Titansoft 新加坡商鈦坦科技

在 2025 Google Cloud Summit Taipei 中，Google Cloud 強調以 AI 推動產業升級，邀集多家企業分享實戰經驗。新加坡商鈦坦科技分享了如何以「小步試錯、持續迭代」的敏捷心態，搭配生成式 AI 的應用，協助企業從資料雜訊中找出洞察，打造真正可落地的 AI 解方。從技術到工作流程，重新詮釋了 AI 在組織中的價值與角色。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新指出：「AI 正以前所未有的速度改變世界，台灣的各行各業也面對著全面升級、提升競爭力的關鍵時刻。」他強調，Google Cloud 將藉由完整的 AI 基礎架構與生成式 AI 能力，協助台灣本地企業快速走上轉型正軌

活動邀請了多家深具實戰經驗的企業講者分享應用成果，讓雲端與 AI 不再只是理想，而是可落地的解法。其中，受邀擔任講者的新加坡商鈦坦科技，是一間專注於 B2B 線上平台開發的軟體公司，該公司強調「小步試錯、持續迭代」的敏捷開發精神，本次由產品研發部門經理陳昱霈登台分享，帶來主題為《AI 驅動數據的未來：自主化與智能代理》的實務觀察與案例，從資料混亂到決策洞察的過程中，重新詮釋 AI 在組織中的角色與價值。

▲ 在眾多企業技術領袖齊聚的 Google Cloud Summit Taipei 2025，鈦坦科技分享如何透過科學方法與敏捷節奏，讓 AI 真正走進組織日常，打造具備實驗與調整能力的開發文化。

AI 並非萬能，問題定義才是核心

陳昱霈開場便指出，AI 能處理的是「明確的問題」，而人的價值，正是處理那些模糊、不確定的挑戰。這也是鈦坦科技在導入 AI 工具時始終強調的出發點：不是追趕技術潮流，而是聚焦「我們正在解決什麼問題」。

鈦坦科技的產品研發部門設有專屬實驗室 Lab 57，由來自台灣與新加坡的跨國研發人才共同組成。團隊專注於資料洞察與 AI 應用的創新探索，並以科學方法（Scientific Method）為核心，將其六大步驟 — — 觀察（Observation）、提出問題（Ask a Question）、參考文獻（Research）、提出假設（Hypothesis）、設計實驗（Experiment）、分析與結論（Analyze & Conclude），深度融入每一項 AI 導入與開發流程中，打造系統性、可驗證的技術解方。

這不僅是為了建立可驗證的假設與目標，也幫助團隊在資料尚不明確時，仍能清楚定義研究方向與驗證策略。陳昱霈強調：「我們不盲從趨勢，而是先釐清定義，再決定工具。」在這波 AI 工具百花齊放、更新快速的浪潮下，許多企業往往陷入「先選工具、再想應用」的迷思。她提醒，真正關鍵的是回到問題本身，理解需求與目標，才能選出真正適合的技術組合。

這樣的流程設計，也讓 POC（Proof of Concept）成為敏捷開發中的常態策略。鈦坦科技在開發過程中，會將一個大型專案切割為多個小型、具驗證目的的實驗模組，並設定明確的成功標準與觀察指標。每一輪 POC 都如同一次可控風險的嘗試，不僅可以快速蒐集使用者與系統回饋，也讓開發團隊能據此微調模型、流程或架構，避免後期一次性投入過高成本卻發現方向錯誤。

陳昱霈提到：「我們不怕失敗，但我們設計流程讓失敗的風險可以被控制，也因此才有空間讓創新發生。」這種以驗證為核心的開發文化，不僅提升了產品推出的成功率，也讓團隊在快速變動的需求下，依然能保持穩定且具彈性的調整節奏。

▲ 鈦坦科技產品研發部門經理陳昱霈於 Google Cloud Summit Taipei 2025 指出，AI 導入須回歸問題本質，從清楚定義需求開始，為團隊創造出勇於嘗試、持續創新的彈性空間。

案例實踐：打造 AI 客服摘要系統，助攻客戶團隊效率提升 50%

鈦坦科技專注於 B2B 軟體開發，不負責平台營運，而是從客戶的業務需求出發，量身打造系統解決方案，協助聚焦服務核心、優化流程，進一步提升營運效能與決策品質。此次分享的 AI 實務案例，即源自與客戶共同開發過程中導入 AI 協作思維，成功打造出一套能大幅提升客服效率的對話摘要與問題分類系統。

該系統能即時從多語系、多模態的客服對話中產生摘要與問題分類，不僅將分類準確率提升至 85%、摘要使用率達到 80%，更直接省下 50% 的資料歸納時間，讓客服團隊有餘裕將時間投注於更具價值的任務上，例如進行複雜問題的深度分析、主動蒐集客戶洞察，或回頭優化整體服務流程。這也正是陳昱霈所強調，AI 工具的導入不應只是效率的提升，也讓團隊得以重新分配心力，專注於創造更具價值的目標。

陳昱霈強調：「AI 的穩定標準讓每位客服夥伴面對同一段對話時，不再出現解讀不一致的情況；釋放出來的時間，也讓團隊可以花更多心力回頭優化整體服務品質。」她指出，客服團隊身處第一線，往往最能觀察到產品與服務的真實問題，若能有更多餘裕將這些洞察回饋給研發與決策團隊，不僅提升了整體客戶體驗，也強化了跨部門的合作與優化循環。

這不只是技術優化，更是一種決策邏輯與工作流程的重構。陳昱霈也提醒，AI 導入的本質並非追求技術上有多厲害，而是要能解決實際的商業目標，因此在導入過程中也應納入成本與效能的雙重考量。「你可以做得出來，但值不值得做？這才是決策者要思考的關鍵。」她指出，唯有在預期效益與實際成本之間取得平衡，才能真正讓 AI 成為組織的長期助力。

▲ Lab 57 為鈦坦科技研發部門設立的實驗室，由台灣與新加坡成員共同組成，圖為在新加坡舉辦的內部 Data Day，透過技術交流促進團隊對挑戰的經驗共享與討論。

從學習者到領導者：AI 時代的職涯定位指南

對於站在 AI 趨勢浪頭上的每一位工作者，陳昱霈提醒：「你不需要什麼都會，但你要知道為什麼而學、為何而用。」技術日新月異，真正拉開差距的，不是誰學得快，而是誰更能看清問題本質、找到正確的切入點。無論是剛起步的新鮮人、身經百戰的資深開發者，還是負責配置資源與管理團隊的主管，都應在這個混沌的時代中，重新定義自己的價值與角色。

她在報告最後，歸納出三種職涯角色在 AI 時代下的轉變與定位：從新手對商業脈絡的理解力、資深者對問題定義與引導力，到管理者在組織流程與人才配置上的整合力，陳昱霈提出極具前瞻性的觀察與建議：

剛入行的新鮮人

應持續關注 AI 技術的發展脈動，但更重要的是培養對所在產業與職能的商業問題意識與領域知識（Domain Knowledge）。陳昱霈建議，初入職場者不必急著成為萬事通，而是應該多問「為什麼做這件事？」、「這個需求背後的本質是什麼？」在掌握工具之前，先理解所處產業的運作邏輯與價值鏈，藉由理解上下游脈絡，建立正確的問題感，才能在日後的學習與實作中精準投入、加速成長。

資深工作者

則應培養問題定義與研究框架建立的能力，帶領 Junior 從提問與實作中成長。 陳昱霈強調，Senior 的角色不只是技術上的解題者，更是「問題定義者」與「教練」。在面對模糊需求或不確定命題時，Senior 不僅要懂得拆解問題，還要能夠透過提問與引導，幫助 Junior 建立研究框架，逐步內化商業邏輯與技術判斷力。「有時候 Junior 會卡在技術細節裡，但我們要教他釣魚，而不是直接給魚。」

更要不斷思考「什麼人放在哪個位置」最合適，以及如何設計出能與 AI 協作、持續迭代的研發流程。陳昱霈提到，組織要能擁抱多元，團隊配置上不能只找「一樣的人」，唯有不同視角與能力的碰撞，才能激發火花。在流程設計上，也要考慮如何建立能容錯、能快速調整策略的節奏，讓創新成為日常，而非例外。

「我們的團隊不是為了用 AI 而用 AI，而是為了解決商業問題。」

這句話成為陳昱霈分享中的核心價值，也體現了鈦坦科技在雲端與 AI 時代的實踐哲學。

分享結束後，陳昱霈收到多位技術主管的正面回饋，表示她的分享提供了一種少見而務實的觀點，讓他們更具信心地思考未來如何帶領團隊回應 AI 帶來的挑戰與轉變。

陳昱霈說，她很開心自己的分享能引發現場技術管理者的共鳴，因為「我們每天都在試著解題，但有時也會懷疑自己的方向是否正確。如果我的經驗能讓別人少繞一點路，那就很值得了。」這樣的交流與回饋，也再次提醒她，與其追求萬能的技能清單，不如回到工作的初衷 — — 幫助彼此，把事情做好。

這樣的交流與回饋，也凸顯出當今技術領導者在快速變動的環境中對實務經驗與知識分享的高度需求。透過具體案例與流程拆解，讓現場聽眾不僅獲得啟發，也能帶回組織實際應用，進一步形塑以學習為核心、持續演化的工作文化。

媒體報導｜科技島
鈦坦科技登 Google Cloud Summit Taipei 2025 談未來關鍵力 會用工具不如會定義問題