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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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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