老虎老虎閃閃亮
老虎老虎閃閃亮
2004.03.01 | 人物

辦公室的同事都知道,我的桌子向來以亂馳名,所有文件一到這裡,跟進了百慕達海域沒兩樣,出版社的新書送到我手上,神秘失蹤是常有的事。但這本書不太一樣,最近半年,我每隔一段時間就會拿起來讀,東西再多,也不會忘記放在哪個角落。
我讀過杜拉克的很多著作,看他的自傳更過癮。杜拉克自己做過經濟分析員(幫一家小證券公司寫報告加打雜),新聞記者(在歐洲與美國,題材包羅萬象),擔任過金融機構顧問(還好那時還不需要CFA牌照,他沒也唸過MBA),以及雜誌編輯、大學老師、企管顧問與專欄作家。以今日觀點來看,這位一手創造「企業管理」學問體系的老先生,還真沒什麼固定的專業(Profession),但是他不管幹什麼,卻都同樣專業(Professional)。你說他過的是「C型人生」也好,是「π型人」也罷,一個人既然精采,成就自然不拘一格,他從19世紀末的舊社會走來,卻比很多21世紀的人更新。

**當清潔工都變知識工作者

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有意思的是,在杜拉克寫完《企業的概念》後的57年,他出版了《21世紀的管理挑戰》,對數位時代組織的建議,與他在工業時代提出的原則一脈相承。只是在過去,組織中「知識工作者」比重還不高(即使是經理人,也可能壓根不是知識工作者);但在今日的組織中,連清潔工都必須轉化為知識工作者。「不斷的創新,必須是知識工作者的工作、任務和責任的一部分,」高齡90歲的杜拉克悠哉悠哉地說,任何人都必須不斷持續學習,也要不斷持續教導別人。這也是說,「專業分工」將會成為歷史,在知識工作者組成的組織中,「專業多工」加「多能」,才會是每天的常態。
本期由資深採訪編輯林正文、採訪編輯高子羽聯手的「π型人才」專題,借的雖然是大前研一的語言,說的卻不折不扣是杜拉克的故事。台灣真的說變就變──我們在與各家企業連線的採訪過程中驚覺,從電子業、金融業到服務業,台灣已正式邁入杜拉克口中的知識型組織時代,連送貨司機都必須轉化為多工多能的Sales Deriver。知識型組織這個時髦概念,前幾年企業主可能還只會喊口號;在今年,卻已具體落實為招聘人才的規格──這是未來幾年台灣生產力將大幅躍升的最好證據,對GDP成長的貢獻,比任何貨幣手段或上千億的公共建設都有效。景氣燕子來了,還有再去的時候;不管是不是這波求職潮的應聘者,這個悄悄在你身邊成形的趨勢,一旦來了卻很難再離開。早點搞清楚,你才不會投錯履歷唸錯職訓班。

今年,小老虎最猛

台灣的電子業也進入新的轉折點。上一期,我們從「數位家庭」概念切入,探討台灣電子業的新成長動能,將可能來自PC業者轉進消費性電子產品時釋放的龐大商機。這一期我們再接再厲,由資深採訪編輯李欣岳企劃、採訪編輯張登凱與陳珊珊攜手製作的「視覺系小猛虎」,特別從產業的「典範轉移」入手,探討資訊產品需求從運算驅動(Computing Driven)轉而為顯示驅動(Display Driven)時,抓住這波脈動的贏家。
不管訊連、新復興、精威或佳必琪,都是眼球革命時代竄升的小猛虎(我本來很想借用英國詩人William Blake的詩作《老虎》為他們命名,稱為「閃亮四小虎」,但很怕閃亮三姊妹來告,只好放這裡聊充標題)。這些公司的創辦人跟你我一樣,共同經歷這幾年景氣的震盪循環,然而創業家的真正本事,就是在大公司還沒看好、分析師絕不叫進、專家學者都搖頭的時候,埋頭苦幹練就一身功夫,堅持做好他/她們的份內事。老天爺很公平,機會一來,生意該是誰的就是誰的──這種底層澎湃的創業能量,才是台灣向上升級的最佳燃料!
三月已經來了,四月還會遠嗎?再沒幾個禮拜,台灣就要邁向「後2004選舉」的新階段,我們從每天的採訪中偷偷知道,等到這個大家都悶在這兒的時點一過,有太多的財經新鮮事,會像掀開蓋子的汽鍋一樣,迅速衝上檯面。等不及了?耐心點,先讀完這期報導再說,兩週後,我們還有更多好料,等著要抖給你看。

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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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