創新者為何面臨兩難?
創新者為何面臨兩難?
2000.06.01 | 科技

在這個科技掛帥的時代裡面,企業更替轉換的趨勢不斷換檔加速前進,黯然告別領導地位、甚至揮淚離去的,不乏許多原先傲視群倫的領導品牌。其中奧秘如何?
席爾斯百貨公司以及迪吉多電腦都是值得研究的例子,席爾斯百貨(Sears Roebuck)曾有數十年的時間被視為全球管理績效最優秀的一家零售商,在它極盛時期,占有全美零售營業額的二%,在經營過程中,也提出至今不少仍為產業典範的行銷服務。但現在好像沒人把席爾斯當作是零售業界的霸王了,因為席爾斯輕忽了折扣零售和家庭中心的興起。當型錄零售開始大行其道,席爾斯就此被市場淘汰!經營團隊的決策開始受到嚴厲的質疑,甚至被視為將被淘汰的舊企業。因為席爾斯完全忽略了美國國內的零售銷售市場已經產生一些基本的變化。
迪吉多電腦公司是另外一個例子,迪吉多曾被當作引導世界前進的子彈列車,「這幾天待在該公司裡感覺像是站在一列極速前進的火車前面。這家營業額高達七十六億美元的電腦製造商正全速向前,反觀其他競爭者似乎有如老牛拖車,」IBM公司當時也將迪吉多當成重要競爭對手。的確,在麥肯錫的研究報告中,迪吉多的表現相當亮麗,而這份報告也就是知名暢銷書《追求卓越》(In Search of Excellence)的基本架構。
然而數年之後,外界對於迪吉多的評論竟是如此的不同:「迪吉多公司實在需要一些新的刺激,主力產品的個人電腦生產線因為銷售不佳而幾乎停滯,為期兩年的重整計畫徹底失敗,預測與生產規畫也同樣慘不忍睹。成本削減仍無法提升獲利。但是真正的不幸在於迪吉多已喪失先機,浪費了兩年的時間,無法有效地回應徹底改變電腦產業的個人電腦與工作站市場。」

**突破性創新原則 可解決創新的兩難

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<<創新的兩難>>一書的作者認為,這些頂尖企業馬失前蹄的最重要原因是因為這些企業努力的傾聽客戶心聲;不斷地研發新科技以提供更多、更好的產品給客戶;他們深入地研究市場趨勢、有系統地分配資源給予可以創造最大利潤的創新計畫。也因為如此,他們失去了領導地位。
他歸納出一套原則稱為「突破性創新原則」(principles of disruptive innovation),許多領導企業之所以失敗,就是因為忽略這些原則或是選擇抵抗。如果企業能夠理解並遵循這些原則,依然能夠有效地應付最艱難的創新。就如同你個人在面對挑戰時所付出的努力,企業必須確實掌握世界的運作模式,而後依照這個模式,管理企業的創新行動。
作者選擇硬碟當作主要研究對象,因為,在短短的幾年之內,市場一再地分割,新公司與技術不斷地出現、成熟而至沒落。在這般轉眼起落的產業裡,作者清楚地看見主導廠商的出現與敗退,因為「要研究每一次改變的因果需要花費極長的時間。就像是生物學家選擇研究果蠅,它們通常在一天內即完成出生、成長與死去的生命過程。如果你想要理解產業的變化,就應該研究硬碟產業。這些公司非常類似果蠅。」
經過實地研究,他赫然發現,這些「坐困愁城的績優公司」竟然一而再再而三的跳入陷阱。他指出,在經過六次重要技術變革之後,原來的領導廠商能在新技術市場中仍舊能夠生存的例子只有兩次。硬碟產業這種不斷重複的失敗模式,讓作者得以發展出一套簡略的架構,說明初期的領導企業為何會被淘汰,同時他也將此架構運用於較近的幾代技術革新,藉以測試此架構的有效性,以便能解釋最新一代企業領導者的失敗。

**失敗架構的原因

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作者提出的「失敗架構」建立在三個基礎之上:一、延續性科技(sustaining technologies)與突破性科技(disruptive technologies)在策略面上具有不同的重要性。二、科技的發展速度常會超越市場所需,但發展出新科技的公司未必會選擇投入新市場,因為,舊的市場、客戶以及產品,在短時間內仍具有較高財務優勢。三、成功企業的客戶與財務結構嚴重扭曲了那些對他們而言極具吸引力的投資計畫。
多數新科技主要是為了改善現有產品的性能,這類科技被稱為延續性科技。所有延續性科技的共通點是改善既有產品的性能,這些性能是主要市場的主流客戶最為重視的。所有產業的科技變革在特性上都有延續性。本書的一項重要發現在於,即使是最激進而困難的延續性科技,也很少會導致企業的衰退。然而,有時候,突破性科技的出現,反而削弱了原有產品。但,正是此種突破性科技造成企業的衰敗,因為,企業不曉得如何面對手上的新玩具。
但是,企業未必會投資突破性科技,因為對於企業來說,這種投資在財務上是不明智的決策。理由有三:第一,突破性產品較為簡易和便宜,因此獲利較低。第二,突破性科技必須首先在新興市場或較不重要的市場中商業化,換句話說,市場潛力有限。第三,領導企業的獲利貢獻度最高的客戶不需要,也無法使用突破性科技所製造的產品。
總而言之,突破性科技只能受到市場上獲利貢獻度最低的客戶所接受。因此強調客戶優先以及提供獲利最高的產品的企業,通常不會投資於突破性科技,待他們發現有必要時,為時已晚。
作者將硬碟的演進過程當作案例研究,從中整理出企業面對突破性科技的幾個原則,並且預言,如果經理人能夠理解與運用這些力量,就可以成功地應付突破科技的變革。這些原則包括:(一)公司不應依據客戶或股東的意見分配資源、(二)小眾市場無法解決大型企業的成長需求、(三)不存在的市場無法分析、(四)市場需求與科技供應之間的落差。
從作者研究磁碟製造業的發展史中可以看出,既有的企業可以平安度過一次又一次的延續性科技變革,但是卻在更為單純的突破性變革中一次又一次的絆倒。經理人以為他們控制了企業內部的資源流向,但事實上是客戶與投資人決定了資金投入方式,如果企業的投資模式無法滿足客戶與投資者的需求就無法生存。因此績效最佳的企業都非常重視客戶以及投資者的需求,他們有一套完善的體系藉以扼殺客戶不喜歡的想法。企業也因此無法將資源投入突破性科技上。但是當突破性科技出現時,已經是回天乏術了。

**如何面對突破性創新

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因此,作者認為公司不應依據客戶或股東的意見分配資源,而是根據資源實際需要創建新組織。他指出,只有少數的主流企業得以成功地在突破性科技市場中及時建立自己的地位,這些企業的經理人創建一個自主組織,針對突破性科技建立一個全新而獨立的事業體。這些組織免於主流企業客戶的影響,他們面對的是另一群不同的客戶,真正需要突破性科技的客戶。換句話說,只要經理人順從資源獨立的定律,而非採取抵抗的態度。就能成功地面對突破性科技。
當企業面對極具威脅性的突破性科技時,主流組織的人員與工作流程無法自由地獲取重要的財務與人力資源以便於搶占小型新興市場。當企業的成本架構依據高階市場所設計,便很難在低階市場中享有獲利。建立一個獨立的組織,設計出可在最具突破性、利潤率低的小眾市場中獲利的成本結構,是既有企業成功的唯一方式。
他也發現,通常突破性科技都會促使新市場的出現。及早進入新興市場的企業比起後進者,較佔有先進者(first-mover)的優勢。但是隨著企業的成功與擴張,就愈難進入新興的小眾市場,這也是大型企業不可避免的宿命。
他舉例說明,無論規模如何,成功的企業都必須持續成長。但是當營業額四千萬美元的企業,創造了八百萬元的盈收以及百分之二十的成長率的時候,營業額四十億元的企業就必須創造八億元的盈收。但是從來沒有任何新興市場足以支撐如此龐大的盈收。因此,愈成功、愈大型的企業其實是愈脆弱,因為新市場已不足以成為企業成長有效的動力。
對於這種困境,許多企業採行的策略是等到新興市場「大到有利可圖」時,再行進入,作者也舉出許多實際的案例證明這個策略「根本無效」。
能夠在突破性科技新興市場中占有一席之地的大型企業,都重新建立一個符合新興市場規模的組織,負責將突破性科技商業化。因為,小型企業較容易抓住小眾市場的成長機會,在此同時,正式與非正式的資源分配流程卻使得大型企業很難將適當的資源分配給小眾市場,即使依照邏輯推論,這個小眾市場將來會成長為大市場,大型企業仍舊舉步維艱。
具備市場領導地位的大型企業多半慣於依據計畫進行嚴謹的市場調查與規畫。針對延續性科技創新時,這些原則特別重要,作者認為,也許這又是為什麼在磁碟產業發展中,原有的企業可以在一次又一次的延續性科技創新中生存下來。
根據計畫、安步向前的經營原則特別適用於延續性科技的創新,因為市場的規模與成長率都是已知資料,科技發展的軌道也已建立,主要客戶的需求也已經過精準地計算。因為大部分的科技創新都具備延續性,因此主管們都已習慣在延續性的環境下管理創新,較容易分析與規畫。
但是在面對科技以幾近於斷裂性的姿態出現突破性創新時,市場調查與營運規畫就變得毫無效用。在觀察硬碟製造業、機車業與微處理器產業之後,我們唯一確知的是:專家們推論新興市場會擴張的預測是錯的。
許多實例告訴我們,在延續性科技市場中居於領先地位,此時,所有的資訊都是已知的,可以有效地規畫,但這樣並不一定具有競爭力。在這種市場型態裡,科技追隨者可以和科技領導者做得一樣好。但是在突破性科技市場中,我們對市場所知有限,因此先進者占有極大的優勢。熟知卻不具競爭力,或是創新,而對市場無知,經營者該選擇哪一個?這就是所謂的創新的兩難。
某些企業必須確認市場達到一定的規模、有一定的利潤之後,才會決定進入市場,這樣的投資流程在面對突破性科技市場時卻會造成致命的錯誤。他們需要的市場數據並不存在,他們必須在不知盈收與成本的情況做出財務預測。將在延續性科技市場所運用的規畫與行銷技巧,應用在突破性科技市場中,註定要失敗。
針對突破性科技市場,我們無法事先知道市場的規模與策略,因此必須採取發現導向規畫(discovery-based planning),經理人必須假設他們的預測是錯誤的,他們所選擇的策略也可能是錯誤的。從這個假設開始,進行投資與管理,可以促使經理人學習何者必須是已知的,這樣才能有效地面對突破性科技市場。
也許,突破性科技剛開始時,只能應用在遠離主流市場的小眾市場。他們之所以具有突破性,是因為未來他們可以擊敗主流市場的既有產品。因為科技發展的速度通常會超越主流客戶所需要和可吸收的改善程度。因此,今日符合現有市場需求的產品,在不久的未來就會超出市場的需求。而在今日表現不佳的產品,有可能在明日成為極具競爭力的產品。
顧客選擇產品的標準其實不斷在轉變中,不論是硬碟製造業、會計軟體和糖尿病治療業,競爭的基礎都已改變。當一兩項產品的性能超出市場的需求,客戶便無法依據何者性能較佳來選擇產品。顧客選擇產品的考慮就會從功能與可靠性轉化至便利性與價格。但是產品性能超出市場需求的現象,正是推動產品生命週期改變的驅力。
企業所面臨的創新的兩難在於積極投資於獲利貢獻度最高的客戶所需要的產品或服務,卻極可能因此而失敗。放到電動汽車的例子裡,現在沒有一家汽車廠受到電動汽車的威脅,也沒有一家廠商想要大量生產電動汽車。汽車工業非常的健全。現今歷史上第一次能以極低的價格購買高性能、高品質的產品。除了政府的決策外,實在沒有理由期待既有汽車製造商轉向電動汽車發展。
但是不可諱言的,電動汽車屬於突破性科技,未來極具威脅性。創新者的工作就是確保這項創新(或者被視為無意義的突破性科技),必須在不犧牲重要客戶需求的前提下,慎重考慮。但是,只有當企業以全新的價值觀仔細評估與發展新市場,並建立一個獨立事業單位,讓這個新的獨立個體的規模與利益符合新市場客戶的特殊需求,才有可能化解企業發展的兩難困境。

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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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