開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
2007.07.01 | 人物

英特爾(Intel)的成功讓創始人摩爾(Gordon E. Moore)和八、九○年代的總舵手葛洛夫(Andy Grove)成了科技界的傳奇人物。然而,英特爾卻不是一般的科技公司。我們認為科技公司的研究發展一定具有高度比重,但英特爾不一樣,它的優勢並不是研發,而是讓夥伴幫它研發的能力。

這如何解釋呢?我們可以這麼比喻,一般公司的研發是垂直式的,而英特爾是平行的。垂直式的研發由研發部門主導,研究成果出爐之後由發展單位開發成產品。產品可能由公司本身或下游的OEM負責生產,最後產品由行銷部門出售。

但英特爾的方式就大異其趣了,它掌握關鍵核心能力,而其他的研發則以合作的方式進行。它的核心能力是半導體產品製造技術,還有一般人忽略的流程改進。掌握這些,英特爾將產品研發交給了以它為中心的研發系統。

英特爾的研發系統是以其研究理事會(Research Council)為核心。這個組織的功能超過了研發部門,建構並協調一個個研究社群,社群的每一個單元接受英特爾的資助。大學就是一個典型的研究單元。

公司付出有限但分享到的成果無限
英特爾要讓「Intel Inside」真正成為事實,絕對不僅靠著它的產品品質,還包括長期經營的夥伴關係。和我們傳統上認為大公司經常採取的生產垂直整合策略不同,英特爾走向市場的連橫。它投資其他硬體廠,這些廠商就成了英特爾的忠實顧客。它也研究未來電腦架構,據以設計下一代半導體產品,這樣就主導硬體廠的生產方向。

英特爾說明了開放式創新的威力。簡單地說,開放式創新就是將組織外圍也納入創新研究的平台,研究成果可以是專屬的,但更多是共同擁有、甚至是免費的。開放式創新者認為,公司沒法將所有的研究訴諸內部,原因很多,主要有二:

一、知識的分布愈來愈平面化,內部所能掌控的知識技術比重愈來愈少:全球化、教育普及、教學設備進步都是知識普及的原因,只有訴諸外部才能全面地研發。因此,英特爾大舉和學術研究單位合作,充分運用此一公開資源。

二、內部研究往往受限於公司的目標:和目標無關的研究往往認為沒有遠景,但這類研究卻可能對公司產生神來一筆的效用。例如Ethernet和GUI(圖形化使用者介面)是Xerox研發出來的,可是Xerox卻認為這兩件產品和其目標「辦公室自動化」關係不大,而遭到冷落。可是Ethernet和GUI卻在個人電腦領域起了革命性的影響。

開放式創新是企業的致命優勢
開放式創新雖然某種程度上是分享,公司的研究成果也讓別人享用,但付出成果的公司依然可以從中得利。IBM的公司策略副總裁(Vice President for Corporate Strategy)寇里(Joel Cawley)曾這樣描寫開放創新對該公司的助益。他說,IBM每年大約花上一百萬美元發展Linux,其中五十萬發展只對自己有用的產品,另外一半則是對Linux一般性功能的提升。全球發展Linux的經費每年大約是九百萬美元,其中也是一半用於一般性效用。如此看來,IBM在Linux上的投資是一百萬元,但所得到的效益卻值五百萬。

當創新是以整個網際網路為平台,就表示個別公司付出有限,但分享到的成果卻可以無限。甚至像維基百科,少數人奉獻,但全世界都蒙其利。

Web 2.0讓開放式創新更有意義。首先,研究工作在過去是高度風險的。我們不知道研究是否可以成功、問題是否可以解決;我們也很難預測市場未來方向,也不知道研究成果是否可以商業化。但透過Web 2.0,研究平台全球化、研究社群更具有自主性,個別研究主題之多寡、研發者興趣的動向,正可以作為判斷市場趨勢的依據,如此降低市場風險。

因為Web 2.0,知識的平面化更為顯著,而平面化知識的參與則更為容易,這就像是維基百科的原理。過去英特爾必須砸下重金,穩固其顧客關係與研究社群,但如今這項成本降低了。因為參與的容易程度提高,也就提升了參與率,連帶降低了投資風險。

Internet存在網路效果(Network Effect),也就是說,網路的參與者愈多,個別的效益也就愈大。這正是Web 2.0的致命優勢。Web 1.0的網路效果主要是在內容上、消費上,而Web 2.0除了在此延續這一效果外,參與本身就是效用的來源,因為愈多人參與,參與者得到的交流也就愈多。如此,網路效果在商業關係就能成功實踐。開放式創新正是運用它成為企業的致命優勢。

自從波特(Michael Porter)提出創新是企業競爭優勢的不二法門,創新理論也經歷了許多變遷。企業逐漸了解,創新本身也不能一成不變、也需創新。在Web 2.0時代,創造創新、邁越前塵的機會遍布全球。一旦勢成,影響力也是全球性的,而且速度之快,前所未有。正因如此,也唯獨開放式創新才能適應創新的速度。

封閉和開放式創新原則比一比

**封閉式創新原則
**●這領域的人才為我所用
●研發的利潤來自開發、發展、裝運,都由自己負責
●如果發現來自本身,我們就可以成為市場的先驅
●將創新推向市場的先驅獲勝
●如果我們創造最多最好的概念,我們就是贏家
●我們必須控制智慧財產,這樣競爭者就不會從中取得利潤

開放式創新原則
●並非全數為我所用,我們必須和人才在公司內外共同合作
●外部研發可能創造顯著的價值,而內部研發的工作就是取得這些價值
●要獲得利潤,不見得要成為研究的原創者
●建構優良的商業模式,比成為市場先驅更重要
●如果我們善於利用外部化的概念,我們就是贏家
●我們應該從分享智慧財產中獲利。如果他人的智財可以提升我們的商業模式,我們也應當購買

資料來源:http://www.openinnovation.eu/openinnovatie.php

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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