數位大戰、誰與爭鋒:後數位時代,數位人才的領導力考驗
數位大戰、誰與爭鋒:後數位時代,數位人才的領導力考驗

台灣向來都具備培育出優異的科技人才的能力,人才品質甚至在全球人才市場上也占有一席之地,而台灣正面臨數位轉型挑戰,對大部分的企業而言,組織數位轉型的意義就是追求服務與獲利能達到下一個高峰,除了在管理架構中導入系統化平台等,引入大量且符合需求的數位人才更是主要目標,而你有思考過如何極大化數位人才的效果嗎?數位人才所具備的領導力占有致勝關鍵!

數位領導力:技術能力之外的決勝關鍵

後數位時代下,企業與人才所面臨的挑戰已不僅只是技術能力的競逐,數位發展促使跨業結合成為趨勢,業務與科技的融合,並且透過數據分析達成進一步的消費者洞察以取得先機,新創與創新思維更是一再的衝擊舊有的管理模式;同時一般的數位人才多數未具備良好的領導能力,較偏重於技術能力,因此組織應提供多元化的培育機制,給予數位團隊領導者具備21世紀對於領導者之要求,因此如何帶領團隊在多重挑戰中抽絲剝繭及闖出活路,遂成最大考驗。

產業界對於數位人才趨之若鶩,各方多關注在數位人才取得及能力養成上,如何透過靈活適性的管理以激發技術人才的潛能、達到最佳效益等組織議題,則至近期才逐漸浮出檯面。在硬實力之外,普遍發現數位人才的領導力為大多數員工所缺乏,領導力不足的前提下,團隊難以發揮一加一大於二的綜效,追求集體卓越遂成難以企及的目標、甚至降低效率,對團隊能量有負面的影響等。組織需提升數位人才的領導力,由內而外強化組織能量。

勤業眾信與MIT史隆商學院共同進行為期四年的研究後發表《Coming of Age Digitally》,報告中指出,僅有三成企業達成數位發展成熟的程度,四成企業處於發展中,甚至有三成企業剛踏入數位化的大門;報告中指出,數位發展成熟與入門的企業,對於數位領導者的渴求程度大不相同(圖一),成熟企業通常已有能掌握數位人才的領導者,反之,位於早期發展的企業,我們可觀察到這類型的領導者極度缺乏。

數位化成熟度與企業領導能力齊備間之關係_勤業眾信.png
(圖一)數位化成熟度與企業領導能力齊備間之關係。
圖/ Coming of Age Digitally

在最新的【勤業眾信全球人力資本報告】中提到21世紀對於領導力的要求特質(圖二),數位團隊領導者應掌握 「能夠領導更多的不確定性和複雜性」、「能夠透過影響力領導」、「能夠進行長期管理」、「能夠管理人與機器協同之數位勞動力」,與「能夠快速領導」五項特質,這也是發展「數位領導力」(Digital Leadership)值得關注的方向。

21世紀對於領導力的要求_勤業眾信.png
(圖二)21世紀對於領導力的要求。
圖/ 2019 Deloitte Global Human Capita Trend

「數位領導力」並非管理人員的專屬能力,而是一種目標明確且能引導群體達成目標的行為與人格特質,近年數位轉型盛行的 「敏捷管理」(Agile) 則是一種將管理權力下放至個人的賦權方式,由於團隊中的每個人皆能對自己的工作負責、並且有達成團隊目標的共同價值,循序漸進的自主管理、累積經驗,降低溝通成本、提高工作效率,各個面向看來都是「數位領導力」在個人行為中的具體展現。而將決策權與管理權下放,也是大多數位發展成熟的企業,在轉型過程中逐漸發展且打造出來最適合因應數位潮流的組織文化。(圖三)

數位化成熟度與企業授權程度間之關係_勤業眾信.png
(圖三)數位化成熟度與企業授權程度間之關係:組織中正在推動將決策授權下放至更低層級的組織,以尋求數位環境中更優異的執行力。
圖/ Coming of Age Digitally

對於許多具備科技工程技術能力的專業讀者而言,也許你已經打定主意發展單一面向的專業、並做到最好,一旦站上頂峰,便對其他的同儕產生影響力,「能力越大、責任越大」,而這就是數位領導力的一環;同時也必須了解,後數位時代(Post Digital Age)所面臨的人力衝擊已經不僅是科技與工作等人機協同之間,非典型就業也已經成為現今數位人才的另一種工作趨勢,但無論世界如何變化,「以人為本」,即是所有工作的本質,啟發你的領導力,即能邁向數位職涯的嶄新一頁!

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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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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