連輸百場比賽、MLB 50年來最爛球隊如何打臉酸民,5年實現神預言逆轉封王?
連輸百場比賽、MLB 50年來最爛球隊如何打臉酸民,5年實現神預言逆轉封王?

本文摘自《第二波魔球革命》,大塊文化出版

2014年球季開打時,太空人隊決策部門裡,奉分析方法為圭臬的理性主義者開始懷疑,是不是至少有一樣超自然現象是真的,就是《運動畫刊》魔咒:向來,只要出現在《運動畫刊》的封面上,就表示要大難臨頭了。太空人隊已經表現得這麼差勁,應該不能更慘了吧。但就在太空人隊相中艾肯(Brady Aiken)沒多久,雜誌封面上的喬治.史普林格(George Springer)出現在全美各地的信箱裡,幾個星期之後,事實證明,他們可以慘上加慘。魯諾(Jeff Luhnow)說:「那年夏季,可以出錯的,似乎都出錯了。」

雖接連折將,輸球卻變少了

太空人隊沒有簽下艾肯,因此受到來自棒球界四面八方的奚落,有時候還會聽到十八禁的辱罵,而這些還只是前菜而已。太空人隊在4月中讓史普林格升上大聯盟,他轟出十支全壘打──終於振奮起來的太空人隊球迷稱這些全壘打為「史普林格砲」(Springer dinger)──但只有5月而已。7月的時候,他扭傷四頭肌,新人球季的最後兩個半月都在傷兵名單上。卡洛斯.柯瑞亞在1A的球季令人看好,但他也在滑向三壘的時候把腿弄斷,而提前報銷。

艾培爾在小聯盟的情況更慘。艾培爾比柯瑞亞大3歲,在2013年的時候成為選秀狀元,但他也只升到1A聯盟就止步了。這名一度是大家公認球藝最純熟的大學投手,根據他自己的說法,已經變成「可能是職業棒球界最糟糕的投手」。7月,艾培爾投了一場慘不忍睹的先發賽事,不到兩局就丟掉7分。下場後,艾培爾回到球隊休息室,放聲大吼,一連猛擲80顆球,把用塑合板做成的牆壁都打穿了。

這段期間,太空人隊因為要選艾培爾而跳過的大學強打者布萊恩(Kris Bryant),在2A和3A一步步邁向他的43支全壘打。小熊隊很篤定,明年球季初就可以讓布萊恩亮相,替他們守三壘的位置(3年後,艾培爾已經被交易到費城人隊,而且退出棒球界,成為繼奇科特和泰勒之後,第三名永遠不再登上大聯盟的選秀狀元)。

然後,太空人隊的其中一座小聯盟球場差點因為雨下太多,被暴漲的密西西比河給淹沒,而且另外一座球場還失火。沒有任何一條結合數據和人類直覺的公式,可以預測到這些狀況。

儘管太空人隊在2014年飽嘗挫敗,那一年至少有一件令人驚喜的事:太空人隊比以前進步多了。先前他們輸了這麼多場比賽,歷經這麼多個令人感到屈辱的球季,幾乎沒人注意到,太空人隊開始輸得沒那麼多了。他們打從2011年底所做的決定,累積出成果,終於看起來有前景了。

從倒數第一,晉升倒數第二名

太空人隊的小聯盟系統幾年前還被人認為是聯盟中最貧瘠的,此時人才濟濟,成為聯盟數一數二的農場系統,裡面有許多年輕球員,是魯諾用他承接的成熟資產去換來的球員。在魯諾的計畫中,要花3到4年的時間在太空人隊的農場重新播種,但結果才花兩年就完成了。這個系統由卡洛斯.柯瑞亞領軍,雖然他弄斷了腿,卻依然在《棒球美國》最有潛力球員排行榜中名列第四。

在史普林格砲狂轟猛轟的時候,這支大聯盟球隊打出15勝14敗的戰績,自2010年9月以來,第一次出現勝場多於敗場的月份。奧圖維打擊爆發,以3成41的打擊率贏得聯盟最佳打擊者的頭銜。凱戈甚至吃了200局的局數,投出2.93的投手自責分率。到9月的時候,麥克修的快速直球投得比以前少,只占約四分之一的投球數。那一季,他以2.73的投手自責分率拿下11勝9敗,在美國聯盟投滿150局的投手中排名第六。

基於某些具體原因,太空人隊並不需要《運動畫刊》的封面報導。這篇報導裡有引人注意的預言,讓太空人隊的決策人員以及其他讀者都大感吃驚,克里斯.柯瑞亞和西普納克都是其中之一。史坦斯說:「有一篇舉足輕重的雜誌封面報導,言過其實地預測你正在邁向世界大賽冠軍。那顯然是我們的目標,每個人都在努力朝它邁進。但是這篇封面報導明確劃定期限。我想因為這樣,大家都很關注太空人會不會實現預言,而不是注重過程,但我們的心思都放在過程上。」克蘭對員工發出命令:在我們奪冠之前,不要再討論我們會怎麼奪冠。

但他們的表現還不是很穩定。2014年太空人隊仍然輸了很多場比賽,只不過,111敗變成了92敗。儘管球迷還是會把綽號穿在他們的胸口──私下生產的「太空墊底隊」和「太空慘隊」T恤還是賣得比寫著「過程」的官方T恤好──但太空人隊比遊騎兵隊多贏三場,沒有落到最後一名,而是倒數第二名。

尋找致勝方程式,總管開除總教練

即便如此,9月的時候發生另外一件大事。這件事是經過規畫的。魯諾把波特開除了。魯諾一直都很尊重波特,這是他給波特第一份大聯盟管理職,讓他以此為起點的原因。四十二歲的波特是一名優秀的棒球人,他在愛荷華大學打球的時候一直穩坐最佳十人的寶座,而且後來打了十年的職業棒球,在大聯盟打了三個球季之後,轉任教練並一路升職。但在魯諾看來,總教練的工作跟從前差很大,跟波特在小聯盟休息區學到的指導方式也很不同。

就某種程度來說,教頭是這個組織裡最重要的成員,在高層主管和球員之間,既是溝通管道,也要發揮過濾的作用。這個人不僅要全心接納太空人隊的改變過程、說服球員接受,還要在過程中出現需要重新考慮的因素時,為決策人員提供意見回饋。

魯諾在面試的時候見了十名應徵者,並向他們每個人提出同樣的問題:「你可以接受我每天發布命令,安排球員陣容嗎?」很多人都說他們可以接受。這是錯誤的答案。雖然決策人員會為總教練提供擁有各種工具的工作坊來幫助他,制定跟最佳陣容、投打組合、戰術有關的決策,但是不能交給電腦來下最終決定。

魯諾說:「我比較傾向,確定人們擁有這些資源,但之後要讓他們做該做的事。」只有總教練會每天都處理到跟統計趨勢抵觸的資訊,例如誰的腿很痠、誰感冒了、誰前一天晚上睡不好、誰對自己的滑球失去信心。只有總教練能像這樣無所不知,讓他就算事後要向老闆說明理由,也決定不按照機率行事,而是憑直覺做出關鍵之舉。而且只有總教練──球員知道他有這種能力的總教練,可以真正在球隊裡掌握權力,並且鼓勵球員在每一晚的比賽中發揮最佳表現。

魯諾在9月底的時候找到理想的人選:40歲的辛區。辛區在大聯盟斷斷續續打過7季的球,在運動家隊、皇家隊(Royals)、老虎隊、費城人隊當過捕手。他在響尾蛇隊當過球員部門的副總裁,然後在34歲時,擔任響尾蛇隊的總教練。

辛區在休士頓的亮相記者會上表示:「關鍵在於球員,在於決策人員,在於教練團,大家都要在這個很大的難題中各司其職,讓我們比對手贏得更多比賽。」3年來,太空人隊大部分的時間都在探索新的輸球方法。現在,在辛區的帶領下,他們準備好要去尋找新的致勝方法。

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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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