Google I/O樸實無華,皮蔡不搶畫大餅!分析師反而大讚:無新意,是好事
Google I/O樸實無華,皮蔡不搶畫大餅!分析師反而大讚:無新意,是好事

今年的Google I/O因為AI的話題,特別受到外界關注。定居台灣、知名科技分析師湯普森(Ben Thompson)就評論指出,由皮蔡(Sundar Pichai)主持的開場雖然無聊,但讓人印象深刻。

他認為,Google不僅成功的將AI融入旗下產品,也沒有像過往一樣畫大餅,堅稱Android可以取代iOS,或是像微軟CEO納德拉(Satya Nadella)這般許下宏願。有的只是Google作為一個AI領域開拓先驅、全球資訊聚合者的「安定感」。

除了對發表會的評論外,他在《Stratechery》中發表的文章裡也提到Google對於AI監管方面的擔憂,在Bard即將上路的180個國家中,跳過了歐洲與加拿大,就是因為兩地的法規過於「先進」。

Ben Thompson認為不畫大餅,回歸到實用與否本身,是Google帶給用戶的「安定感」
圖/ 隋昱嬋攝影

Google發展AI的優勢:產品

Google作為AI領域的開拓者之一,已經投入許多時間與資源。然而今年2月的發佈會上,Bard的首次亮相普遍被認為比不上最大對手ChatGPT,除了在問答中犯錯外,發佈會上甚至還找不到展示用的手機。

但是在此次的I/O上,湯普森認為最驚艷之處在於,Google展示了能夠持續發展AI的證據,例如Gmail功能的演進。在發表會中,皮蔡展示了從回信,擬信,最後到幫助用戶寫作的過程,他也提到,「Google旗下有15款產品擁有超過5億的用戶,6款產品有高達20億的用戶。」

截圖 2023-05-16 14.16.42.png
Gmail的功能演進

除了稱頌這項功能外,湯普森同樣指出了微軟也有相同的優勢,就是有一系列的產品,讓用戶以最實際的角度去體驗AI到底有沒有幫助,而不是不斷地歌頌生成式AI將改變工作的樣態與社會運作。

Google錯失良機原因:長期處於壟斷地位

《Stratechery》指出,在過去七年裡,Google在商業模式上的創新是在搜尋中加入越來越多廣告,這是一種在可攜帶型設備上特別有效的策略。但湯普森認為就是在這樣的發展下,Google沒有思考新的商業模式,因為既有的模式已經具備高度貨幣化的能力,而發展破壞性的創新帶來的誘因又太小。

既有模式已經夠賺錢了,所以沒有投注太多在開發新模式
圖/ ifanr

對Google的反思,搜尋引擎加入生成式AI就算創新嗎?

當前科技巨頭無不爭相競逐AI,搶著推出許多顛覆性的工具,但湯普森卻認為AI可能會是一項持續、細水長流型的創新。湯普森以《創新者的困境》這本書來刻畫當前AI大戰的場景:

「多數新技術都提高了產品的性能,我稱之為持續性技術。持續性技術有時可能是間斷或激進的,但大多數是漸進性質的。它們共同的特點是在主流市場上改善了已有產品的性能,滿足了主流客戶的需求。而顛覆性技術則帶來全新的價值主張,通常在主流市場表現不如已建立的產品,但吸引了小眾客戶的關注。」

搜尋引擎與AI怎樣結合才能留住用戶,是Google最大的課題
圖/ Canva

早在2019年的Google I/O,湯普森就曾對Google的商業模式如何獲利提出質疑,他認為很難有跟搜尋廣告同等級的金雞母,導因於搜尋廣告有精確的目標定位,利用投其所好的方式達到最有效的廣告,也讓廣告主持續投資以保持在搜尋版面的好位置。

對比微軟只是單純地將Bing移植到傳統的搜尋方式,推出New Bing Chat,Google採取的是混合的做法,將不是商業搜索範疇的搜尋結果以文字為主要呈現;具有商業可能的搜尋則仍然以廣告為主。湯普森認為,仰賴生成式AI的非商業性的搜尋更可能從AI發展中受益。

Bard跳過歐洲與加拿大,太強力的監管或將導致失去使用機會?

Google在此次I/O上宣布Bard將逐步開放全球180個國家的用戶使用,但沒有包括歐洲與加拿大。Google發言人對此表示,「雖然還沒有確定擴展計畫的時間表,但我們將逐步且負責任地推出它,並在共同駕馭這些新技術的過程中,繼續成為監管機構的有益和積極的合作夥伴。」

《Stratechery》認為,Bard是出於監管方面的隱憂才跳過這兩地,而當前的科技發展正轉向更多的控制。雖然個人電腦付予用戶高度的自由,但網路逐漸發展成由大平台主導,為政府提供了一種控制管道。無論是像中國那樣明確的操控,還是像西方大部分國家那樣含蓄的控制。同時,AI如果集中在主要參與者手中,意味著在實際訊息生成方面存在直接的控制點。

歐盟一直以來以強力監管而聞名

加拿大的《人工智慧和數據法》(AIDA)要求對AI系統進行評估、風險管理、監控、數據匿名化、透明度和記錄保存。 AIDA還將引入高達公司全球收入3%或1000萬美元的罰款。而歐盟修訂後的《人工智慧法》更直接禁止科技巨頭的生成式AI與API的結合。

延伸閱讀:【直擊】Google為什麼慢人一步?皮蔡解答4大「靈魂拷問」:AI不是比賽,要把事情做對

資料來源:Stratecherytechnomancers

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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