品牌、文化與形象,型塑出更具數位DNA的科技團隊!
品牌、文化與形象,型塑出更具數位DNA的科技團隊!

數位轉型議題於全球各產業已火紅多年,而COVID-19更如同一劑催化劑加速企業數位轉型速度。在疫情影響下社會運作與商業活動進入無接觸時代,許多須透過人與人接觸或仰賴大量人力完成之活動均無法正常進行,迫使企業思考如何改變既有運作模式,搭配5G、雲端、AI、自動化、IoT等科技應用,重振企業營收並適應後疫情時期之新常態。

人!是數位轉型的重要基礎!

在企業數位轉型過程中,科技團隊扮演不可或缺之角色,既有系統維運、新科技應用導入規劃、新技術研發測試及新舊系統整合,無一不需資訊人員參與,如Johnson & Johnson在進行數位化發展時,資訊部門被賦予整合各營運所需數位平台之責任,以協助公司加速數位化發展效率。此一轉變使科技團隊從以往單純的後勤單位搖身一變成為影響企業發展策略的重要角色,且必須對市場動態、消費者行為、使用者體驗、產品設計等有所涉略。

一切從發展策略出發

科技團隊在企業整體數位轉型過程中面臨組織轉型議題,然未來科技團隊之組織架構、作業流程與人才管理機制,乃至於資訊人員應具備之技能與特質,仍須回歸科技團隊之發展策略來擬定。因此資訊長(CIO)及主管應積極與企業經營管理層溝通與協作,掌握未來發展策略,並從企業之發展策略展開科技團隊之未來發展藍圖,替科技團隊轉型提供指引。

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圖/ ASDF_MEDIA via shutterstock

文化、組織與協作,提升速度與彈性

由於組織轉型涉及層面甚廣,且在維持既有資訊運作與滿足數位轉型需求下,同時進行組織調整,對科技團隊而言為一大挑戰。因此,建議科技團隊在進行組織轉型時可以從企業文化、組織架構與協作模式等三大面向進行現況檢視與未來設計。

企業文化

數位人才與年輕世代對工作的期許與態度有些許轉變,更為著重企業在數位品牌形象、創新能量氛圍以及職涯發展舞臺等面向的投入,如比利時Belfius銀行在推動數位轉型過程識別出組織有受數位驅動且擅長溝通之年輕人才之需求,透過建立有效率之人才獲取計畫吸引年輕世代加入,同時遴選多位優秀員工負責審視企業之數位化策略並提出挑戰,並建立開放性對話文化,以持續與員工溝通數位化之重要。

組織架構

如同企業組織架構會隨著中長期發展策略調整,科技團隊架構亦應定期檢視與調整,組織架構調整過程應思考原本科技團隊有哪些業務職掌?在企業發展策略下被賦予哪些新任務?這些任務現在由誰來負責或尚未有明確的權責單位?確認了未來科技團隊之業務範疇,還需進一步考量業務關聯性、運作順暢度,重新設計科技團隊結構及各單位之人力配置,此外,組織應亦思考設立隸屬於業務部門之科技團隊(BUIT, Business Unit Information Technology),驅動業務與科技一體化。以加拿大TD Bank Group為例,企業內設置數位長(Chief Digital Officer, CDO)綜整企業之數位發展策略,與資訊長(Chief Information Officer, CIO)、行銷長(Chief Marketing Officer, CMO)共同向管理階層匯報,除明定各團隊之任務職掌外,亦識別出共擔職責內容,如數位科技應用涉及數位與資訊團隊、數位行銷應用涉及數位與行銷團隊,確保各司其職並形成共同決策。

延伸閱讀:「不轉型,就等死!」疫情重擊,產業準備好了嗎?

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圖/ Shutterstock

協作模式

數位轉型趨勢下,科技團隊與其他內外部單位之合作機會增加,且頻率越來越高。因此,除資訊作業流程優化外,更重要者為跨單位之協作模式建立,包括與業務單位、委外廠商或策略夥伴等。在科技團隊內則應考量是否採用敏捷或DevOps等新協作模式,以提升資訊服務之速度、品質與彈性。如加拿大TD Bank Group為了提升回應市場變化的創新與交付速度,將金融產品涉及之內部各利害關係人(Stakeholder)聚集形成產品交付團隊,包含設計師、開發者、產品經理及關聯角色,快速討論回饋意見並作出決策,據以盡快啟動下一個產品交付計畫。

讓科技團隊成為轉型過程的最強戰友

數位轉型浪潮下科技團隊面臨角色定位之調整,科技團隊管理階層應校準企業發展策略,制定科技團隊之短、中、長期發展藍圖,並透過企業文化、組織架構、協作模式重塑帶動科技團隊轉型,成為企業數位轉型過程之最強戰友。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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關鍵字: #數位轉型
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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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