趨勢專家和NBA
趨勢專家和NBA
2007.11.01 | 人物

十月十七日上午,我在上海最繁華的南京路上波特曼酒店裡,遇到約翰.奈斯比(John Naisbitt)和大衛.史騰(David Stern),並和其中的一人坐下來喝咖啡,聊了一小時。沒錯,你可能猜對了,因為工作關係,我採訪的對象是奈斯比,雖然我更想衝去堵史騰。

奈斯比和史騰都來自美國,前者是趨勢專家,後者是美國職籃NBA總裁,但互不認識,同一天住在波特曼只是碰巧。奈斯比是應邀到上海演講,史騰則是主動帶克里夫蘭騎士隊和奧蘭多魔術隊到上海打熱身賽,這是他把NBA推銷到中國的新動作。

奈斯比已經七十多歲,但仍很精神,今年才出了另一本新書《MIND SET——奈思比給你十一個未來定見》,而且接下來還有一連串寫書計畫。老先生告訴我,他一九六七年就來過中國,這一次他決定帶太太從美國搬到中國,在天津買房子定居,和天津的南開大學合作,成立奈斯比中國研究中心,追蹤中國一百個城市的發展變化,並定期發表研究成果。這是前一陣子他與天津市長戴湘龍交談之後,做成的決定。

奈斯比是典型美國市場造就出來的趨勢專家之一(我之前還採訪過寫《第三波》的Alvin Toffler,和寫《企業推手》的Stan Davis),他們預測的未必都對,但觀點和研究方法總會讓你產生好奇而埋單。奈斯比過去三十年來提出的「高科技、高感性」(High Tech, High Touch)、「全球弔詭」(Global Paradox)和「亞洲大趨勢」(Mega Trends in Asia)等,都經常被引用。他本人雖然比一般讀者大上一到兩代,但總想賣下一代的新觀念給市場。

在一小時的訪談中,我覺得這位趨勢大師的觀點大抵平淡無奇,或許因為在中國的研究才要開始,能談的還不多,但是最後五分鐘他丟出的「人才外包」(outsourcing of talents)觀念,倒是有點意思。

他覺得體育人才外包是最普遍的例子:歐洲的職業足球和美國的職業棒球、籃球,都有超過四成球員來自國外。美國把職業運動員的名額外包給其他國家,其他國家則把體育節目外包給美國。

可不是嗎?在我進到波特曼的大堂時,包含騎士隊明星球員詹姆斯︵LeBron James︶在內,一群兩公尺以上的長人已在樓下集合,要搭車到體育場去練球,為當晚的NBA熱身賽做準備,這裡頭有不少是非美國籍球員。當姚明五年前被休士頓火箭隊選中,NBA多了一位中國球員,少了一個本土名額,但也因此多了三億中國觀眾。

一位研究NBA的中國記者告訴我,在NBA例行賽中,如果是來自兩個小城市的球隊對戰,美國本土加海外電視觀眾大約是三百萬人,但只要有姚明出賽,光中國觀眾就可多三千萬人。但代價是,中國觀眾開始看NBA,中國本地的CBA觀眾愈來愈少,就像愈多台灣觀眾看王建民在洋基出賽,本土的中華職棒變得愈冷。

當然,這件事不是一夜之間發生,而是伴隨全球化的腳步推前。二十年前,史騰成功地把有麥可.喬丹︵Michael Jordan︶的NBA轉播權賣到美國以外。但當他到北京拜訪官員,想要如法炮製引進這個全球最多人口國家時,據說沒人認識他,硬是讓他在門外坐了五個小時,最後自己摸著鼻子離開。但他始終沒放棄,從引進王郅治、巴特爾到姚明,今年又多了易建聯和孫悅兩名中國球員加入。過去二十年,他把世界各地的好手找到美國打球,繼而把NBA轉播權賣到世界各地。最成功的例子,是把NBA變成中國最熱的職業運動轉播,並把中國變成NBA最大的海外市場。

如果不是因為國籍限制,史騰倒是我心中最理想的二○○八總統候選人,以他的經驗,應該最有能力把台灣行銷給全世界。
人才外包和勞力外包不同,勞力外包是做代工,不牽涉文化,人才外包則牽涉文化因素衍生的市場。要把文化商品(洋基比賽、休士頓火箭比賽)賣到全世界之前,要先找全世界的好手加入作為橋樑,這如同美國的投資銀行和顧問公司喜歡用在美國畢業的外國學生,將來再派他們回自己國家去接案子做,因為他們懂當地國情和人脈。

奈斯比和史騰都是商人,他們很清楚前一個五年是全世界對中國有興趣,要向中國買東西(廉價的非文化商品),而下一個五年是中國對全世界有興趣,只要找到橋樑,就可以把東西賣過來,比方奈斯比的趨勢觀察或史騰旗下的NBA球賽。

這才是令我真正感到有意思的地方,即便美國經濟短期好不了,美元一直在貶,負債一直在增,但是有頭腦的美國生意人,還是能不斷創造需求,知道自己有什麼東西值錢,該怎麼賣出去,這正是台灣目前該學的。

即便美國經濟短期好不了,美元一直在貶,
負債一直在增,有頭腦的美國生意人,
還是能創造需求,知道自己有什麼東西值錢,
該怎麼賣出去,這正是台灣目前該學的。

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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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