運用內化式融合組織,跨世代溝通的管理更具競爭力
運用內化式融合組織,跨世代溝通的管理更具競爭力

台灣的人口老化趨勢已經不是新聞,邁向超高齡社會也是遲早的事情。對於曾為這塊土地付出這麼多的長者來說,過去努力一輩子,在人生下半場可以享清福雖然是好事,但其實有更多人願意在體力、心力都還能工作的情況下重回職場。同時,年輕族群不斷投入就業市場,卻因為這幾年遭遇疫情和大環境的變化,較以往更不容易適應職場的生活。

背影 走路 工作者 業務 man
不同年齡的工作者,在就業市場上會面臨不同問題。
圖/ ShutterStock

就業市場的衝擊改變

包含了銀髮就業中心和不少企業的投入,中高齡就業和創業的比例也逐步成長。同時針對年輕族群的就業不易,也有像是產業新尖兵及其他青年聘用的方案,來增加畢業後的就業機會與能力培養。

筆者協助過一些單位,在新型態的人力提升管理,不但較以往困難,也持續發現不少隱憂,最明顯的是「跨世代溝通問題」。因此筆者提出 「內化式融合組織」概念,當企業希望能夠不斷成長發展時,選擇員工時必須將「消費者需求」和」職務需求」融合。

跨世代溝通對於品牌的長期發展必然是好事,如何在現有職務設計上調整規劃就是重點。結合不同年齡層、不同專業的人士,透過「內化式融合組織」的專案管理,從工作設計著手會是一個好的方法。因為當品牌在發展過程中,許多既有的工作與職務內容,已經讓同仁忙不過來,但若是透過專案的形式,讓年輕世代、中高齡就業以及中生代的工作同仁,因應需求來共同參與計畫,更能有效幫助品牌與消費者連結。

跨世代管理
以專案的形式,讓不同部門及年齡層的員工參與計劃,更能掌握各世代間的溝通方式。
圖/ shutterstock

職務專案再設計

許多品牌原有的組織職務設計,多半都是以傳統公司的營運模式來思考,所以就像所謂的實習制度,不但多半是以在學學生為主,就算開放社會人士參與的機會,中高齡實際參與的機會更是少之又少。但若是只為了增加中高齡就業的職缺,就直接剝奪青年人的就業機會,其實反而本末倒置。

因此「內化式融合組織」將組織的核心工作,依照未來需要達成滿足對象的需要,適時調整組織成員的結構,並且將不同世代的專業和消費者特質,結合作為組織運作時的基礎。

例如像是45到59歲之間的中壯年就業者,通常具備專業知識,又有豐富的實務經驗,也是消費市場上的主力。而30到44歲這個年齡的工作者,正是現在職場中的菁英分子及主要接班幹部,也是許多品牌極力爭取的目標客群。

真正擁有龐大資源,像是不動產或是高額存款的銀髮族,雖然不一定仍在職場,但是對投資會更在意,品牌的發展潛力與實質獲利能力,會同時反映在投資市場上。相對來說,年輕的Z世代雖然進入職場的時間尚短,但因為他們是數位原生世代,反而掌握了更多社群口碑的話語權。

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Z世代尚屬職場上的新人,但由於他們對數位媒體相當熟悉,透過他們的參與,更能如何在群社平台上與年輕族群溝通。
圖/ shutterstock

讓工作者與消費者一體兩面

創業環境的挑戰與艱難,讓台灣的企業能夠持續存活下來的機會越來越不容易,有的甚至只是靠吃老本或政府補助支撐,面對疫情影響更是雪上加霜。但眾多具有專業知識或技術的中高齡人士,在年輕時期其實一樣面對過許多挑戰,若是能夠幫助新創公司或需要品牌再造的企業組織,就更能讓彼此的需求產生互補。

對品牌發展的需求性來說,想要溝通銀髮族群就必須更了解他們,若是有更多同仁本身就是消費者,就能讓品牌的產品、服務和溝通方案等,更容易被目標客群接受。

同樣的,當我們希望透過社群媒體,與Z世代的消費者溝通時,必須面對的是接受組織當中有更多年輕世代的成員。但畢竟公司不可能每一個部門或專案,都長期聘任大量的人員,因此專案結束後就可以將原本的同仁歸建,也達到「內化式融合組織」的效益。

品牌持續性的動力

未來企業的發展與挑戰,都較以往更為嚴峻,有遠見的品牌必須由內而外,都應該具備一致且清楚的目標、整合與協調的能力。「內化式融合組織」的專案型態,在整合上能使品牌更有效率達成內外部的溝通,並讓各世代的同仁,互相了解並達成共識,進而建立品牌的忠誠度與認同度,創造出品牌、工作者與消費者三贏的價值。

責任編輯:吳佩臻、陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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關鍵字: #企業經營管理
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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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