迎接個人創業家時代
迎接個人創業家時代
2002.11.01 |

這可能是最糟的時代,壞消息沒有停過。
香港的單月破產人數,在9月份再創新高,突破2500人。在台灣,失業人口維持50萬以上,惡化的陰影持續存在,一項剛出爐的人力就業調查指出,中年白領將是下一波失業潮的祭品。10月份無預警的美西封港,造成亞太地區出貨大亂,台灣的經濟成長率很可能由3.5%再往下調;一旦布希政府下令攻打伊拉克,卻又無法速戰速決,勢必會為受創中的全球景氣投下更大變數。
這可能也是最好的時代,變化不斷追趕過計畫。新奇的工作機會,不斷從過去難以想像的領域冒出來。
一位在美系投資銀行工作5年、今年32歲的專業經理人,在公司新一波精簡人事中,帶著700萬工作獎金離職,並很快在國內銀行找到工作,因為金控公司急需他這種做過投資、購併以及擁有兩岸三地經驗的專才。
儘管全球個人電腦業今年僅成長5%,但多種需求強勁的軟體技術(比方J2EE,一種用來開發手機軟體的技術),由於市場上會的人太少,價碼幾乎有行無市。「一遇到這種人,再貴也先簽下來,他們太搶手了,」前進國際人力資源服務部經理陳昭霖指出。前進國際的主要業務是開發軟體系統,但也依客戶需要提供資訊人力派遣服務,到客戶那邊去上班。

**高學歷不再是知識工作者的保證

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絕大多數人都不會成為投資銀行家或軟體工程師,但是這種具有高度市場價值能力的背後,標示了什麼樣的時代意義?有哪些原則可以被歸納,以致於學習?
趨勢專家大前研一觀察,知識工作者不再是一體適用的概念,最起碼可分為知識藍領(工作內容是完成例行事務)和知識白領(工作內容是創造新價值),兩者差距正愈拉愈大。管理大師彼得.杜拉克也指出,屬於例行處理資訊的白領工作者,工作內容將會逐漸被資訊科技取代,薪資及工作保障都面臨威脅,但是具有市場所需能力的知識工作者,「未來將會非常、非常昂貴。」
壞消息是,高學歷不再是知識工作者的保證。當台北市捷運局出現第一位碩士駕駛員(報載月薪2萬8),被媒體拿來大做文章,以及這一陣子許多大學生參加垃圾車司機招考,高學歷等同知識工作的迷思,已經打破。
「知識工作者看重的不再是學歷,而是能力,」思科科學院院士(Cisco Fellow)貝克(Fred Baker)接受《數位時代雙週》訪問時指出。思科是全球知名科技公司,貝克所擔任的院士角色,等於是公司的科技方向掌舵者,決定公司內許多碩、博士人才的研發領域。還不到50歲的貝克,只有高中學歷(大學中輟未念完),卻憑著自修和動手做,對技術有獨到見解,成為思科執行長錢伯斯(John Chambers)最倚重的幕僚。
擴大來看,微軟的蓋茲(Bill Gates)、甲骨文的艾利森(Larry Ellison)、蘋果的賈伯斯(Steve Jobs)和戴爾電腦的戴爾(Michael Dell)這4位科技業知名人物,也都沒有念完大學。
並非學歷無用,而是知識工作者必須找對方法,來變現自己的價值,而學歷和這件事的關係愈來愈低,關鍵在於工作內容。

**原有的組織被重新定義

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以往,這件事大抵透過創業形成一個組織,滿足市場上的某種需求,而得以實現價值(如上述四位創業家)。你如果沒有勇氣創業,最好有運氣跟對創業家(蓋茲創辦微軟成功,造就全球最多千萬美金富豪)。而現在,拜資訊流通成本愈來愈低所賜,組織愈來愈無形,邊界愈來愈不明顯,知識工作者要能自成一個組織獨立工作,或與別人合作組成臨時團隊。
舉例而言,過去16年,半導體產業由垂直整合走向水平分工,從前端晶片設計、晶圓加工、到後端的封裝和測試等工作,各自獨立成一塊產業。借用杜拉克的概念,是因為產業內「交易成本」和「溝通成本」快速降低,透明的資訊流通在上下游客戶間,讓原本集中在同一家公司的工作,變成好幾家公司共同完成,原有組織被重新定義。
在這個趨勢之下,光是晶片設計業又繼續分解成好幾塊,有提供設計軟體的公司、發展矽智財權的公司以及設計晶片的公司,規模愈來愈小,互相合作,彼此成為對方的外包商。台灣的晶片設計公司將近300家,許多從業人員先前都待過晶圓廠或其他晶片設計公司,當產業分工日益細密,4、5個朋友出來成立一家新公司的故事,已是稀鬆平常。
同樣的變化,正發生在連線遊戲產業。這個不到5歲的年輕產業,已分工為設計軟體的公司、開發遊戲平台(讓新遊戲像積木一樣,可以一個一個放上來)的公司和管理連線流量的公司。今年7月剛成立的「遊戲工廠」(設計遊戲軟體)、位於矽谷的Zona(開發遊戲平台)和「遊戲橘子」(管理上線流量)這三家公司的關係就是如此。
再下一步,會有專門寫遊戲劇本的公司(或個人)、設計人物造型的公司(或個人)、測試新遊戲好不好玩和抓臭蟲(debug)的公司(或個人)。「台灣目前遊戲產業很熱,但各種人才還是很缺,」遊戲工廠總經理蔣孝柔指出。蔣孝柔原本在Zona服務,Zona與遊戲橘子決定共同投資成立設計遊戲工廠時,她負責籌劃新公司,角色也從雇員變成創業家。

**既是員工也是老闆

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知識工作者不一定要是創業家,但是在心態和能力上必須做好準備。在保險業、房屋仲介業和汽車業的業務員,早就用這樣的方式工作,既是員工也是老闆,而清潔保養品業沿用多年的「專案經理」模式,也是一樣。「組織和工作者的關係,已愈來愈像客戶和外包商的關係,」杜拉克強調。
他觀察,數萬人的那種大組織已經式微,科層式組織的「命令-控制」(command control)指揮系統,將不敵由許多小單位藉由緊密資訊流通所形成的團隊,每個單位都能獨立作業(能定義問題、協調分工、蒐集資源),而不需依附某個大組織下聽候命令行動;組織必須具備更大的彈性,打破過去因為功能設置部門(比如會計、生產、行銷、行政)的僵化制度,所以組織的壽命會縮短(依任務編組,任務結束就解散),連帶企業的壽命也會縮短,以反應變化劇烈的現實。

**公司提供的空間不足

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因此,員工對組織的忠誠度也會改變,因為一家企業存在的時間,很可能低於員工一生的工作時間,代表工作者平均得換好幾家公司。也就是說,企業不可能再保障終生雇用(想想當年做出此承諾的日本商社,如今的窘況),而知識工作者的價值變現,也不侷限在一家公司中,而是可以面對好幾個組織,擴大了價值變現的空間。
人力派遣業就是一個例子。台灣前500大企業中,多有使用外包人力的經驗,處理公關、行政或資訊系統。以當紅的資訊人力派遣業而言,它能吸引許多優秀軟體人才加入,是因為這些人待在一般企業,大抵做的是例行的軟體開發和系統維護,公司裡頭偶爾才有一、兩個大案子進行。因此,他們能拿的待遇也有限,這並非他們能力不足,而是公司提供的空間不足。
加入人力派遣公司後,公司為了求取最大利益,會極力去爭取難度高、利潤高的案子,一個結束再換一個,這些人才等於不斷在做大案子,雖然壓力大,但成長和所得也跟著增加。「我常說服他們,做這一行就像做業務,收入可以成長很快,就看你的本事,」陳昭霖說。
累積足夠經驗後,甚至有可能從個別的軟體工程師,成為一個專案經理,去規劃整個案子的架構和經費,收入更是三級跳。「一個好的專案經理帶,專案可以賺一億,差的專案經理讓你賠一億,差別太大,」陳昭霖拒絕透露薪資細節,僅表示賺原本工作的好幾倍是有機會的。

**更專注發展核心業務

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對客戶來說,他們在需要幫忙時,得到專業人力協助,案子結束後,這些人力也依約離開,從聘雇到結束雇佣關係,公司都不需出面(只需告訴人力派遣公司需求和價格,其他都由派遣公司處理,自己不會有勞資糾紛)。
也由於人力派遣公司解決客戶的人力需求和聘雇這兩個問題,讓客戶可以更專心發展自己的核心業務,提升競爭力,也因此成為最近幾年成長最快的行業,光是美國就超過7萬家人力派遣公司,每天送出250萬名人力,愈是不景氣,短期人力需求的市場愈好。
人力派遣業的興盛,代表人力資源這個部門,以及原本組織自行培養專業工作者的任務,被水平分工出去成為新的產業,回過頭形成組織、人力派遣公司和外包人力的三贏。而留在組織內尚未外包的工作,執行這些工作的人,必須證明他們能做得比外面更好,否則這部份工作遲早會外包。
企業規模變小、生存時間變短、更多工作外包,是正在發展的潮流,造成許多企業無力維持原有聘雇名額,導致失業。我們習慣認為生涯就是一份(或幾份)工作,靠的是長期待在一個企業中實現,但新的潮流淹沒了行之有年的想法。資訊科技促成組織與知識工作者的新結構,當下的不景氣則催化了反應速度。每一次時代產生大轉折,都帶來痛苦與希望,端視你看到了那一面。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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