沒有好的合作默契千萬不要創業
沒有好的合作默契千萬不要創業
2006.05.15 | 科技

我認為,跟創業伙伴擁有好的合作默契是創業過程中最重要的事。一九九五年蕃薯藤網路剛上線時掛在開拓基金會之下,當初是為了公益服務而創立的,想要成立一個台灣社會文化資訊網路。
當時成員只有三人,陳正然(現任蕃薯藤執行長)、我、以及負責技術的吳俊興。陳正然的專業是社會學,非常了解社會脈動也有豐富的人際資源,擔任規劃大方向以及行銷工作;我念航太工程有一點點工程背景,對通訊以及網路有興趣,所以負責產品;吳俊興當時在念台大博士班,專業是電腦科學負責寫程式,全世界第一個華文搜尋引擎「蕃薯藤台灣網際網路資源索引」就是他設計的。
因為當時是非營利的型態,我跟陳正然都領少少的薪水,而吳俊興更是義務幫忙,還將主機架在學校宿舍裡。到了一九九八年,陳正然想要將蕃薯藤轉為商業化公司,當時我本來要去學校教書,他跟我說,非營利組織是有多少錢做多少事,而商業化就能以更多的資源服務更多的人,說服了我。

創業伙伴必須互信與分工

創業伙伴最好各有專長,扮演不同的關鍵角色。我與陳正然從一九八八年在美國念書時期就是室友,一九九一年發生獨台會事件(編按:陳正然與其他被捕三人曾到日本拜訪《台灣人四百年史》的作者史明,被視為叛亂份子拘押九天後獲釋),我們一群朋友用各種行動支持他。我跟陳正然對於網路有共同的信念,覺得網路是「窮人的原子彈」,一起經歷過草創、轉型、網路泡沫,到後來進軍中國大陸、成立集團,這些重要決策我們都一起下決定。他一直是負責提出願景、與社會大眾溝通的角色,我的專長則是技術與知識管理。
隨著公司成長,子公司營業項目更多,我們的職務也隨之調整。目前陳正然要兼顧集團的轉投資事業,花比較多時間在中國大陸的事業,台灣部分的營運執行與資源調整工作就交由我負責。由於我跟陳正然的個性都不是強硬派,因此蕃薯藤經營團隊的決策偏向集體決議模式,不是任何一個人獨大。
技術、產品、行銷與業務能力這四項要件,創業團隊最好都要擁有。如果不是全部都有,就需要引入新資源,讓團隊更堅實。蕃薯藤成立公司的那一年,創辦人之一的吳俊興決定回到學術領域,也婉拒了我們提供的董事席位,非常瀟灑。不過到現在蕃薯藤還是把他的名字放在創辦人。創業鐵三角少了一角,就要找其他資源補足,聘請其他專業人才。我先暫接技術長職務,將機房搬到中華電信,再尋找其他專業人才進來。我們現在是由副總經理連祥一負責網站的經營與管理,他曾在趨勢科技與迅映科技工作,是很好的資訊系統設計人才。
另一個重要的決定,就是邀請中研院孔祥重院士擔任我們的董事長。當時我跟陳正然都很清楚,網路這個產業還太新,我們需要一個有國際級眼光的大師做wise man,才有機會走入世界舞台。陳正然就寄了封電子郵件,說我們準備要轉成公司經營,需要幫忙,孔老師回覆說:「我能幫什麼忙?」我們說:「缺一個董事長。」事情就定下來了。

董事與股東的支持很重要

許多公司的內部糾紛,都是由於董事會或是經營階層利益衝突所造成的。有時候是董事會分裂成不同派別,各自拉攏經營團隊,造成分裂;有時候是投資人與經營者彼此角力,因此董事會與股東們的支持,對於創業團隊相當重要。由孔祥重老師這樣的重量級人物擔任董事長,也能夠安撫董事們、強化股東信心。
增資時候的營運計畫很重要,一定要將投資者的「出場計畫」規劃清楚,畢竟投資人的目標是獲利。有些新創公司還沒有走上軌道,創業團隊自己就急著想要出場了,這樣當然危險。其實台灣跟其他國家比起來,新創的網路公司數量很少,其中一個原因就是投資標的不夠清楚,這部分是有心創業的年輕朋友可以多加注意的。

*蕃薯藤網站 Profile
成立時間:1998年11月17日
創辦人:陳正然、蕭景燈、吳俊興
資本額:1億6仟500萬元(台幣)
營業項目:入口網站、網路廣告、整合行銷、電子商務、網路應用、整合服務、無線寬頻網路

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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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