創意當道,不斷學習才有競爭力
創意當道,不斷學習才有競爭力
2007.01.15 | 人物

最近我參加了一場在北京舉辦的亞洲社團教育研討會,會中我們聽到中國教育家們暢談他們的「新國家政策」,也就是讓中國成為「創新型國家」──按照中國科學技術部副部長尚勇(Shang Yong)的話,藉著大量的本土創作,讓中國升級,「在西元二○二○年時成為創新型國家的一員。」

聽著這些話,我的心情五味雜陳。一方面我想著:「老天啊,比起一個反對科學的社會,這麼個專注於創新的政府簡直是太棒了!」但同時,我也抱持懷疑的態度,你也知道會議鋪陳出的腳本:十九世紀的英國靠著工業革命稱霸世界,二十世紀霸主換美國接手,接下來,中國將主導整個二十一世紀,歐美的時代宣告結束。

呃,抱歉,但我還沒打算要把二十一世紀拱手讓給中國!

毫無疑問,中國在終結文盲,大量增加高等學校數量上有令人驚艷的表現。但我堅信要在一個監審Google的國家創造出創新型的文化,簡直是緣木求魚。禁止Google對我來說,代表的正是削減人們想像力與限制人們勇於嘗試的想望。你可以下令實施十二年國民教育,但不能下令實施創新。即便有紮實的制度,有能力的人才,一旦沒有自由,中國的發展也就如此而已。假若真想成為一個充滿創造力的國度,中國勢必得在維持控制的同時,找出放鬆的法子。

儘管中國在大幅調整前很難有所突破,其實美國亦然。讓我們捫心自問:如果國內主要的政治話題不再是伊拉克戰爭,什麼會是咱們上次大選的焦點?應該會是這個問題︰世界各地的老闆們為何要僱用美國人從事高技術性工作(如果他們可以用一半的薪水,在其他國家找到受過良好教育的人來做一樣的事)?

如果我們對這個問題啞口無言,當愈來愈多例行公事,甚至白領階級工作可以被數位化、被自動化、被外包時,「我們很難想像隨著時間的流逝,美國人要如何維持整體的生活水準。」美國國家教育及經濟中心(the National Center on Education and the Economy)的主席馬克塔克(Marc Tucker)這麼說。

問題的正解只有一個:在這個全球性整合的經濟體中,勞工們唯有當自身或公司能提供創新的產品或服務時,才能有優渥的酬勞;創新的產品或服務則仰賴具有高技術性與創意的勞動力構思、設計、行銷、製造。最重要的是,這股勞動力必須永遠處於學習狀態。我們不可能在諸如數學、科學、閱讀比賽等指標項目都落後其他主要經濟體後,仍天真地以為美國可以擁有賺取優渥薪資的勞動力。沒有紮實的制度,有能力的人才,即便擁有自由,美國的發展也就如此而已。

星期四,塔克的機構將發表一份報告,名為「困難的選擇或困頓的時光」,內容中建議對美國教育體制進行激進的改革。改革的目標是:教育出一批從電腦工程師到快遞小弟,都能做創意思考的工作者。

「依目前我們對創意的認識可以確認一點,它所發生的典型狀況為,精通兩種以上不同領域的人們,使用某一領域的基本架構來重新思考其他領域。」塔克說道。因此他的研究報告重點在於:「如何讓這樣的思考方式出現在各階段類型的教育內容中?」

也就是,塔克接著解釋,如何修改二十世紀時所設計來教育人民做「例行公事」的體制,把焦點放在教育出一批想像力無遠弗屆,可以提出前所未見的行銷手法,可以寫歌,可以做家具,可以拍電影,可以設計出「抓住人們的想望並無法不使用的」軟體的人。

要實現這個目標,我們需要具備更高層次的閱讀、寫作、演講、數學、科學、文學與藝術等能力。塔克認為,美國已經毫無選擇,因為我們邁入了一個「熱愛思考才能有好工作、懂得創新才有好生活」的年代,持續不斷的學習能力,才是你唯一的護身符。

跟戰爭不同的是,經濟可以雙贏,美國、中國、印度、歐洲都可以一起繁榮發展。但取得領先的國家,則是發展出最廣博的教育系統,讓多數人能夠設計製造出許多我們連想都想不到的東西。誠然,中國還需要許許多多的改革才能做到──但我們也一樣。 

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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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