資訊科技不再重要?
資訊科技不再重要?
2004.06.15 | 人物

2年前,《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)的總編輯與甫從奇異電器退休的威爾許因採訪熟識傳出婚外情,消息曝光鬧得滿城風雨,威爾許以離婚收場,這位總編輯辭去職務,《哈佛商業評論》則賠上專業形象。
去年5月,《哈佛商業評論》再次成為話題,不過這次不涉及兒女私情,而是其中一篇文章「資訊科技不再重要」(IT doesn't matter),由於觀點過於獨特,一年來在全球資訊業掀起文化大革命,引發許多爭辯與討論。作者是40出頭的年輕編輯卡爾(Nicholas Carr),因這篇文章聲名鵲起,並擴充內容在今年5月出書,只是書名少了硝煙味,改為《資訊科技還重要嗎?》
(Does IT matter?)。
卡爾原本預期這篇文章只引起一、兩週的討論,沒料到捅到馬蜂窩,造成軒然大波,讓自己一夕成名。畢竟,全球資訊產業一年規模達1兆美元,與中國的GDP相當,而且在過去10年是帶動全球經濟成長的火車頭,角色也等同目前的中國。要說資訊科技不再重要,那代誌真正大條囉。

**資訊科技不再是競爭優勢

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卡爾的論點在於,隨著資訊科技走向標準化,包括軟體和硬體在內的資訊產品,已成為標準產品(commodity),意味著來自不同廠家的同類型產品之間,差異極小,這種標準化特性導致資訊產品在短期內可以大量生產,而且成本大幅下滑,因而快速普及到企業和一般消費者手上。
也因此,資訊科技成為基本配備,本身的獨特性消失,過去企業因為比競爭對手早一步投資資訊科技,或比對手多花錢買更貴的資訊產品,從而塑造出來的獨特競爭優勢,已不復存,擁有資訊科技不再是競爭優勢來源。
卡爾以19世紀末的鐵路和20世紀初的電力為例,在這兩項產品初問世時,因為資源稀缺,能夠使用鐵路和電力的企業,比起那些無法負荷的企業,擁有更強大的競爭優勢,當時企業裡甚至設置「電力副總裁」(vice president for electricity)職位,負責制定企業的用電策略和管理電力使用,就像目前許多企業都設置「資訊長」(chief information officer),負責制定公司資訊策略和架構系統。
隨著鐵路運輸和配電系統的標準化,鐵路和電力的成本大幅下降,成為大多數企業都能使用的資源,擁有這兩項資源不再成為企業的競爭優勢,類似電力副總裁的職位跟著消失。
卡爾認為,當資訊科技一如鐵路和電力普及,不再形塑競爭優勢時,企業接下來要面對的,只剩下「成本」和「風險」問題。他建議企業不要再花大錢追求新奇的軟硬體,成為那些天花亂墜業者和一大堆未經完整測試即上市產品的白老鼠,改做市場的追隨者,而非領先者(讓別人先試,等臭蟲除得差不多再用,省錢又省麻煩),並仔細核算風險(如當機、斷線、中毐、駭客入侵和內部資料外流)等,找到因應之道,比方把資訊系統的管理和維護外包給專業機構。
這種言論看在資訊業者眼中,簡直大逆不道,特別是這個行業在過去幾年是最會創造概念和新名詞的,像是B2B、ERP、CRM、EAI和SCM等,每一個名詞都代表一套系統,和背後數十至數百萬美元的售價。

**改用成本來衡量投資效益

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反駁卡爾意見的大有人在,以美國《商業週刊》為代表,認為卡爾所描繪的景象在未來可能發生,但絕不是現在,資訊科技的演進依然日新月異,新技術和新應用不斷出現,仍是企業用來區隔對手的競爭利器。
雙方看來還有得吵,也都說對某些事。無論如何,卡爾的文章倒反映了目前資訊科技業的三項變化。
第一是回歸「投資報酬率」(return on investment)。資訊產品有技術門檻,不在這個專業的人不易弄懂,使得資訊業者對於自身產品享有很大的論述空間(光華商場賣的PC不算,這裡指的是號稱能幫企業解決各種流程問題的軟體系統)。一般企業投資其他項目都會先做投資報酬率評估,唯獨對於投資資訊科技沒有,一方面是卡在技術門檻無法評估,一方面是使用資訊科技創造的價值很難量化。
但是最近幾年下來,在景氣降溫導致企業資本支出縮減,以及企業先前投資資訊科技尚未見效之下,不少企業已把採購新資訊產品的權力,從資訊長交到財務長手上,用成本而非抽象的價值,來衡量投資效益。
第二是深化產業分工。當客戶用成本來要求廠商,廠商只能回過頭去壓縮生產成本,或者乾脆放棄,重新開發價值更高的新產品。以摩托羅拉為例,原本有自己的晶圓廠,但是比技術和產能拼不過台積電,比設計又拼不過專門的晶片設計公司,非常尷尬。摩托羅拉在去年將晶圓廠獨立出來成為新公司FreeScale,本身晶片改為向外採購,傳聞已久的IDM(本身設計和製造晶片的半導體公司)轉型風潮又多一家(先前已有易利信、阿爾卡特、日立和NEC等IDM把晶圓廠脫手)。

**「賣產品」比「做產品」重要

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另一個例子是IBM。IBM在1997年就把重心放在專業服務和電子商業上,電腦製造業務一直傳言要脫手。6月初,IBM和中國長城國際合資的筆記型電腦工廠(IBM持8成股份)已確定要賣,競標者有鴻海和聯想。接下來,就看IBM的晶圓廠(於2002年初改做晶圓代工,但業績未如預期)是否會跟進。
第三是業務能力當家。當資訊科技變成標準化,技術門檻下降,「賣產品」的能力將比「做產品」來得重要,擁有行銷業務能力的主管,將取代技術背景的主管,成為科技公司的執行長。葛斯納1993年成為IBM執行長,錢伯斯1995年成為思科執行長,菲奧莉娜2000年成為惠普執行長,已為這件事埋下伏筆。這3人都是業務出身。
以技術創新的矽谷來看,前三大企業惠普、英特爾和思科,已有兩家是用業務主管當執行長,而英特爾也將跟進;將在明年接棒的英特爾現任營運長歐特里尼,將是英特爾第一位非技術背景的執行長(前面4任諾宜斯、摩爾、葛洛夫和貝瑞特都是理工博士)。
資訊科技還重要嗎?卡爾無意挑起的話題,卻正好觸及1兆美元產業進入轉型關鍵時刻,牽動許多人事、資金、技術、產品和產業變革,你說這件事重不重要?

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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