勇敢面對全球才能供應鏈
勇敢面對全球才能供應鏈
2007.10.01 |

五十八年次的京群超媒體技術長謝豐州,看上去有著一副穩健的體格與年輕的臉龐。今年才剛從大陸回台灣工作的他,是台灣第一大入口網站、全球最大的桌上型作業系統軟體廠商,爭相延攬的研發部門高階經理人,最後他選擇線上博奕遊戲軟體公司落腳。問他為何沒有選擇到大企業去任職,他很輕鬆地笑著說:「研發人員往往比較在乎寫出來的程式,所贏得的成就感,多過於薪資的酬庸。」

從中原大學工業工程研究所畢業之後,謝豐州陸續做過傳統產業資訊部門的資訊工程師、大型醫院的電算中心主任。後來隨著網際網路的蓬勃發展,他進入了飛行網,自此與網路技術結下了不解之緣。

累積兩岸三地研發經驗
四年前,他被公司派駐北京創立數位電子雜誌的平台,當時他手下帶了四十九位研發工程師,個個都是北大、清大的高材生。
「研發工程師其實是心裡很複雜的人,尤其面對大陸年輕人的好強,你的技術如果沒有比他們強,絕對管不動。」謝豐州因此從來不敢在技術上懈怠,「技術的精進永遠沒有止境,你只能不停地追、不停地學。」就這樣,謝豐州累積了兩岸三地研發經驗的實力。

謝豐州看過很多工程師在技術上遇到瓶頸就怠惰,甚至停滯不前。「因為別人把規格開好了,你只要照本宣科把程式碼寫出來就可以,可是這跟硬體製造代工有什麼不一樣?」然而研發講求的是創意,要的是腦袋與智慧,「自己開發技術才可以更進一步。」

他比喻研發工程師就像是魔術師,要無中生有。謝豐州認為,如果永遠安於軟體代工,未來一定會失去競爭力,他認為工程師們應該要自問:「你覺得自己想要在全球才能供應鏈裡居於什麼地位?」

他提醒技術研發的工程師,軟體技術不是非誰不可,只要會寫code的人都可以。但未來的社會是屬於強者的社會,能力夠就能在競爭中存活,能力不夠就永遠只有被打入全球的勞力池(labor pool)當中。

「研發人員的另一個毛病就是築牆自居,躲在象牙塔裡。可是任何技術的進展都要能在現實裡落實,否則就是理論,就是空談。」因此謝豐州不只鑽研技術,即便在職場一路走來都是研發部門的主管,每一回行銷部門、業務部門開會,他必定到場聆聽,「我要了解市場需要什麼,我寫出來的程式可以做什麼,」他強調研發工作就是要符合市場的「期待」。

從他的回答,看到了一個技術狂熱者對於研發的執著。雖然技術最後還是有可能為他帶來財富,但是最終那是一種成就感與財富累積而成的優越價值。

謝豐州
現職:京群超媒體技術長
學歷:中原大學工業工程研究所
經歷:榮總電算中心主任、飛行網技術長、新數通盛世科技Xplues數字媒體發行平台技術長

After
技術的精進永遠沒有止境,
你只能不停地追、不停地學。

**Expert
**

徐維良(協能擢才顧問合夥人暨執行總監)

多累積相關領域的專利,
把自己的能力提升成專家。

科技產業(IT)與其他產業不大一樣,主要差別是IT產業是一個開放的產業,與汽車、石化等封閉型的產業相比,產業變化的速度快,沒有絕對的贏家或是輸家,過去是獨領風騷的公司,未來有可能被購併而消失。因此在IT產業工作的人一開始就有要心理準備面對職場變化快速與多面性,在掌握趨勢變化的同時,也讓自己具備專業才能,才是確保競爭力。

員工分紅費用化衝擊最大的一群,應該是工程製造背景的科技公司,如台積電等半導體公司。制度施行後一定會在薪資上有所調整,變成股票換成現金的另一種獎勵。

在對自己能力的培養方面,如果擔任工程師的工作,那麼加強自己的專業是最核心的重點,例如有計畫地考取證照。工程師因為接觸的技術比較專精,被公認為一項專才,所以把自己的能力提升成專家,甚至多累積相關領域的專利,是一個很好的方向。

員工在選擇公司時,要注意的重點是,依據自己專長挑選適合企業,如電子、電機專長,可選擇重研發的華碩、鴻海;專長是品牌行銷的,可選擇宏碁、明基;工業管理及流程管理方面,台積電是不錯選擇。
如果希望在穩定中求成長,可以先進入大公司,因為大公司會有較完善的制度及軟、硬體的福利,在裡面可以學習到較完整的技術及面向。同時因為是大公司,有更多機會可以跟上下游廠商合作,也是建立自己人脈的重要資源,甚至也可以在公司內部獲得不同職務輪調的訓練,對個人的職能培養會更全面。(採訪.撰文=胡華勝  攝影=莊明穎)

科技人專精化3法則
1. 勇於學習並充實本職學能
2. 保持積極,不計較職務頭銜
3. 挑選核心文化與自己相符的公司

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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