當遠端工作盛行時,企業該如何完備數位技術與管理人才?
當遠端工作盛行時,企業該如何完備數位技術與管理人才?

2020年,COVID-19疫情大爆發,全球開始進行防疫與遠端工作的佈局,這個世界的遊戲規則,大幅度的改變,這讓我想起了在2005年盛行的一本書《世界是平的 The World Is Falt》,這本書的起源,多多少少跟美國許多工作開始外包到印度與中國有關係,而在2005的時空背景,或許網路工具還不十分盛行,但時至2021年的今日,這本書的各種現象,都在現今社會裡急速加劇,或許很多人都認為世界的扁平化跟自己無關,但事實上,產業的翻動,工作的趨勢與薪資,甚至是各位老闆最關心的人才,全都因為遠端工作的盛行,在2020年以後有了超級巨大的變化。

這個變化的結果很明顯,那就是台灣的數位技術以及管理人才,在這個時代流失得更為快速,現在許多傳統企業談的數位轉型,沒有人才作為軸心,想轉變根本是天方夜譚,我想這也是為什麽我之前認為台灣的企業要開始思考往更大的規模或是極小的規模思考的根本原因,不是因為業務、生意,更深一層的原因,就是因為人才的流動。

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數位技術與管理人才的落腳處

先以人才的角度來看,在過去的十年,台灣軟體產業的發展,對數位相關的專業工作者與管理者來說,絕對是十分有利的,從最早我們知道的外商的崛起、中國大量挖角專業人員,到博弈業的興起,到最近因為疫情關係而讓遠端工作的盛行,讓台灣直接跟國外本土公司合作的可能性大增,許多美國的企業直接透過遠端工作全球徵才,不要說美國工程師薪資水平是台灣的十倍以上,就連台灣鄰近國家,日本、香港、新加坡的專業人才薪資,都是台灣的三倍以上,這讓許多台灣有能力的專業工作者與管理者,都開始游移。

中國台灣角力
中國大量挖角台灣人才,也是台灣人才流失的一大主因。
圖/ shutterstock

可想而知的,傳統產業的薪資水平,絕對不會是這些人的首選,甚至近十年左右崛起的老新創,開始陸續上市上櫃,或是蓬勃發展,相較於有衝勁的工作環境,甚或是這些企業普遍較為重視員工的教育訓練,人才的去處,自然往機會更大的場域去,也因此,台灣中小企業的競爭力,便因為沒有人才的狀態,自然更難發展。

聘人不行,那從外包市場尋求專業呢?

當企業沒有了人才,自然團隊不會有好的策略,再加上大多數台灣中小企業的老闆離數位時代有段距離,也因此發展數位策略變成為公司的一大難題,既然內部聘不到人,那就找外包來試試看吧,我想這是很自然發生的情境。事實上,我們公司應該是這波浪潮受惠的其中之一,但我們也確實遭遇到一些有趣的故事,這讓我們更確定了,台灣能存活的企業,在接下來的五年,絕對不會是多數。

有些公司現行的採購人員,或是發包的窗口,對於數位領域的知識理解度非常低,也因此同樣是做網站做平台,交辦給一個對數位領域有理解度的PM跟一個毫無想法的PM,結果可說是天差地遠,也因為如此,曾經我們顧問了一些企業,他們都提到他們做了很多事,但毫無成效,當我們進行盤點後,都會發現這些計劃案,不然就是找錯人做,要不然就是無人能做迭代管理,又或者營運的人對經營用戶毫無概念,基本上空有外殼卻毫無靈魂的產品,營運不起來也是剛好而已。

另外,我們還遇過有些公司的採購流程與評估方式,還是以一些十分古老的方式在進行,採購的KPI是不管專業度如何,先行砍價再說,或是評選案子的人員,並非產業背景出生的或是對於數位環境完全不了解的人來評估,都是時常上演的戲碼。由此可知,沒有技術專業人員對企業的競爭力來說就已經夠傷了,但無人可管理,或是公司的管理制度無法跟著現行環境改變的狀況,更讓台灣的許多企業動彈不得,哪怕一直參加數位轉型論壇,也是於事無補的。

疫情來了,到底身為企業主該如何思考競爭力的提升?

最近,許多線上的學習活動在談的是如何進行遠端工作,對於員工來說,的確是十分需要思考的技能,但對於企業主來說,其實只是眾多傷腦筋的事情裡面最小的那一塊;除了擔心生意之外,如果不讓大家遠端工作,更擔心有些人才因此就離職,如果讓大家遠端工作,很多公司其實是還沒有十足的準備的,所以工作勢必造成延遲;而這些問題的起因不見得是工具的問題,最主要是因為台灣很多企業的文化其實來自於上對下的威壓,少了面對面,很多螺絲釘自然就會鬆動,其實這都只是將過去沒浮上水面的問題,逐一浮現出來而已,但是對於企業主來說,我相信是十分苦惱的。

遠端工作
疫情下遠端工作的型態,也讓台灣企業常見的管理問題浮出水面。
圖/ pexels

也因此,在疫情盛行的當下,有些建議提供給企業主們,好好趁著這個時間打點基本功,相信這一定能夠為自己的公司在未來取得先機:

  1. 先行盤點自己公司的現行狀況:與其想要在這混亂的時刻突破重圍,不如好好盤點一下公司過去到底做過哪些專案,哪些專案有些許成效,哪些專案無疾而終,很多數位時代的機會,其實都來自於局部的成功,然後透過迭代,想辦法磨出新的商機。這個時代的發展,由於資訊發達的關係,國際化的競爭者比過往更多,也因此想要一砲而紅瞬間取得巨大成功是更為困難的,反而小步快跑持續成長更具有優勢,但若要進行迭代,一定要先掌握自己的企業到底擅長哪部分的領域,清楚自己的定位更為重要。

  2. 與其現在搶人,不如先思考為何人才會想要加入或服務自己的企業:很多企業在招募員工,只是專注在員工的能力,卻忽略了文化的磨合程度或是人才對於自己企業使命的認同度,其實與其說忽略,其實更準確說,很多企業每個員工對於公司的使命認同可能都是不一樣的。或許有些人會覺得企業使命不是就喊喊口號而已嗎,這麼說我好像也無法反駁,但我只能說,我遇到過有國際水準的公司,企業使命感跟大家做事的文化絕對是高度相關的,所以如果你想要招募到對自己企業合適的人才,那先搞清楚自己的使命何在。如若能搞清楚,最好一併設計企業內的訓練方法,透過內訓傳達使命,這可是很多美國企業邁向國際化的第一步。

  3. 不急著設立KPI,先訪問一下你的客戶需要什麼:很多企業主或是高階經理人現在最擔心的,莫過於今年KPI無法達成這件事,因為疫情一來,很多商業活動都暫停了,但既然暫停了,何不趁著大家有空在線上視訊的時候,好好做個需求訪談呢?關心你的客戶,或許你會得到新的商機資訊。

  4. 培養屬於自己企業的人才庫:不管是聘僱也好,外包也好,現在這個時代,要招募到人才,絕對是要花心思的;如果花不了大把的資金請國際的團隊來客製化,那就先在國內培養一些自己企業的資源。不要再想著去讓別人給自己免費提案,現在如果真的專業的團隊或是個人,基本上案子一定是滿滿滿,如果跟你的企業沒有十足的關係,要讓對方免費花時間在自己身上是絕對不可能的事,除非這個專業的團隊空閑的時間很多,但這很少見,也因此會建議,啟動一些小型的計畫,花點預算去找尋跟自己有默契的人才或團隊,等到商機真的來臨時,才有足夠的關係去聯盟打仗,現在這個策略已經不是只適用於小公司,大型企業現在要應對數位時代的多變,建立廠商的資料庫,絕對都是必要之事。

  5. 最好企業內能有簡單的匯報框架串起業務與管理的資訊:我實在遇過太多企業,導入系統一大堆,專案一大堆,老闆想要一個東西,就立馬開啟一個專案,然後過陣子沒成果,自然無疾而終,也無人過問,為何我這麼清楚,因為作為企業主的我,過去也犯過類似的錯誤,這是大多企業主的毛病,但其實企業成長跟這個調性也很相關。既然開啟新專案、新商機,或是跟客戶開啟新專案都是企業內正常的行為,那就一定要能夠監控,而且方法越簡單越好,流程越普及化越好,這跟以前ERP導入是剛好相反的,大多數老闆看財報看得懂,但問問公司有多少有效專案,卻毫無想法,所以想辦法研究一套報告方法,快速看懂公司各專案的營運狀況、財務數字、執行進度,就像內部管理的懶人包,相信絕對是面對未來的一劑大補帖。

不斷思考才是面對數位時代的正確態度

台灣的教育制度,導致我們從小學習如何做事,卻忽略了思考。就像在疫情中,我們看到業績疾速下滑,對很多企業來說可能是顯而易見的一顆炸彈,雖然看起來危險,反而還有機會面對與躲避;但人才流失對很多企業反而是溫水煮青蛙,是一劑慢性毒藥,當劣幣驅逐良幣默默在發生,企業內卻毫無警覺之時,反而對企業的未來更容易帶來傷害,也因此,把握現在的時機,好好思考、調養體質,絕對是上策,供大家參考。

責任編輯:蕭閔云、陳建鈞

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關鍵字: #人才
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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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