2019年科技10大趨勢,IDC籲企業轉型淘汰賽開打
2019年科技10大趨勢,IDC籲企業轉型淘汰賽開打

IDC發布2019年台灣ICT市場十大趨勢,預測2019將是「重塑創新的競賽」的關鍵年,企業必須加快數位轉型的步伐,從上到下重塑企業的發展,若無法加速進行數位創新與技術應用,2022年將失去三分之二的市場機會。

IDC台灣區總經理江芳韻表示,數位轉型的競爭,強調適者生存。企業必須重新塑造所需的IT組織、IT技能,來面對節奏快速的世界,否則恐面臨淘汰命運。

IDC預計2019年台灣市場將受到十大趨勢影響,以下分為AI、產品、企業思維三塊來討論。

人工智慧無所不在

新一代對話式平台

人工智慧技術的推陳出新,正大幅改變產業,其中以整合自然語言處理(NLP)與聊天機器人(Chatbot)的對話式平台對產業影響大。

對話式平台將和機器人流程自動化(RPA)整合,應用領域在個人化推薦、自動文件檢索、工作自動化、勞動力增強與提升、娛樂應用服務,以金融、專業服務、零售餐飲與媒體娛樂產業應用為領先。

群體智慧生態圈

隨著AI走入邊緣的趨勢下,終端設備的反應也變得越來越強大。IDC預測2020年50%的智慧型手機將搭載AI晶片;2022年全球25%的終端設備將具備AI邊緣運算的功能。

由於邊緣運算著重個人化與離線獨立運作,相關使用反饋必須透過網路回傳至雲端,再利用機器學習做更進一步的計算或流程改善。

IDC預測未來各個獨立的AI終端設備將相互連結,透過各類反饋資訊與機器學習,「群體智慧」(Federated AI)將逐漸成形。未來企業將建立可融合大量智慧終端、AI邊緣運算、機器學習的應用平台,這類平台將成為未來群體智慧生態圈發展基礎。

Edge Computing
IDC預估2022年全球25%的終端設備將具備AI邊緣運算的功能。
圖/ shutterstock

從人工智能到環境智能

隨著行動裝置、IoT物聯網、感測器布建的普及,未來人類所處的環境,人工智慧無所不在,環境智能中的終端與設備都必須自然融入環境中。IDC預期未來包括人工智慧、量子電腦、終端微小化、能源採集等將是環境智能下的重要發展趨勢與機會。

強調產品速度、虛實整合

微服務架構興起

隨著雲端原生軟體(Cloud-Native App)、容器(Container)技術的普及,微服務的興起,意味著每一個服務都將由數十個、或是上百個微服務相互串聯。IDC預測,2022年全球將有35%的軟體服務是雲端原生軟體,其次高達90%的全新軟體服務是採微服務架構。服務網格(Service Mesh)也應運而生,能以自動化處理,提升企業在軟體開發、測試、布署與更新的敏捷度。

目前金融業都已開始透過微服務優化軟體,IDC預估,開放銀行(Open Bank)將率先採用服務網格。

雲端原生資訊技術全方位轉化

公有雲服務的高成長,雲端機房加入更多異質專屬處理晶片,虛擬化追求輕量化、無形化,虛擬架構轉向開放規格標準。IDC預估2023年台灣將有33%極大型企業評估開放型虛擬架構、28%大型企業採雲端協同開發環境,40%於企業自有機房或前沿系統上布建原生雲端技術。

數位分身創造企業核心價值

數位分身(Digital Twin)為導入數據分析在虛擬世界進行模擬,對於企業在管理、協作、預測都有幫助。IDC預測2019年製造業將逐步導入數位分身,解決製造業大量生產、客製化之間的不協調,以增加生產效率與節省成本;而服務業則是下一個應用產業,藉此優化客戶體驗、提升服務效率。

布局5G,從垂直市場找應用

第五代通訊技術5G將於2019年登場,垂直市場應用將成為電信業者布局的重點。

5G初期應用以3D、VR/AR、4K/8K或全像投影等服務為主。IDC預期2020年電信業者開始採用獨立組網(SA),隨著高、中、低頻的5G基站布建完整和網路切片(Network Slicing)等技術的導入,無人智慧工廠、遠距離智慧醫療、自駕車、智慧運輸系統將陸續展開。

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5G初期應用以3D、VR/AR、4K/8K或全像投影等服務為主。
圖/ Shutterstock

企業思維的轉變

資安防禦思維,化被動為主動

近年網路攻擊層出不窮,加上GDPR上路後,企業面臨更嚴苛的資料保護挑戰。企業在資安防禦心態上,從被動轉為主動,從資安事件發生前、後,包括進階資安測試、威脅情報、事件回應演練、網路安全訓練等「威脅生命週期管理(Threat Life-Cycle Management)」服務。

IDC預期資安管理服務將是台灣資安市場成長的驅動力,2018~2022年的年複合成長率將達14%。

創新工作模式百花齊放

傳統制式化的工作模式,已無法滿足員工的需求。透過運用行動裝置、智慧助理、擴增實境(AR)和虛擬實境(VR)、人工智慧,更多的人機合作、虛實整合等,改變公司的人才及生產流程管理,IDC預估2020年亞太市場在相關技術的投資將達到6千億美元以上。

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人工智慧、AR/VR、智慧助理等應用,將改變企業的人才與生產流程管理。
圖/ Shutterstock

列印加值服務出現

未來印表機硬體原廠會取代通路,成為企業服務的提供者。

IDC預估,「Print-as-a-service(列印加值服務)」是列印產業未來重要發展趨勢,像是列印合約內容的轉型,付費標準出現改變,走向以資訊安全、智慧學習為賣點,列印加值服務對企業轉型越發重要。

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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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