銀髮產業興起，美國社企Aging 2.0來台找夥伴|數位時代 BusinessNext

根據經建會的報告，在兩年後，台灣的老年人口數將超過小孩人口，2017年台灣將正式進入高齡社會，而到了2020年，50歲以上人口占比將高達4成。台灣人口老化是危機，也是商機，隨著戰後嬰兒潮世代逐一退休，這群新興老人不僅消費力驚人，而且勇於擁抱新科技，相關銀髮產業也相繼應運而生。

在美國矽谷，就有這麼一家社會企業看準銀髮世代的需求和潛力，積極扶植與銀髮相關新創公司，提供產業鏈資源、媒合產業機會和擔任導師，就是希望能夠真正抓住老化2.0 （Aging 2.0）世代的需求，迎接未來即將湧現的7,500萬名退休嬰兒潮族群，這家公司就叫做Aging 2.0。

Aging 2.0不只希望鼓勵老人照護產業發展，更看重如何透過創新和科技的力量去改善老人的生活品質，而不只是提升老人的生活「量」。因此Aging 2.0透過在世界各地舉辦與老人照護相關的活動、媒合會，並且與學術機構和創投合作，希望吸引更多人投入老人照護產業，建立銀髮產業生態圈。

例如史丹佛大學的長壽中心就是Aging 2.0的合作夥伴之一，史丹佛校方希望藉由Aging 2.0接觸更多具有創新想法的團隊，共同解決高齡人士的生活問題。例如十月史丹佛長壽中心就舉辦了銀髮設計競賽，甄選全球優秀的設計作品，希望讓更多設計師和年輕學子投身銀髮相關產業，幫助老人。

而來自台灣的設計師姚彥慈正是第一屆銀髮設計競賽的首獎得主，她的作品靈感來自她患有失智症的外婆，親眼看到失智症患者進食的不便，她於是親手打造了符合失智症患者使用習慣的餐具，盤子和湯匙的弧度都經過特別設計，讓失智症患者不再吃東西吃得滿桌都是。

無獨有偶，Aging 2.0的創辦人Stephen Johnston當初也是因為體會到失智症患者的困難，才決定離開科技產業，從英國到矽谷創立Aging 2.0，希望藉由科技與創新的力量，解決高齡人士生活中的困境。Stephen Johnston表示：「我注意到，市面上少有產品或服務是可以解決失智症患者與其照護者（家人）的困難，這代表，就算失智症的治療和相關研究已經進行了幾十年，我們還是沒有太多進步。」

這次經驗後，讓Stephen Johnston從其商業、科技背景出發，反思此一產業領域亟需引進更多科技與創新來活化、並提升失智症患者和其照護者的生活品質，甚至可以延伸擴大為一個全面性、跨老年疾病的「銀髮族服務」產業鏈：「如果你全盤去思考，在老化過程中，身體可能經歷的不同變化，那你的洞察將可以同步應用到所有的疾病照護層面。」

Aging 2.0也於今年獲得Gernerator創投基金的資金挹注，該基金確保新創企業在創業初期時能得到資金上的奧援。Aging 2.0創辦人Stephen Johnston即將於11月中來台，與姚彥慈同台分享對銀髮產業的觀察，並挖掘台灣在地有潛力的銀髮新創團隊，提供資源援助，抓住銀浪商機。

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（圖說：Aging 2.0創辦人Stephen Johnston曾任職Nokia, Vodafone等科技公司，但最後選擇
選擇銀髮照護產業創業。圖片來源：Flickr）

[活動推薦] Stephen Johnston來台演講
Stephen Johnston 將現身11月15日銀浪新創力國際週：Aging2.0 行動提案會，和姚彥慈的同台分享產業洞見與經驗，報名詳情請見連結：http://www.silverliningsglobal.com/tw/forum.html

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。