藍色巨人,甦醒在1993年……
藍色巨人,甦醒在1993年……
2000.02.01 | 科技

我們必須把焦點放在顧客身上,而不是公司內部的程序和爭辯上。」
上任的前幾周,葛斯納從資深主管、產品人員和財務分析家等各種來源蒐集公司的資訊。當財務分析家來訪時,他們很自然地想知道葛斯納是否計畫要拆解IBM,因為這是工作表上最熱門的新聞。但葛斯納那張撲克臉從不洩露半點消息。他反而會斥責那些只把焦點放在他所謂IBM「內部探測索」的記者:他們應該少管重建的事,而要多關切公司的表現。他老是被問到,對IBM有什麼樣的策略性願景?他總是模糊以對;他強調,他唯一的理想,就是讓IBM能夠持續獲利。

**大型主機該進博物館?

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山姆‧艾伯特從一九五九至一九八九年任職於IBM,在最近這幾年,他負責資訊科技產業分析和管理顧問。在他首度拜訪葛斯納時,艾伯特的位子被安排在兩個相連的情人座中,就在IBM最高執行長大辦公室的前方,葛斯納坐在情人座的另一端,面對著艾伯特。葛斯納急於知道,艾伯特是否認為IBM能夠維持一個強大的大型主機事業?他問艾伯特,IBM最強的大型主機電腦390系統,現在是否已逐漸沈寂,該送進博物館?艾伯特回答「不是」,大型主機事業的營收持續下滑,但人們不會把他們的大型主機丟到路邊。葛斯納接著對艾伯特說:「就我所讀到的資料,你從來不談我們的產品。你對IBM產品的看法如何?」艾伯特說,顧客關心的是解決方法,不在乎「讀取、接收或速度」。葛斯納笑了,他說他對顧客需求也有同樣的看法,解決方法才是顧客需要的。
在他上任的前幾周裡,信箱裡湧進幾千封的電子郵件。他並沒有特別鼓勵IBM人傳達他們的想法,他不需要這麼做,IBM的員工心裡早有許多想法。很多人給這位新老闆一些鼓勵的話,有些人會提出具體的建議:拆散公司、別拆散公司、買下這家或那家公司等。夾在這些忠告和意見之間的共同的建議,就是「快點行動」。IBM已經歷了太多的「調整」,不能再這樣下去。必須快速行動——現在就馬上行動,不能再慢了。
一九九三年第一季的數據顯示,IBM虧損二億八千五百萬美元,因為公司大型主機的營收持續下滑,而削減支出的成果於事無補。整體的營收跌了百分之七,只剩一百三十一億美元;僅是設備的業績就掉了百分之十九‧四,只剩五十七億美元。個人電腦事業在一九九二年估計虧損達十億美元,但第一季還有獲利。最好的消息是,IBM的服務業務成長率成長了令人激賞的百分之四十八,達十九億美元。

**IBM股票催人老

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當IBM在佛羅里達的坦帕舉行年度股東大會時,葛斯納才上任二十六天。因為還在蜜月期,葛斯納不必為IBM延續性的問題負責或受過,所以二千三百位與會人士沒有為難新任最高執行長。相反的,他們砲轟董事會,指責IBM現在的股價比起從前一年的夏天,已經跌了一半。
「IBM的股票不再是讓你養老,」手上持有一千股的股東比爾‧史坦納(Bill Steiner)說:「然而它們(股票)確實能催人老。」這番機智的幽默,讓全場爆出笑聲。葛斯納還是不願意談到明確的內容,他強調:「各位不能期待特效藥。」他只能承諾,會有新的嚴厲措施,這些措施一旦實施,就會帶來強烈效力。「我們將大膽無畏地採取行動,不會是偷偷摸摸地進行……我們盡一切可能,讓公司達到合理的規模,以適應我們所處的競爭業界……我希望趕快走出泥淖,這樣,我們就能對那些留下來的IBM人說:『你是團隊一分子,我們加油吧!』。」
他知道股東因IBM問題遭受多大的痛苦,「現在,身為董事長,我是其中一分子——我真心要做一些事情」。他接著提出為一九九三年所規畫的四個目標:
◆將IBM縮編至更有效率的規模;
◆研究出一套策略,並藉此策略弄清楚重點將放在哪一個事業上;
◆將決策權下放;
◆更關心IBM的顧客。
葛斯納到底要如何重新為IBM塑型?七月初,他終於稍稍為這個神秘問題揭開一點面紗。艾克斯所發起的優退計畫已經開始實施,預估約有五萬IBM人選擇接受裁員方案。

**開發員工忠誠度

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為了能在高層領導下的一千二百位IBM人中開發忠誠度,葛斯納想出了一套新的股票選擇權計畫,新計畫予許他們可以一個預先決定的固定價位購買股票,即使市場上的股價已經上漲;
根據新計畫,資深經理人可將他們原本每股執行價格為89至169美元的股票選擇權(現在因為股價下跌而變得一文不值),換成每股以47.88美元執行的新員工選擇權。他熱切地希望能留下員工,葛斯納對於新計畫談了一段話:
「競爭對手正在挖走我們那些極具才能的員工。我們都明白,有些公司手上還有本公司重要人員的名單。他們正逐一地被挖走。當IBM股價從某個高點掉到四十五元時,我還沒有到這裡,但我對股東的責任是讓股價止跌回升。我必須以處理當前的情形,我手上有的,卻是一群在這裡工作已經沒有任何好處的員工,因為他們的股價選擇權都石沈大海了。新的方案非常特別,我不知道哪兒有類似的作法。你不再是一比一的交易,平均上來說,你必須以二又二分之一的舊選擇權,交換一個新的選擇權。」IBM人必須以十個舊選擇權交換一個新的選擇權。新選擇權的執行程序與舊選擇權不同,員工必須待滿二年,才可以開始執行,工作滿四年,才可以完全轉換。
「換句話說,我在各位手腕上弄了付手銬,讓各位成為新團隊的一員,同時,股價必須從四月二十三日(九三年)的價位上漲百分之五○,並且停留在新價達三○天,才會轉換各位的選擇權。在各位開始轉換之前,股東必須先看到股價有明顯的上漲。」一九九三年夏天,路‧葛斯納已完成了對公司的觀察,準備展開重整IBM的大行動。電腦權威和大投資者一直試探葛斯納的做法,但始終無法解開這個謎。葛斯納的模糊說法,更加挑起他們的興趣。看來,似乎全世都在關注著葛斯納的故事,每個人都想一窺其改革的腳本。

**一窺葛斯納的改革腳本

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最後,葛斯納在七月底展開行動。IBM在七月二十七日宣布,將再裁減3萬5千個工作,希望這是全球裁員的最後一波行動。大部分的裁員都是在美國以外的工廠。當天早上十點,葛斯納透過內部視訊系統在現場廣播中宣布消息;一個小時後,他在紐約市舉行記者會,也同樣現場轉播給員工看。他讓員工先行得知新的嚴厲措施,此舉獲得極高的評價;在過去嚴謹的管理下,員工好像總是最後一個知道消息的人。葛斯納觀察到,「本公司員工過去幾年承受著難以想像的重擔。但我們必須將所經歷的這種緩慢酷刑拋在腦後」。在同一天發給員工的短箴中,他透露出對於這次決策執行的自豪:「我們過去幾年那種一點一點、一小塊一小塊地削減,並不公平,還讓公司更虛弱。因為那種作法會讓各位產生憂慮,也讓我們的顧客感到不確定。」葛斯納在極少曝光的個人信函中承認,這項行動「讓我整夜難以闔眼」。
從八六年的最高峰40萬6千人,IBM員工數到九三年一月已減至30萬1千人,預料在該年年底還要再裁員百分之二十五,成為二十五萬五千人,接著在一九九四年年底達到二十二萬五千人的目標。同時,在獲利方面IBM又發布了另一項壞消息:一九九三年第二季虧損竟達驚人的八十億美元,內含做為員工優退方案和辦公空間縮減所用的八十九億美元龐大重建金額,這是企業史上最大一筆財務費用。排除這些重建費用,IBM第二季的虧損是四千萬美元,營收是一百五十五億美元。九二年同一季,IBM發佈獲利是七億三千四百萬美元,營收是一百六十二億美元(資遣和相關的閉廠,導致九三年八十一億美元的虧損,這是IBM史上最鉅額的虧損)。

**IBM最不需要的是「願景」

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華爾街對於刪減支出的行動同聲喝采,然而,同一批財務專家也擔心,葛斯納沒辦法單靠削減支出來完成IBM的重建工作;他不只要想出如何削減支出(並因此增加收入),也要知道如何讓公司成長。所以,當天下午分析師與葛斯納會面時,他們追問更明確的答案,但是他葛斯納仍然不願意談到細節。記者會上,他聽起來積極、樂觀,並盡量不讓外界認為,他能光靠一個簡單方案就解決IBM所有問題。「大家總是在問,我何時為IBM提出一個願景?我想說的是,IBM最不需要的就是願景。IBM真正需要的是,每個事業都有非常堅定、高效……的策略。」
當時,葛斯納斷言IBM不需要什麼願景,惹惱了那些財務分析師,他們認為這家公司現在缺少的,正好就是一個明確的願景。當他們在尋找IBM已經由強而有力的領導者帶領的跡象時,葛斯納看起來卻優柔寡斷。
六周之後,葛斯納在九月十三日正式宣布他自四月上任以來最重要的公司政策——他決定讓IBM保持完整,否決前任執行長艾克斯將公司分成獨立事業的方案。他在致IBM員工的一封信中宣布這項決定。這個決定毫無疑問地是葛斯納在重建IBM時,最重要、也最具爭議性的一步。

**顧客至上,IBM次之

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許多IBM的觀察家確信,艾克斯終於走到正軌上,對IBM來說,如果主要業務是大型主機,加上大型主機較低的循環周期、較穩定的顧客層,則IBM以整體來行動,是非常合理的事;但現在是個人電腦掛帥的時代,電腦上架的銷售期只有數月,甚至幾周,業界生產的電腦產品眾多,競爭非常激烈,如果IBM的各個部門能獨立作戰,會更為合理。
在同一封信裡,葛斯納開始說明IBM重新強調顧客的概念。他寫著,公司要做的是「把焦點放在顧客身上,而不是我們內部的程序和紛爭,其中最重要的就是讓我們的產品更快上市」。
也必須:「創造一種顧客至上,IBM次之,個別事業單位第三的新態度。」
過去數個月,他和IBM的顧客有過無數次對話,這些人不只一次讓他覺得,他們希望與單一IBM業務人員接洽,而不是整個團隊。葛斯納將這個建議和其他意見記在心裡。IBM創辦人華森曾將顧客放在第一位,為著這個原因,葛斯納真心相信,他不是在公司搞革命,他只是依著創辦人的腳步向前邁進罷了。
為了改善IBM各營運部門間的工作關係,他宣布成立一個十一人的行政主管會議,由十位公司資深主管和他自己組成。新委員會的目標在於減少冗員和官僚化。這個委員會將組成一個企業辦公室,十位主管都各有一個企業整體成果的原則性目標——不是個別部門的表現。新委員會的組成方式,並未逃過IBM觀察家的眼睛,他們發現新委員會中有八人是IBM的老主管,而不是外來者。這些主管所拿的紅利,必須視IBM整體的成果而定,而不是他們個人的表現。葛斯納又成立了另外一個全球性的新團體,叫做「管理會議」,由IBM各單位的三十五位主管所組成,他們一年開會四至五次,會期二天,專責研究全公司的創新計畫。

**重新出發迎戰強敵

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媒體和財經專家仍然在追逐葛斯納偉大願景的鱗光片羽──長期而言,他是如何看待這家電腦製造巨人?他會強調哪一種產品?是繼續做個硬體,特別是大型主機的大製造商嗎?或者要降低大型主機的比重(IBM從不考慮要全盤放棄大型主機業務)?葛斯納會不會特別強調個人電腦和相容軟體,並嘗試和那些在八○年代出現的IBM衍生公司正面交鋒?或者他會讓公司走上服務和提供解決方案的路,放下製造電腦產品的工作,踏上其他公司都已開始競逐的路子去?這些問題在九三年最後幾個月裡,依然沒有任何答案……。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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