IBM員工喊「快逃」!藍色巨人遭吐槽:愛炒短線、不再創新⋯真是這樣嗎?
IBM員工喊「快逃」!藍色巨人遭吐槽:愛炒短線、不再創新⋯真是這樣嗎?

曾為全球PC指標大廠的IBM近年搭上AI熱潮,轉型為電腦硬體與雲端技術供應商。然而近期卻有一名自稱IBM的員工,在Reddit上批評IBM在競爭激烈的AI市場已不再創新,整個IBM籠罩著官僚主義、過時的技術和企業廢話的無休止迴圈中。

然而,事實真的是如此嗎?叱吒一時的「藍色巨人」(Big Blue),遇到了什麼問題?

據IBM於10月23日盤後公布的第三季財報,營收只成長1%至150億美元,在高利率牽動企業縮減IT支出的背景下,諮詢和基礎設施部門獲利不佳,導致營收低於華爾街預期,股價在盤後下挫逾2%。

針對未來營收展望,IBM聲明指出,旗下生成式AI業務規模已超過30億美元,比第二季增加超過10億美元。IBM董事長兼執行長Arvind Krishna則喊話,「我們繼續看到AI領域巨大的發展勢頭,因為我們的模式值得信賴、成本更低,且性能領先。」

事實上 在AI熱潮開始後,IBM的股價近期年直線上升。截至11月5日,IBM股價在一年內上漲38.5%、年初至今漲幅也有27.75%,的確稱得上展望樂觀。

但就在不到一個月前的9月底,Reddit論壇中一篇「IBM員工自白信」,卻透露了在公司內部觀察到的種種問題,包括:雲端服務市占率低迷、缺乏創新能力、重視短期利潤、透過「維持複雜性」盈利⋯⋯等亟需大刀闊斧改革的事項。

值得追問的問題是,「股價高漲」與「創新停滯」兩種看似截然不同狀態,是可以同時並存的嗎? 以台灣產學界部分零星的評論來說,可以看出端倪:

例如,台大資工系教授洪士灝指出:

「近年來對IBM的觀感是乏善可陳,從好幾年前開始,就已經不是過去那個人們熟知的IBM,只有量子計算還值得看看。」

粉專「大齡工程師」更指出:

IBM再次證明了技術不是一切,「商業手法才是股價的支撐。」

IBM陷挑戰!內部員工怎麼說?

近期,IBM遭指稱「發展面臨挑戰」,特別是在雲端服務和人工智慧領域缺乏創新,使得公司逐漸失去競爭力。

Reedit網友「ReindeerLess4421」以多年員工自居,直指: 「我們的最佳時光早已過去,我們所見證的是IBM緩慢而痛苦的死亡,但我們仍然在這艘沉船上。」

根據他的貼文,IBM的問題可歸納為以下幾點:

問題一:遺留系統困局

該網友指出,IBM雲端服務(IBM Cloud)在市場中的佔比非常有限,主要依賴於「那些無法脫離IBM遺留系統的企業客戶」。換言之,這些客戶不是因為IBM的雲端產品好而選擇它,而是因為無法輕易遷移到其他平台。

貼文也寫道,IBM過去以340億美元收購Red Hat,就是因為在雲端市場的創新上無法取得突破,最終只能依靠收購彌補技術不足。 所謂的「混合雲」(hybrid cloud)策略,只是將舊系統與稍新一些的系統合併,缺乏真正的創新。

貼文也強調,IBM的收入中有很大一部分來自於全球服務部門(Global Services),這些收入主要來自於幫助其他公司管理雲端基礎架構,甚至是解決IBM自身產品帶來的複雜性問題。「這樣的策略本質上就是販賣複雜性,讓企業在遇到整合困難時,只能依賴IBM的顧問服務來解決問題。」

問題二:高額維護費與軟體陷阱

IBM在大型主機(system Z mainframes)和企業軟體方面依然有可觀的收入來源,這些系統是許多大型機構的基礎,因為遷移的成本過高,客戶無法輕易更換供應商。IBM藉此大幅收取軟體和維護費用,使得許多企業只能持續支付昂貴的費用以維持系統運行。

在軟體授權方面,IBM透過專有軟體(例如DB2Websphere)使得客戶深陷於其基礎設施之中,並利用高額的維護和支援費用來持續盈利。這些軟體授權協議(ELA)成為IBM榨取利潤的重要工具,讓企業在陷入困境後無法輕易脫身。

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IBM的大型主機IBM Z。
圖/ IBM

問題三:愛炒短線、不利創新

IBM的「人力資源再平衡」(workforce rebalancing)策略,實際上是一種成本削減措施,透過將高薪員工替換為低薪的海外員工,來實現短期內的利潤提升。然而,這種做法嚴重影響了員工的士氣和工作熱情,最終導致整體生產力下降,對公司長期發展不利。

貼文也指稱,公司內部缺乏創新文化,像watsonx這樣的人工智慧產品「根本沒人會去用。」更多是為了追趕市場趨勢,並未帶來真正的技術突破。且這些產品大多是對其他開源模型(如Meta)的重新包裝,目標客戶依然是那些無法輕易脫離IBM生態的遺留客戶。

貼文最後更奉勸IBM員工「及早下車」:

IBM正在耗盡你的精力,把你困在無止境的官僚主義、過時技術和企業無謂之事中。你真的相信watsonx或IBM Cloud會拯救我們嗎?沒有增長或創新,你要麼是在修補舊系統,要麼是在試圖銷售死去的AI產品,要麼是在諮詢煉獄中掙扎。

我們無法扭轉局面。在你能夠離開之前,趕快走吧!發展現代技術技能,在一個未來光明的地方工作。

IBM真的不懂創新嗎?

隨著企業的生成式AI需求激增,IBM才在10月21日舉辦的TechXchange 年度技術大會上,發表了自家旗艦級模型系列第三代 Granite 3.0。在眾多學術與行業評比測試中,均超越或與類似規模的競者模型並駕齊驅,在性能、建模彈性、透明度與安全性上表現可期。更被2024年第二季度的《Forrester Wave™:語言AI基礎模型》評為「強勁表現者」。

此外,IBM最新的解決方案——IBM Guardium數據安全中心,讓企業能夠在一個平台中查看其數據資產,該中心的儀表板涵蓋從數據監控到治理的所有內容,同時管理AI安全風險和加密流程。平台內的生成式AI功能可生成風險摘要,幫助安全專業人員快速識別潛在威脅。

不僅如此,IBM最近還展示了AI如何支持生物多樣性。他們與 Reef Company 合作,該公司建造人工魚礁以恢復因氣候變化而失去的珊瑚礁。IBM的 BluBoxx海洋數據平台,可幫助收集感測器中水的鹽度、溫度等數據,以提供對生態系統如何隨時間變化的理解。

延伸閱讀:梁見後家族一圖看懂!美超微AI生態系背後藏管理黑洞,會走向這兩大結局嗎?

資料來源:IBMFirst Page SageReeditfreepressjournalCNBCtheregisterventurebeat

責任編輯:李先泰

關鍵字: #創新 #IBM #AI
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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