打造傳世企業真的只需虎與狐特質嗎?
打造傳世企業真的只需虎與狐特質嗎?
2007.06.15 | 人物

 

歷史上一個組織因為體系龐大而又封閉,導致惰性產生,最後滅亡的例子,比比皆是。歷史學家黃仁宇寫過一本書:《萬曆十五年》,公元一五七八年,那一年的中國平靜無事,但在風平浪靜底下,卻蘊藏著明帝國的危機。

許多人以為明朝的荒淫導致滅亡。事實未必,至少開國時不是。明朝建於一三六八年,一四二○年紫禁城建成,距離元末天下大亂不過五十年。借用暢銷書︽虎與狐︾形容郭台銘的話,洪武、永樂兩名開國者,靠著「虎與狐」的領袖特性,讓元末民生凋敝的中國又馬上強盛起來。

但到了明末的萬曆十五年卻不一樣了,那時的王朝在不可違逆的祖制裡動彈不得,當社會開始變化、農業生產開始停滯,這尾大不掉的帝國體制根本無法反應,只有等待滅亡。

為何雄才大略之君所建立的朝代,結果卻是無力回天?虎與狐的特質難道不能讓一個帝國或企業永續?
企業和帝國一樣,是一個不斷和外在環境互動的生命體。如果世界是靜止的,那麼企業崛起的因素可以作為永續發展的依據。但當世界唯一不變的就只有「變」,那麼讓企業能夠享之久遠的唯一不變真理,就是本身不斷地蛻變。

企業不斷變革的意義就是不斷地創新。自從波特(Michael Porter)在他的權威著作《競爭優勢》(Competitive Advantage)裡,提出創新作為保持競爭優勢的方法,創新似乎被企業公認為永續經營的萬靈丹,因為創新不斷地讓產品差異化,避免成為一般性消費品(commoditization,或譯商品化)。

然而,哥倫比亞商學院的葛倫伍德(Bruce Greenwald)教授提出,在長期裡,任何創新都成為無所差異的商品,產品的存續只有靠價格取勝。他以烤麵包機說明,一九○九年,奇異(GE)推出烤麵包機,當時運用了最先進的鎳鉻合金和紅外線技術,之後也經過無數改良。時至今日,烤麵包機絕對稱不上高科技,任何公司都有能力生產。

如果說烤麵包機經過了半個世紀淪為一般商品,那麼我們一直以為在時代尖端的資訊科技呢?二○○三年《哈佛商業評論》一篇名為〈It Doesn't Matter〉的文章裡,作者就認為其命運已經如此。

人亡政息,虎與狐的特質終將失去動能,創新也不再成為優勢,那麼企業難道就只能坐以待斃?不然。創新作為競爭優勢的手段依然不變,但必須不斷創新。而要讓企業具有不斷創新的潛能,靠的絕對不是虎與狐的權威式管理,而是開放式的商業模型。

簡單地說,商業模型就是企業實現價值、獲得利潤的具體架構。企業訂出或找出核心能力、價值命題(Value Proposition)、夥伴關係、顧客關係、成本結構、利潤來源,結合之後就是商業模型。

商業模型往往是企業成功的致勝關鍵,甚難模仿。例如亞馬遜(Amazon)作為書店只是形式,更重要的是背後掌握電子商務的商業模型。這點往往是台灣企業在模仿時所忽略的。

至於開放式商業模型,前提就是認識到不可能有一家公司在各個層面都是頂尖的,因此應該掌握關鍵能力,讓核心部份盡可能的輕盈,但夥伴關係盡可能的擴大。其精髓則是夥伴關係超越傳統的生產經銷。研發以及創新成了輕盈的企業與夥伴、顧客之間的合作目標。

例如寶鹼(P&G),我們可能認為它是個化妝保養品公司,但仔細看來,它是個品牌管理公司,品牌管理是它的核心競爭力。寶鹼宣示新產品的開發有一半將來自公司之外,但它絲毫不畏懼產品開發掌握在他人手中。寶鹼現在銷售的商品琳琅滿目,二○○五年之後甚至成為電池Duracell的母公司。表面上看起來多角化過了頭,但它只要掌握了品牌經營,適當地釋放權力、協同合作,讓各個夥伴充分發揮他們各自所長,反而可以加速公司的拓展。

Google是開放式商業模型最佳詮釋者
開放式商業模型也許已有前例,但維基經濟的來臨,讓「開放」的邊際效益無限擴大,因為開放的程度已從公司周邊到世界的每一個角落。正因為邊際效益無限,市場的先驅者得到的好處遠遠超過從前,Google就是明顯的例子。

人們以為,開放式和免費往往是一體兩面,因此不免懷疑免費的事業如何與微軟等營利事業競爭?其實Google如今能和微軟互別苗頭,憑藉的不是免費軟體。微軟的夢魘是免費軟體背後的商業模型。這個商業模型以Google的搜尋原理為基礎、全球使用者參與為特色、資料庫大量集聚為能量,具有稱霸網路的潛力。

很多人忽略了維基式的工作架構對企業經營概念的啟發。維基經濟的思維並不限於像YouTube等網路事業。這其實是一個發人省思的教訓:當我們迷戀於新興網路事業的成功故事時,很可能忽略了促成新事業的背後動力,而開放式商業模型可說是當前維基經濟背後的燃煤。惟獨開放,而且馬上開放,才能掌握先機,取得關鍵的動能,將其他競爭者拋諸腦後。也難怪Google負責搜尋類產品和使用者體驗的副總裁瑪瑞莎.梅爾(Marissa Mayer)在史丹佛大學演講時特別強調,錢不重要,使用者才是關鍵。

更重要的是,因為開放式商業模型讓企業可以靈活地調控和夥伴、顧客之間的合縱連橫,無論網路生態如何變化,它的組織和產品可以瞬間適應。不像封閉企業,一談到組織變革,便是談虎色變。甚至因為網路沒有邊界,經濟學的基本原則——邊際效用遞減率,在開放企業身上可能完全不適用。因為開放增進環境適應力,經濟學上「其他事實不變」的假定也不需要了。如果亞當斯密(Adam Smith)「看不見的手」為工業革命理出了經濟原理,那麼開放式商業模型就有可能是網路革命的新經濟竅門。  

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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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