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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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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