沒有企業文化,別談企業e化!
沒有企業文化,別談企業e化!
2002.07.01 | 科技

Q:在台商陸續前往中國布局後,事業版圖擴大,管理難度也跟著增加,台商要如何管理兩岸三地的員工?
A:這是全球化的必然趨勢。以PeopleSoft為例,整個軟體的開發,全球是統一由一個Team來負責,但實際產品的銷售,由於各地的市場特性不同,所以行銷與銷售就要落實到各區域市場。兩岸三地的市場各有特色,比如說香港的商業環境英語應用的程度很高,大陸則是簡體、台灣則為繁體,但我們亞洲區的軟體開發,都是在印度。
現在台灣企業常看到的模式是,生產在大陸、會計或財務的往來在香港、設計或研發則集中在台灣,但不管如何,站在經營者的角度來看,最重要的就是了解每一個員工的才幹,也就是所謂的Performance Management(績效管理)。
現在許多台灣的企業,事業規模愈做愈大,陸續開始將事業版圖擴張到大陸去。過去較小規模時,老闆對員工的了解程度很高,但在前往大陸布局後,老闆與員工間的距離遠了,彼此也陌生了,要如何管理呢?
這部份IT工具可以幫一點忙。我們開始試著將一些不是很具體的項目,如才幹、人格特質等,導入系統當中,做成一些Index(指標)。
舉例說明,我們曾有一位全球級的客戶,是從北美市場起家的,他們要選「Asia Best Practice」(亞洲最佳管理者),他們希望將企業營造成開放式的文化及管理彈性靈活,所以管理者評量的指標中,就放進一些像如何與員工溝通、管理方式的創意等具體四十多項指標,把這些指標做為主管報酬的主要依據。
人力資源管理與生產管理不同,生產管理評估,有很多量化的方式,但人力資源不行。但現在由於有軟體及Internet的技術,所以在跨國、跨區域的管理也可以開始試著朝這方面去做,但重點是要把整個企業的精神融入評估機制當中。

Q:那要如何藉由軟體輔助的方式,來提升人力資源的管理,達到企業的需要?
A:系統再好,也沒辦法取代CEO。對台灣或是中國的老闆都一樣,很多人的管理方式還是眼見為憑,針對例行的事務,可以導入系統,藉由科技的方式來管理,但關於員工的情感與向心力,通常中國式的管理比較有效,就好比現在企業現在比較頭痛的流動率問題,不能說等員工離開後才去找問題,要在離開前就能找到問題。
員工流動率增加也衍生出另外一個問題,新進員工要如何在最短的時間內,銜接上工作,這就是Knowledge Management(知識管理)的問題了。所以我相信,在員工訓練、工作內容、顧客管理等方面,對於資訊技術的需要會愈來愈高,使每個員工,即使在離開企業後,他的核心工作仍然能保留在企業。
過去我們幫客戶導入人力資源的系統,會先去看看企業有多少員工,與客戶討論,就現有的生產力去做怎樣的評估。但現在不同,我們開始把重點放在「開發」員工的新技能,藉此達到改造企業的目的。尤其是在服務業當中,在績效的評估中,就以能夠鼓勵員工自我成長為目標。

Q:在導入知識管理時,對企業而言,有哪些需要特別注意的地方?
A:站在企業的角度來看,我覺得知識管理能成功最重要的地方是能做到「Just in time」。例如顧客的服務,當接到顧客的電話時,客服人員能在當下就能從系統提領出,解決客戶需要的資訊,能快速有效的解決,這是Just in time的學習。除了客服人員外,背後每一個流程步驟的資訊,如工程師或業務員與客戶往來的資料,也都能完整的輸入系統中,而這些都是要在當下就能完成,而不是在事後才來補輸入,那樣的資訊往往會有疏漏,價值也不高。
所以,整個系統是隨時處在Input及Output的狀態,就是要讓每個員工能夠立刻取得需要的資訊。這就要從管理面去營造出無私的機制,將每位員工手中的資訊,都能無私的輸入系統與同事分享,將每天日常的工作,與企業的營運目標結合在一起。

Q:對於台灣大多數的中小企業而言,e化所需要的花費很高,不是說做就能做的事情,你會建議從哪方面開始?
A:在這方面我們反而會先建議企業,在導入系統前,要先建立起自己的企業文化,e化前,要先有文化。文化是企業最根本的東西,也是最不容易描述的東西,要先有清楚的企業文化,再藉由科技的技術,來達到相輔相成的目的。
舉例來說,現在很多企業要將文化塑造成學習性組織。有了這樣清楚的文化後,從CEO開始至每個員工,從上而下灌輸這樣的文化,在績效評估時,就可以朝這方面的指標著手。所以,沒有文化,用什麼系統也沒用。

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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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