錢本哲學vs.人本哲學
錢本哲學vs.人本哲學
1999.11.01 |

工業革命之後,大量生產的時代來臨。一九一一年,美國的工程師泰勒(Frederick W. Taylor)出版了一本影響深遠的著作《科學管理的原理》,其要旨為:任何工作者都可以用時間與動作效率來分析,然後分工成獨立的單元,由受過訓練的專業人員執行;管理者最重要的任務,就是激勵和控制員工,確定各分工之間能夠維持協調。
第二次世界大戰結束後,經濟蓬勃發展,創造了大量的市場,而使企業資金成為關鍵性的策略資源(機會無限、資金有限)。公司因此發展出複雜的預算與策略規劃制度來主導資金運用,而為了控管這些制度與決策流程,公司總部的規模日益龐大,公司和員工之間開始發酵出新的關係:在強調效率的過程中,管理的重心變成資金的分配與控制,員工只是可以被替換的工具而已。一九五六年,社會學家懷特(William Whyte)撰寫了《組織人》(The Organization Man)一書,清楚地闡明了企業如何為了便於控管而維持員工的一致性,以致於壓抑了他們主動精神和創造潛力。

**看不見的手,維持平衡?

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讓這個現象雪上加霜的是經濟學家的市場理論,他們假設人人以追求利益為目標,而將企業和市場劃分為彼此敵對的雙方。市場的一方代表社會的利益,期望自由競爭以享受最大的「消費者利益」。企業的一方代表公司的利益,努力營造競爭障礙以保護最大的投資利益。在「人人追求自己最大利益」的前提下,由「供需法則」這隻「看不見的手」來維持市場機制的運作平衡。
波特教授(Michael Porter)被奉為「競爭力大師」,其理論即認為:公司恆與供應商、顧客、競爭者、以及潛在的競爭者處於抗衡與對立,而管理階層的挑戰,就在於如何使敵對者處於劣勢,而從產品的價值中為自己獲取最大和持久的利益。經濟學家這種理論所隱含的假設就是經濟大餅的尺寸是固定的,競爭是零和的遊戲,因此企業的利潤必定與社會的利潤衝突,須由市場來制衡,並美其名為「市場經濟」。

**「市場經濟」,是名詞的誤用

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慶幸的是,經濟學家這種看法並不符合發生的實際狀況。《以人為本的企業》(The Individualized Corporation)一書的作者巴雷特(Christopher A.Bartlett)和高學爾(Sumantra Ghoshal)在長達六年的研究之後發現:「過去一百年來,人類的生活品質之所以能夠史無前例不斷地改善,最重要的原因,就是公司能夠持續地提升其生產力,及創造新產品和服務的才華。就像諾貝爾得主塞門(Herbert Simon)說的,把現代社會稱為『市場經濟』,是名詞的誤用。他認為現代社會主要是一種『組織經濟』,也就是大部分的經濟價值並不是在經濟學家們理想中完全自由的市場裡,透過最純粹的競爭而創造出來的。而是在很有效率而功能健全的企業裡,透過龐大人力的集合運作,並在組織整體的大方向協調之下所創造的。」

**人本哲學的管理策略

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換句話說,經濟學家過去認為「企業只是一個經濟實體,其目的在於利用顧客和供應商來獲取最大的價值」,這樣的觀點已經不符合時代。企業應被視為維持現代社會進步最重要的機制:其為社會所創造的價值乃是提升大眾生活品質的重要動力。在這樣的理念之下,傳統的管理階層把重點放在策略、結構、和制度上的「錢本哲學」,必須改變為以「目標、過程、人才」為主的「人本哲學」。
以市場的角度看待自己的公司,自然也會以市場的法則來對待自己的員工,而當每一個員工都只為了自己的利益來做事的時候,公司就失去成為現代「社會機構」的意義,因為人們在市場中必須先看到自己的利益才會去交易,但是市場本身並無法創造新的價值。公司為了要創造新的價值,必須犧牲某些「市場效率」,把資源用在無法立刻產生最大「市場報酬」的地方。

**新經濟時代的企業觀

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讓人興奮的是抱持這種哲學的公司(如:3M、ABB等)其長久的績效反而超越了只相信「市場法則」的公司(如:Norton、 Westinghouse等):因為「人本哲學」公司的員工們較善於以合作的精神整合必要的資源來創造新的價值。
「網路新經濟」的來臨讓經濟學家們大為恐慌,因為許多舊的經濟理論不適用了,而「新經濟」發展的速度又快得超乎想像,其渾沌(chaos)與荒謬(absurdity)不是慣於理性與邏輯思考的傳統經濟學家所能理解與掌握的。MIT的梭羅教授說:「世界已經變了,我們必須跟著一起變;(公司應)說服自己不能再只為了個人利益而投資,而要為人類社會的長遠發展而投資。」秉持「人本哲學」的企業,終將「永續長青」。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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