以及1000億美元的廣告營收。

Kevin Systrom
即便後來與祖克伯有許多摩擦,凱文·斯特羅姆(Kevin Systrom)對賣掉公司的決定仍不曾後悔。

回首過去的辛酸,在宣布離職消息前,凱文·斯特羅姆(Kevin Systrom)曾接受《華爾街日報》專訪,2012年以10億美元賣掉一手創造的事業,即便Instagram現在的估值是當時的100倍,凱文·斯特羅姆在訪談中仍表示:「以當時的處境來說,我認為我們作了一個很棒的決定。」即便後來與祖克伯有許多摩擦,對這項決定仍不曾後悔,他也回憶,之所以會答應被收購,目的就是想要快速規模化,「如果這是我們的目標,那現在回頭看當然是成功了。」

關鍵字: #Instagram
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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