疫情劃破數位人才大缺口,Google啟動8千名行銷人培育計畫
疫情劃破數位人才大缺口,Google啟動8千名行銷人培育計畫

由於新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)影響,讓過去習以為常的實體操作受到衝擊、紛紛轉往線上進行,此時企業主才發現:內部或許缺乏了數位行銷專長的員工,造成有資料卻無法善用、或者根本沒有人才懂得數位行銷。

Google為了協助台灣企業在疫情下能進行數位轉型,宣布啟動「數位人才探索計劃」,預計將於年底前培育8000名新鮮人,為市場注入一股數位人才力量。

Gooole 台灣總經理林雅芳
林雅芳認為數位力就是免疫力,面對新冠肺炎的衝擊,企業要具備更強、更有彈性的數位力來應戰。
圖/ Google提供

Google台灣總經理林雅芳就表示,實體活動在疫情衝擊下執行上更為困難,企業紛紛轉向尋找數位工具來解決營運問題,已成為各界最想提升的能力及顯學。她也提出「數位力即免疫力」說法,顯示企業數位力已成為減少衝擊與影響的解方。

數位行銷成熟度,反應營收效應與成本效率

根據Google委託波士頓顧問公司(BCG)所進行的《數位行銷成熟度研究》、針對超過30個活躍使用數位行銷的台灣品牌進行調查,發現有過半(54%)企業仍落在數位行銷第二階段「新興發展」,亦即企業仍單純的透過程序化購買投放數位廣告,利用數據進行手動競價,對單一通路進行優化跟測試。

波士頓顧問公司合夥人馮博堅
BCG合夥人馮博堅針對數位行銷成熟度進行說明,表示我國企業的表現仍有很大的進步空間,最成熟的多點覆蓋階段僅佔3%,而加速人才的佈局對於提升成熟度也有幫助。
圖/ Google提供

在BCG定義裡,表現最成熟的應屬「多點覆蓋」階段,亦即能以動態優化同一位消費者在不同平台的數位行銷活動,進行投放廣告並完成最終銷售目標,而達到這樣水準的企業僅佔3%,顯示台灣企業在數位行銷的成熟度仍有成長空間。

BCG合夥人馮博堅強調,數位行銷的成熟度反應了企業的營收效應跟成本效率,而人才正是提升數位行銷成熟度的關鍵所在。

Google組黃金三角,孕育人才也幫人才找出口

因此Google這次不僅擅用本身的數位專長,也號召了104人力銀行以及超過40家國內企業包括Google、凱擘大寬頻、信義房屋等參與此計畫,目的就是要把這些培訓完的人才媒合到合適的企業職缺,不僅幫人才加值、也提供職場出路。

Google、104 人力銀行與企業夥伴三方資源整合
圖/ Google提供

「數位人才探索計劃」主要針對大專院校碩士畢業生,或1-3年工作經驗的社會新鮮人,裡頭的課程分成3個部分、都是免費。

第一階段是好學堂(Skillshop),內容包括Google Ads廣告認證、GA個人認證,整合了Google線上數位學習的資源,替未來數位人才打好基礎。這個階段由於是開放的平台,因此若是目前想要在職進修、提升自我能力的民眾,也可以自行上網進行學習並獲取相關認證。

第二階段則是Fast Pass Training數位應用加速課程,從第二階段起就是針對「數位人才探索計劃」主要的對象進行訓練。不同於好學堂裡面是以數位行銷力的建構,這邊有包括數位行銷知識、職場經驗談以及行銷工具技能的教學等,主要是希望強化參與者對於市場行銷的趨勢。完成此一階段的認證後,參與者就具備相關的證照認可、並能進行面試。

第三階段則是到職培訓。成功錄取的參與者將會由企業內部進行推薦,再接受Google的到職進階培訓學程內容,以期能做到一條龍的課程規劃繼續支持這些行銷人才。

數位人才探索計劃活動時程
圖/ Google提供

有別於過去Google的相關計畫,這次「數位人才探索計劃」與104人力銀行合作,讓來上課的民眾不只是獲得了技能、也能有一個找尋職缺的機會跟管道。根據Google的表示,104人力銀行上面將會開闢「數位人才探索計劃」專區,雖該專區的職缺是開放給所有合適的應徵者,但是針對多數職缺都會提供通過「數位人才探索計劃」認證的應徵者一個優先面試的機會。

從疫情看數位行銷,讓企業數位轉型加速進行

林雅芳最後補充到,正因疫情之下企業的每一分行銷預算都必須花在刀口上,更顯數位行銷人才的重要性,她也以累積、放大與彈性三個面向來說明數位行銷的優勢。

包括累積所有的數據去進行深度分析達到精準受眾;放大過去有效的投放經驗,加速企業獲利;面對投放成效不彰的時候也能彈性調整,當作實驗精神去了解消費者反應,重新累積數據再進行分析。所以這次的計畫就是希望在企業思考數位轉型的此時,能協助培育適合的人才,讓企業數位轉型的這條路走得更順利。

責任編輯:蕭閔云

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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