紫牛再度進行基因改造|數位時代 BusinessNext

傑伊．高立德（Jay Gouliard）是一位傑出的行銷專家（現任通用食品公司General Mills包裝管理部副總裁），他很了解企業可能面對的困境。
「推展一種新包裝的成本是很高的，相較之下，經營一個使用20年的高效能包裝要低廉許多。」像他服務的那種公司，會花費千萬美元讓產品的每一分錢（以及每一秒）的製造成本都不浪費。這類公司通常都不喜歡改變，因為新的作法總是比原來的作法耗費成本，看起來風險也較高（至少在剛開始時是）。高立德很了解大企業的作風，知道他們對於附加特色的思考方式有強烈的抗拒心理。原因很簡單：現狀看起來比較安全、便宜而且容易。

**改變過去的手法

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高立德努力營造一個歡迎（且獎賞）倡導者的環境。他知道創新的成本雖高，但消費者總是願意為附加特色多掏出一些（甚至很多）錢。
通用食品在超市面對激烈的競爭而能屢創勝績，相當程度要感謝高立德的文化改造。他的競爭對手視改變為威脅，唯恐惹麻煩上身。高立德所培養的團隊則是視改變為必要元素。
通用食品在超市面對12種類別的競爭（從優格到我最喜歡的類別──自相矛盾的「冷凍熱食」），每一種的市占率都高居第一、二名。當通用食品推出Go-GURT（擠壓式塑膠管的優格），他們也知道成本無法像單調的塑膠或紙杯那麼低廉。但通用食品很聰明，知道人們不只是花錢買優格，也會為包裝本身所帶來的樂趣（以及方便）而掏腰包。
當然，幾年後包裝的成本便降下來，最困難的是要有勇氣開始。現在他們又推出新的Nouriche成人優格，包裝恰可放入汽車的杯座。只要競爭對手一直不願意挑戰現狀，不願意面對高立德的弔詭，就能一直保持領先。
當你要尋找軟性創新與創造紫年時，你會發現，過去讓你成功的技能不太能派上用場。過去你必須投入很多的時間，耗費很多精力，長時間加班，做這些事既痛苦又辛苦，但創新靠的並不是這些。

**要困難不要辛苦

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杜魯門總統作過一些困難的決定，其中最困難的無疑是在日本投擲原子彈。這件事對杜魯門而言並不辛苦，他只須在文件上簽個名字就可以了。真正困難的是作決定，負責任，承受後果。
相較之下，麥克阿瑟帶領的團隊做的是真正辛苦的工作，他指揮數以十萬計的男女，動用數以百萬美元計的資源，完成一項極其昂貴的艱難任務。我對困難的定義是需要勇氣或見識的工作，未必與預算多寡或你的學歷有關。
企業通常擅長辛苦的工作，其中可能涉及計畫案的管理與資源的分配。但參與計畫者並不是很在最後能不能在市場上成功，反倒是比較在意自己在過程中所扮演的角色。
每天調配數千航次的飛機很辛苦，每年出版5000種新書很辛苦，每年製造數百萬輛汽車也很辛苦。相較之下，有勇氣修改時刻表讓飛機不延遲，很困難，出版一本放在麥片盒裡的書，很困難，自動推展超低廢氣排放的汽車也不容易。
困難的工作容易避免，但困難工作才能讓你往上爬。有心往上爬的人，不妨問問自己以下五個問題：
1.只要在行銷方面做到最好就足夠了嗎？
2.哪些創新是你可以直接控制的？
3.你是否已經提供消費者某種附加特色？
4.如果你放棄這個產品，創造新的，結果會如何？
5.你在害怕什麼？

書名：紫牛2──免費力量大
作者：塞斯．高汀
譯者：張美惠
出版者：商智出版
定價：320元

複製奧斯卡影帝的金錢本色
書名：保羅．紐曼、義大利麵醬，以及他的奇怪搭檔
作者：Paul Newman & A.E.Hotchner
譯者：黃佳瑜
出版者：大塊出版
定價：280元
◆ 在這莫名其妙又糊里糊塗的人生命數之中，運氣是決定一切的關鍵要素。生命裡每一個重大時刻，總會出現許多能力在伯仲之間的人物。他們之中將由造化分出高下，決定誰會成就偉大事業，誰會被冠上桂冠殊榮，而誰又會沒人荒煙蔓草、無聲無息。
◆ 教您殺入大型商店的方法，您得和他們談條件──好比說折扣、買二送一、免費贈品等等──只為了讓您的商品擺上貨架，然後教您如何避免被擠到貨架最底層。新商品的成功機率跟賭輪盤差不多，即使是最大型的企業巨擘，也曾出現代價高昂的挫折。
◆ 人們不會因為形象而重複購買，他們必須喜歡它。私傳沙拉醬成功獲得顧客對商品本身的好評。至於廣告方面，強勁的公關活動可以彌補廣告的不足，而他們掀起了龐大的輿論宣傳。
◆ 做生意有三大法則，幸運的是，我們一概不知。

想當科學家請舉手
書名：科學家的第一堂課
作者：南西．羅絲薇
譯者：陳佳伶
出版者：早安財經出版
定價：299元
◆ 剛進入這行的人必須堅持到最後，才能知道科學生活所帶給他的報酬是否等於失望和苦差事。
◆ 科學研究的目的就是要發現真理，因此不誠實理當無立足之地。而科學行為的重要態度之一，就是對和你共事的人要公平，不過，就算設想得再周到，引發爭論的重點仍多在於功勞的表彰。
◆ 科學家必然具備書寫論文的直覺能力，因為他們看太多了；這就好像剛出道的教師必定會講課，因為他們聽太多了。在研究結果為人所知前，科學研究都不算完成。
◆ 「誰擁有科學？」這個問題看似簡單，答案卻很複雜，且會隨著立場不同而改變，身為學生或博士後研究員的你，可能會認為你和你的老闆共同擁有成果；若你身為公司員工，顯然會認為所有權屬於公司；如果你是獨立研究的科學家，你會相信成果屬於你一人。

「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。

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%。

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。

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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