HUGO Tech

挑戰

關於傳統產業的敘事是它們在技術上「落後」。這種框架偏離了重點。它們不是落後——而是本質不同。讓不動產、貿易、專業服務具有價值的專業知識，正是讓它們難以數位化的原因。

花費數十年累積的知識，無法輕易轉移到試算表。經過數千次交易磨練的判斷力，無法被決策樹捕捉。軟體承諾的效率提升，往往以犧牲最重要的細微差異為代價。

與此同時，科技業持續為它不了解的產業生產解決方案。建立在錯誤假設上的精美介面。加速錯誤流程的自動化。對需要精確性的主題自信滿滿地產生幻覺的 AI。

AI 革命使情況變得更糟，而非更好。能寫詩的語言模型，卻難以應對日本通關的具體法規要求。在通用數據上訓練的系統，錯過了經驗豐富的營運者能瞬間識別的模式。

真正的挑戰不是數位化，而是整合——構建能夠放大人類專業知識的技術，而非用次級方案取代它。

我們不相信為技術而技術。我們相信讓專家更有效率的技術。

HUGO Tech 源於必要。在經營投資顧問和貿易業務時，我們需要不存在的工具。現成的解決方案要麼過度簡化我們的工作流程，要麼在不需要的地方增加複雜性。所以我們自己打造。

這個起源故事定義了我們的方式。我們開發的每一個系統都始於我們親身經歷的問題。我們添加的每一個功能都解決真實的需求。我們不是研究過傳統產業的軟體公司——我們是學會構建軟體的產業營運者。

這個順序很重要。領域知識先行，程式碼隨後。當你在嘗試優化流程之前理解它為何存在，你才能構建真正運作的系統。

我們相信下一個十年屬於領域專屬 AI——結合機器學習的模式識別與產業專業的脈絡理解的系統。這就是我們正在構建的。

由管理過數十億日圓資產組合的專業人士設計的物業管理系統。由清關過數千批貨物的持照通關士打造的貿易物流工具。我們不猜測需求——我們親身經歷過。差異體現在通用軟體遺漏的細節中：符合交易實際運作方式的工作流程、捕捉經驗豐富營運者真正需要追蹤內容的數據結構。

最危險的 AI 是對不該自信的事情自信滿滿的 AI。我們的方式：專注訓練、持續驗證、適當地交由人類判斷。我們構建智慧工作流程，加速例行決策，同時標記需要人類判斷的例外情況。目標不是取代專業——而是讓專家從機械性任務中解放出來，專注於真正需要他們經驗的事務。

某些營運挑戰獨特到沒有現有解決方案能解決。對於這些情況，我們提供量身定制的系統開發——但只在我們確信深刻理解問題足以良好解決時才這麼做。我們的工程背景結合數十年的領域專業，意味著我們能構建第一次就運作的系統，而非經過多次昂貴的迭代。

技術採用失敗的原因，組織抗拒多於技術限制。我們幫助企業以尊重現有專業知識同時創造真正效率提升的方式進行數位轉型。這不是強迫新工具給不情願的團隊——而是找到人們一旦理解就真正想要的介入方式。

未來不是由理解技術的人構建的。而是由同時理解技術和它所服務領域的人構建的。

HUGO Tech 位於一個不尋常的交匯點。我們有構建精密系統的技術能力，也有知道這些系統實際應該做什麼的領域專業。大多數科技公司缺乏後者，大多數傳統企業缺乏前者。

隨著 AI 能力擴展，這種定位變得更有價值。技術正變得更強大，但誤用的風險增長得更快。知道該自動化什麼——以及該留給人類判斷什麼——需要無法快速取得的那種營運經驗。

未來十年，每個產業都將被技術轉型。問題不是是否——而是誰來引領這場轉型。HUGO Tech 的存在，是為了確保它由理解自己正在改變什麼的人來引領。