在P&G市值暴跌750億後,繼任CEO做了什麼力挽狂瀾、讓營收大漲400億?
在P&G市值暴跌750億後,繼任CEO做了什麼力挽狂瀾、讓營收大漲400億?

2000年六月,艾倫.雷夫利(Alan G. Lafley)即將取代杜克.賈格爾(Durk I. Jager)成為寶僑執行長。當時寶僑的股價一落千丈,經過與紐澤西藥廠華納蘭伯特(Warner-Lambert)烏煙瘴氣的併購案後,投資人懲罰寶僑,公司股價暴跌兩成。

那年3月,寶僑發布盈利警告,預測該年獲利將低於預期。接著在6月,寶僑再度未能達到下修後的預期盈餘,落後目標15%。寶僑的股價在4個月內腰斬一半以上,市值蒸發750億美元(約新台幣2.4兆元)。任誰也承受不了這樣的壓力,執行長賈格爾任期還不滿18個月,便宣布即將下台。

公司股價直直落,投資人失去信心,新任執行長雷夫利只能大刀闊斧,力挽狂瀾,裁員,收掉表現不佳的品牌,砍掉新產品。然而,此類緊急做法或許短期內能看見效果,其實並未解決任何根本問題。 寶僑的批准流程疊床架屋,和許多保守公司一樣,「每一件事都要測試到沒完沒了」,產品線缺乏新意,產品組合表現下滑,吸引不了新顧客上門。

就連幫寶適(Pampers)、汰漬(Tide)、佳潔士(Crest)等旗下最出色的品牌,也都出現疲態好幾年了。寶僑不能只是全面瘦身,還需要憑藉新的知識基礎得出有用的洞見,再次帶來新成長。 「寶僑人」需要設計思考的救援。

設立外部審查委員會:成功網羅世界級設計師

雷夫利在事業早期曾在日本待過幾年。日本是高度以設計為導向的國度,雷夫利耳濡目染,堅信「近距離觀察」的力量,從不信任「遠距研究法」── 例如將焦點團體請進公司會議室,或是舉行請民眾填答的大型抽樣調查。雷夫利表示:

「你進入人們的家裡時,就會發現『研究調查』找不出的那些看似無關緊要,但值得關注的事 ── 例如女性為了怕弄斷指甲,努力用螺絲起子硬拆汰漬的包裝。」

寶僑顯然無法光靠技術與行銷來競爭,還需透過「設計」提供卓越體驗。

2001年選中克勞蒂亞.科奇卡(Claudia Kotchka)擔任設計長。科奇卡在寶僑待了22年,說話特色是不時冒出「太棒了」、「太好了」等驚歎語。她起初在今日已歇業的安達信會計事務所(Arthur Andersen)當會計師,但覺得一成不變的數字審核太無聊,開始嘗試品牌管理,接著進入行銷領域,最後掌管寶僑的包裝設計部門。

雷夫利選中科奇卡,是因為她除了懂營運事務,也會講設計的語言。科奇卡為了增進寶僑對設計的理解,開始拿其他遠遠更懂設計的公司與寶僑比較,美泰兒(Mattel)與Nike成為新的參照點。接下來,科奇卡打造設計專家網絡,成立正式審查委員會,請來世界級的設計師擔任委員,例如IDEO的執行長布朗,以及Gap的行銷執行副總裁艾維.羅斯(Ivy Ross)。

此外,科奇卡還請到三大所長鼎力相助:史丹佛設計學院的大衛.凱利(David Kelley)、伊利諾理工學院設計研究院(the Institute of Design at Illinois Institute of Technology)的派崔克.惠特尼(Patrick Whitney)、多倫多大學羅特曼管理學院(Rotman School of Management)的羅格.馬丁(Roger Martin)。科奇卡指出:「外部委員會成功了,因為成員不求個人利益,也沒有過去的包袱。」

鼓勵設計精神:集中火力滿足「極端使用者」

為了克服內部阻力,他們把設計思考定位成「能以證實有效的方法,拯救陷入困境的公司」。公司如果不願意採取設計思考,硬塞也沒用。設計長科奇卡於是決定從人們原本就感興趣的地方做起,而沒有挑其實最需要設計思考的領域。

此外,「親眼見證」與「實際體驗」也是過程中的一環。 2003年,雷夫利帶著寶僑的全球領導團隊一共35人前往位於舊金山的IDEO設計公司,團隊在那裡待了一天半。雷夫利表示:「(我們的)工程師以往在研發產品時,直到他們準備好向世人揭曉之前,非常不喜歡實驗室出現任何外人。」科奇卡呼應這個說法:「我們努力推廣的精神,就是示範、示範與示範。」

初期的嘗試之一,就是幫不耐煩的消費者解決惱人的清潔瑣事。公司指示團隊專心研究 「極端使用者」(extreme user),上至會用自己的指甲去摳瓷磚縫髒污的專業房屋清潔人員、下至那些認為用一根棍子頂著一塊髒抹布,在地板上隨便擦一擦就叫掃廁所的四個單身漢。

如果連「極端使用者」都滿意寶僑的產品,寶僑就擊出全壘打了。

團隊想出的點子中,有一個很快就讓人看見機會:一種裝在可拆卸的桿子上、有辦法伸到淋浴間牆壁上方與死角的清潔工具。

接下來18個月,團隊以破紀錄的時間,做到數次產品迭代,推出可以清理浴室的「魔力延伸清潔先生」(Mr. Clean Magic Reach)。家居設計經理瑞奇.哈波(Rich Harper)指著連接握桿與清潔頭的藍色接頭,說明藍色會令人聯想到「清潔」,這種不經意的訊號可以協助消費者理解產品。

此外,清潔刷頭正確卡進握把時會發出的「啪」一聲,也是重要的設計元素:「一個設計好不好,就看那樣的小細節。」至於藍色泡棉刷頭上的圓洞,哈波坦承那沒有任何實際的功能,只是為了說服消費者,清潔頭真的有辦法塞進馬桶後方的小空間。那桿子為什麼是銀色的?為了呼應清潔先生這個品牌所強調的「魔法」。

消費者相當喜歡「魔力延伸清潔先生」的原型,有的人試用後甚至拒絕歸還。團隊無意間聽到一位女性表示,這個清潔用品「引發了她的貪念」。「魔力延伸清潔先生」2005 年上市,雖然並未大賣特賣,銷量已經好到足以鼓勵公司管理者換個方式思考創新,願意嘗試液體洗潔精以外的產品,最終促成熱銷品「清潔先生神奇去污海綿」(Mr. Clean Magic Eraser)問世。

另一個例子是Kandoo濕紙巾,小朋友按下盒子上的鈕,就能輕鬆取出紙巾。科奇卡說:「我們觀察正在接受如廁訓練的孩子,他們會說:『我要自己來』,所以我們開始想:『好,我們知道如何製造品質良好的濕紙巾──我們可以怎麼做,讓孩子自己擦屁股?』我們打造出這種蓋子會跳起來的聰明紙巾盒,小朋友用一隻手就能拿到紙巾,全都搶著用。」

媽媽也喜歡Kandoo,小孩抽衛生紙時,就不會弄得亂七八糟,浪費一整卷的衛生紙。Kandoo在歐洲大受歡迎,接著也在美國上市。不久後,公司又推出瓶裝洗手乳,也是讓小朋友一手就能操作,按下壓頭,肥皂泡沫就會跑出來。不僅讓孩子養成好習慣,又不會浪費肥皂。

「設計思考」可以解放創意,因此科奇卡盡量讓公司所有人都能有這樣的體驗。「我的口頭禪是『不要用講的,秀出來給大家看』。」

改變組織規範:階層間互拋點子激發創意

同一時間,執行長雷夫利努力改變組織規範,身體力行,親自示範設計思考。每次出差時,他都會花更多時間進行深度家庭拜訪。有一次他再度前往中國,堅持靠翻譯人員,與在河邊洗衣的農婦聊天,了解她們如何使用洗衣精。此外,雷夫利還調整數個關鍵程序,包括審查事業策略的方式。

雷夫利認為必須設計新流程,才能反映出策略對話正在改變的本質。

新型的對話需要更多的探索與創意,少一點針鋒相對。

新做法是公司主管必須在召開任何的策略審查前,提早兩星期繳交投影片,雷夫利會閱讀內容,列出他希望在會議上討論的簡短問題清單。

雷夫利強調自己**想見到「討論」,而不是「簡報」。**主管只需要多帶三張紙──表格、圖、筆記,就能前往審查會議。雷夫利認為強迫主管與資深管理階層互拋點子,可以鼓勵他們大膽跳躍,想出開創性的點子。「我們試圖促成『對話』,帶來聚焦於關鍵議題的討論⋯⋯我們有點子嗎?我們有專利技術嗎?我們有原型嗎?我們有沒有透過部分消費者不斷改良產品,曉得某個產品有潛力?」

如果某個案子已經在發展階段,對話採取的方向則是:「關鍵里程碑是什麼?殺手議題是什麼?如果做對了,就能成功的那一個、兩個、三個最重要的關鍵議題是什麼?如果沒做對,就要中止計畫、把公司資源改用在其他地方的關鍵議題又是什麼?」

寶僑在2000年至2008年間,營收大增一倍以上,自400億美元(約新台幣1.3兆元)躍升至830億(約新台幣2.6兆元),利潤也自25億(約新台幣783億元)增加至超過120億(約新台幣3,765億元)。的企業,而不是俄亥俄州辛辛那堤有近兩百年歷史的肥皂公司。科奇卡只是遵守這種成長力道通常發生在IT公司或新興市場上一個簡單大原則:

「大型組織若要順利擴大規模,它們會想辦法讓一千人一次前進一尺,而不是讓一個人前進千尺。」

本文授權轉載自經理人月刊,整理、摘錄自:《躍競思維》,天下雜誌出版,作者:瑞士IMD洛桑管理學院創新樂高教授-俞昊

關鍵字: #創新創業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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