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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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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