幼稚園小朋友可以教創業者的事
幼稚園小朋友可以教創業者的事
2012.07.10 | 科技

《精實創業》(The Lean Startup)作者Eric Ries進行一項創新測試,幼稚園小朋友居然擊敗了商學院學生。Eric Ries剛加入了「奇點大學」(Singularity University)並且舉辦一場「棉花糖挑戰」(marshmallow challenge),這是一個相當有名的測驗,每個團隊有20根義大利麵條、有限長度的膠帶和棉繩、以及一顆棉花糖,限時18分鐘內盡可能堆疊出高塔,規定是棉花糖必須在最上層;挑戰有多困難呢?測驗結果:平均疊出20英寸高,但是商學院學生的高度不到一半,幼稚園小朋友可達26英寸,你沒看錯,幼稚園學生將近是商學院學生的三倍之高。

幼稚園小朋友蓋高塔的過程中並沒有太多計畫,他們所做的就是「一直蓋、一直失敗」的重覆步驟,因為累積的失敗結果可以讓最後的棉花糖聳立,「團隊、承擔風險、測試原型、和抗壓性」是成功的關鍵,也是小朋友們應對比MBA學生更好的地方;Eric Ries認為這也是創業者的基本信念。

矽谷和世界各地創業風氣興盛之地,近來新興的創業法則:規畫少但是做得多,和傳統商學院訓練相當不同,其實就是精實創業;從某個假設開始進行,利用最少的資源證明想法可行、也有市場,如此模式得到的產品被稱為最小可行性產品(MVP,Minimum Viable Product),目標是盡可能在想法產生之後縮短催生產品所需的時間、金錢、和心力,MVP產品通常並不完美,事實上Eric Ries最喜歡說,如果你對推出的產品不會覺得難為情,代表這項產品其實太晚出現了。

Eric Ries認為產品應該是一而再、再而三的持續改善,讓企業穩步地往前行,對每一次的創新審核(Innovation Accounting)都要非常誠實面對。衡量產品成長與確保自己走在正確道路的關鍵指標,從構想開始再次驗證,所花的時間一定要比商學院學生寫出事業計畫書的時間還短,就是這樣快速反應的原型和彈性的計畫(類似棉花糖挑戰中,那些無所畏懼一再嘗試的年輕人),才有可能成功。

這是一個技術快速發展的時代,「精實」可能是最重要的環節;運算、生物、甚至是太陽能等仰賴大量資訊的技術,像是Ray Kurzwei提出的「加速回報定律」(Law of Accelerating Returns),每十年技術革新速度即會加倍,越是競爭激烈的環境,成功或失敗將取決是否具有一再重覆或關鍵時刻決定改變的靈活應變能力。

出自VentureBeat
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關鍵字: #創新創業
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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