4招上班族如何自主訓練商業思維的秘訣
4招上班族如何自主訓練商業思維的秘訣

前一陣子,我跟公司裡的實習生聊天,我問實習生下學期有想要修什麼課程嗎?實習生說他想修策略管理或產業分析,我回說,這些主題很不錯,值得花時間讀。

我自己是政大企管系畢業。大學時,我抱持著學習無禁區的觀念,修了不少課程,雖然很多人說,企管系什麼都學,但是什麼都不精。我某部分認同這樣的說法,但我要強調的是,企管的訓練可以讓你從公司整體的立場看事情,而不會只看到某一個職位的專業技能,這對日後創業的幫助很大。

大學自學過程中,我發現自己對工廠營運,特別是流程管理非常有興趣,於是還去應徵永豐餘的供應鏈管理,讓我對於一家公司的物流、金流、資訊流怎麼運作非常有幫助。除了攻讀學校提供的課程,我還自學投資、自修財務管理,這些也對我日後創業幫助不小。

商業思維並非當老闆或創業者才需要,在組織內任職的上班族其實更需要,以下是我增加商業思維的方法:

1.平常多看產業報告,趁早學會解讀

當年去永豐餘面試之前,已經把公司的年報讀過,認真想過自己未來投入的這份工作在產業內的價值,更是把工作領域相關的產業全都研究了一遍,也學習直接閱讀公司年報或公開說明書等產業報告,為的就是讓自己先具備產業結構與產業分析的基本能力,能夠以更宏觀而全面的角度進行思考與決策。

2.要求自己強化架構思考力

通常剛進公司的社會新鮮人,不太有機會扮演改變組織運作的角色(還沒有實戰成績),通常就是學習扮演好組織中的零件。這也不是說,我們只能逆來順受或服從上司的指令。如果願意預先做功課,強化架構性思考能力(如快速熟習波特五力分析、SWOT、價值鏈等系統思考與決策工具),多了解產業與公司組織,強化自己的管理思維,學習在既有系統架構與規則不變的情況下,優化系統的運作,是可以有機會在比較短的時間內就在自己的位置上做出成績,讓更多人看見,同時也讓自己成長的更有效率。

3.多多接觸個案資訊,多做摘要彙總整理

十年前在金融業工作時,我每天早上八點半之前,就得將昨晚發生的國際金融、股票債券、原物料市場發生的大事快速做成摘要,方便當天工作時思考與判斷使用。

現在我仍然每天閱讀最新的網路產業訊息,例如數位時代、創業小聚、吐納商業評論,還有付費的科技島讀,並且追蹤臉書上專家的評論。

4.能輸出才算學會,練習將所讀見聞寫出來、做成投影片

記得一件事情,光是讀過以為懂未必真的了解,唯有能夠流暢的寫出來與人分享,才算真的搞懂。因此,除了多看多摘要紀錄,不妨也多練習寫下來,做成投影片,整理記錄。

平日裡,我也經常思考自己正在做的工作在組織或產業中的價值是什麼?深入探討相關產業與產業的關係?盡可能以文章撰寫或投影片製作的方式留下思考紀錄。

上述種種訓練都不是別人規定我去做,而是我自發的自我要求,每一項至少堅持做一年下來,可以快速優化商業思維,鍛鍊出我對數字的敏銳度,對環境變化的預測力,媒合與溝通不同職務工作者之間的合作力,更讓我更熟悉公司組織的策略與產業的運作,得以制定較為正確不出錯的決策方案,日後回頭檢視,不得不說,當年自己制定的優化商業思維鍛鍊方法,對我幾次創業幫助非常大。

公司的獲利工具可能隨著環境而變革,就像武功招數,然而,管理能力卻猶如心法,能夠跨業態、跨產業而持續累積,而管理能力的根本,就是管理思維與商業思維。我自己過去能夠三次創業都在不同領域且能幸運獲利,靠的就是長期鍛鍊管理思維與商業思維所累積出來的自我革新、進化體質。

希望自己未來也能快速精進商業思維的朋友,不妨試著練習看看!

責任編輯:陳建鈞

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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