與未來競爭的矽谷式學習
與未來競爭的矽谷式學習
1999.09.01 | 科技

在矽谷這樣一個工作節奏超快的地方,學習是生存之道。
無時無刻,矽谷人都處於高度的競爭壓力。每一年,矽谷新成立的公司超過3000家,但不到兩成能存活到第二年。為節省時間以搶先機,許多公司幫員工送洗衣物、在內部開設育兒中心、甚至請牙醫定期到公司幫員工看牙,就是希望員工心無旁騖,把每一分生產力都投注在工作上。
唯獨學習這一件事,矽谷企業願意大膽投資時間。因為透過學習累積新知識,才能不斷創新,為公司取得參與未來競賽的門票。不管在公司內部或外頭,可能是一封電子郵件或一場研討會,學習的動力,驅使著每一位矽谷人持續向上提高學習標竿。
「開車也是很好的學習時間,」在矽谷主幹線101號公路上,昇陽電腦副總裁顏維倫邊開車邊聽錄音帶,內容是網景(Netscape)前執行長巴克斯岱(Jim Barksdale)談電子商務的未來。如同大多數矽谷主管,顏維倫整天被從早到晚的會議和產品進度檢討所佔滿,而每天上下班的路上,就成了他的充電時間。

**矽谷的學習模式

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昇陽電腦有一個類似學習委員會的組織,每週邀請公司內部或合作夥伴的高層主管來座談,分析產業前景和關鍵技術發展,會後再整理成錄音帶,並放上網路。世界各地2萬6000位昇陽員工,隨時可以在公司的內部網路上點選這些題目,在自己的座位前聽演講內容。如果沒有時間上網,還可向總公司郵購錄音帶回來聽。
「對我們來說很方便,可以同步掌握總部和產業的動態,」坐在台北市民生東路的辦公室裡,台灣昇陽電腦行銷企畫經理李美瑩指著螢幕上的一連串講題說。她斜後方同事的桌上,就有好幾捲公司的錄音帶。
學習,不僅可以跨越國界,更可以多向互動。以資料庫軟體聞名的甲骨文(Oracle),經常針對員工或客戶,邀請相關專家舉行線上研討會(i-seminar),將研討會直接搬到網路上進行。
另外,甲骨文也建立知識分享系統(Knowledge Sharing System),和昇陽及史丹佛大學合作,三邊形成一個學習網路。甲骨文一方面將新的研究成果提供出來,一方面派人到這兩邊去學他們的新成果。「大家互相分享,讓彼此都成長更快,」坐在矽谷紅木區的圓柱形總部大樓,甲骨文產品管理副總裁賈各(Ken Jacobs)強調。
身為全球第二大軟體公司,甲骨文深切體認,唯有加強投資在員工身上,它才有挑戰軟體霸主微軟的本錢。甲骨文允許員工每週有一天為學習日,參加和工作有關的教育訓練。公司每六週就會安排一項內部課程,內容涵蓋商業、行銷和技術等,加強員工的各項專業知識。
除了內部訓練,回學校做短期進修也相當普遍。位於矽谷的史丹佛、以及東岸的哈佛等名校,都提供高階經理人3天到一週的密集課程,相當受到矽谷主管的歡迎。
賈各和另一家矽谷公司Vitria科技的執行長張若玫,最近就先後到哈佛商學院進修。「老天,我終於要自己做功課了,」張若玫頑皮地笑著說。Vitria是企業流程整合軟體的領導者之一,創辦人張若玫本身是電腦科學博士,曾在貝爾實驗室服務,但是創業前她連財務報表是什麼都還不清楚。

**豎起耳朵,情報逃不了

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類似這樣擁有技術、但對商業運作不熟的例子,在矽谷很普遍。隨著企業規模擴大,領導人也要提升視野和經營能力,最直接的方式就是透過學習。
開發人際網路也是一種學習管道。在矽谷,經常有各式各樣的聚會、演講或研討會,通常只邀請會員參加,許多資訊便在這些活動中流通。像是英特爾(Intel)董事長葛洛夫(Andy Grove)或思科(Cisco)執行長錢伯斯(John Chambers)等明星人物的演講,大多數人都會想盡辦法取得入場券,聽聽他們有什麼新的看法。
連通全球網路做漫遊服務的Gric執行長陳宏指出,能進到這些團體,就可以得到一些新的想法和資訊,了解最新變化。陳宏辦公室的桌上,就擺了幾份活動邀請函。
昇陽的網路長(Chief Network Officer)鮑爾(Geoffrey Baehr)也有同感。「在這些場合,你發現一堆人在談技術,用的卻是你不知道的新名詞時,最好把耳朵貼近,否則就錯失了重要情報,」鮑爾強調。

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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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