OpenAI新官上任!找來Meta前功臣出任應用執行長,為何奧特曼說她是「唯一人選」?
OpenAI新官上任!找來Meta前功臣出任應用執行長,為何奧特曼說她是「唯一人選」?

OpenAI於美國時間5月7日公告,將延攬北美雜貨配送電商Instacart執行長費姬.西莫(Fidji Simo),擔任應用業務執行長(CEO of Applications)。未來,西莫將領導OpenAI應用部門,負責讓OpenAI的研究成果與全球市場接軌,並且直接向執行長奧特曼(Sam Altman)彙報。

Fidji Simo有何來頭、OpenAI為何延攬她?

39歲的西莫出生於法國南部,過去職涯橫跨eBay、Meta、Instacart等矽谷重量級企業,並共同創辦了專攻複雜慢性疾病的治療與研究中心「Metrodora Institute」。

特別是在2011~2021年於Meta期間,西莫一路攀升到領導整個臉書app,從影音、新聞到廣告變現,她擔任過包含Facebook Live、Facebook Watch和Facebook Video等多項核心支線負責人,並推動許多創新產品落地。

2021年,西莫加入Instacart董事會,同年8月接任CEO,2023年隨即帶領公司上市,並且上市之後,Instacart營收與獲利皆大幅成長。在一封寫給Instacart員工的信件中,西莫表示自己未來數個月仍會留在崗位,卸任後也會維持董事身份,確保新任執行長交接運作無虞。

西莫過去一年就是OpenAI的董事會成員,加上他擁有優異的產品規劃、營運管理與商業變現能力,擅長將技術創新轉化為消費者日常可用的產品,這與奧特曼多次強調希望將AI工具普及到全球、服務數億用戶的目標高度契合。 奧特曼在聲明中表示,應用部門由一組現有的業務和營運團隊組成,負責將OpenAI的研究推向並造福世界,「而西莫是唯一有資格領導這個團隊的人選。」

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根據OpenAI官方聲明,公司將進行結構重組,使非營利組織「OpenAI Inc.」成為公司資產和業務的唯一控制者。包含先前成立的營利性子公司「OpenAI Global LLC」將過渡到公益公司 (PBC),並且完全由OpenAI Inc.掌控
圖/ 永齡基金會

此外,OpenAI近日剛重新定位為非營利組織,正值轉型之際,要調和研究型實驗室和AI產品、基礎設施提供者的身份,需要有能力整合跨部門、協調大規模組織運作的領導者。因此,西莫將負責OpenAI包括產品和商業等面向,預計協助公司進一步擴大規模並加速AI應用落地。

迎來雙CEO新制,研究與市場應用區隔更分明

「在她的新角色中,西莫將專注於使我們的『傳統』公司職能,在進入下一個增長階段時能夠擴展。」在宣布重大人事動態後,奧特曼表示,自己將繼續直接監督OpenAI所有核心支柱、密切參與關鍵決策,確保各部門方向一致,同時更專注於研究、電腦工程和安全系統領域。

西莫則表示能在關鍵時刻加入OpenAI「是一種難以置信的榮幸和責任」,「這個組織有可能以前所未有的速度加速人類的潛力,我堅定地致力於塑造這些應用程式,以實現公共利益。」

根據彭博社的報導,不願具名的知情人士透露,西莫將監督之前向奧特曼彙報的幾名高層管理人,包含營運長、財務長和產品長;其餘和研究、安全和擴展組織相關的內容,將維持向奧特曼報告。

OpenAI延攬西莫,也被認為顯示出公司有意挑戰Google、Meta等廣告與消費型應用巨頭,進一步鞏固自身在AI應用層的主導地位。西莫的加入就如同OpenAI向市場、競爭對手及用戶釋放「全力進軍AI應用」的重要訊號。

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資料來源:OpenAIFidji Simo LinkedinBloomberg

關鍵字: #AI #openai
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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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