《甘於平庸,你只會被世界秒速拋下》所有的失敗,都只有一個原因:無法把失敗當成經驗值
《甘於平庸,你只會被世界秒速拋下》所有的失敗,都只有一個原因:無法把失敗當成經驗值
2015.07.04 | 行銷

##02.所有的失敗,都只有一個原因:無法把失敗當成經驗值

「唯有堅持到底,才是成功的捷徑。」

展開新事業時,要毫無困難,一帆風順地步上軌道是不可能的。發展過程中,一定會遇到一些企業競爭或是料想之外的困難。

遭遇這些困境時,孫正義認為,唯有堅持到底才是成功的捷徑。

舉例來說,日本的網路拍賣市佔率最高的日本雅虎,初期的經營也非一帆風順。日本雅虎剛開始加入網拍時,已有強大對手eBay阻擋在前方。日本雅虎在1999年開始提供網路拍賣服務,eBay則在隔年進入日本市場。

日本雅虎在初期時便面臨到強大對手的來襲,當時日本雅虎採取的戰略是取消網拍上架費和交易手續費。由於網拍的系統維持費相當龐大,免費提供服務也就意味著降低原有的利潤。但日本雅虎仍選擇取消費用,以增加使用者的數量並提高市占率。

老實說,一個網拍平台是否有競爭力,取決於拍賣商品和使用者數量的多寡。

想想看,各位如果有不要的物品想拿到網路上拍賣,應該會選擇到使用者最多,最有可能賣出的平台去拍賣,反過來,若各位想找自己想要的商品,也一定會去瀏覽商品數最多,最齊全的網站。所以,網路平台要想成功,首要的是拿下壓倒性的市占率。

日本雅虎這個網拍免服務費的策略,一直持續到成為市占率第一,對手eBay退出日本市場為止。日本雅虎之所以能成功,靠的就是未達到目標前絕不放棄,堅持到底的精神。

##成功要訣很簡單:失敗後仍繼續前進,直到成功為止

除此之外,「堅持到底」也說明了即使是失敗,也要持續挑戰的重要性。

即便是孫正義開啟的新事業,也不是全部都能成功。

對那些最終無法上軌道的事業,孫正義並不將其視為大失敗,反而是對失敗的結果進行適當的處理,將其轉換成下一次的軍糧,繼續新的挑戰,如此努力所換來的,便是今日軟銀(軟體銀行簡稱)的成功。

軟銀的通訊業務,就是克服種種失敗後,成長而來的。

孫正義在創業初期便對通訊領域產生興趣,他在1984年發明了「NCC BOX」的裝置,當時,隨著通訊的自由化,產生了名為「新電電」的新式電話服務,而「NCC BOX」便是用來使用這種服務的裝置。軟銀在1995年與NTT DATA成立合資公司,開始網際網路服務供應商(ISP)的業務。

不過在1999年,軟銀將其所有的股份賣給NTT DATA,並退出ISP事業。

同一年,軟銀和東京電力、微軟,三者合資,開始了無線高速網路的事業,但在2003年面臨到停業清盤的命運,不僅是在日本國內,軟銀也陸續投資如美日海底纜線的公司,國外的有線電視網路公司等等,不過最後都以撤資收場。

累積了這些失敗的經驗,軟銀在2001年開始ADSL寬頻網路的事業,終於在通訊業獲得成功,打下一片天地。之後在2004年收購日本Telecom,2006年又收購日本Vodafone後,軟銀身為通訊公司的地位也因此穩固。

孫正義一旦決定了目標,在達成以前,對於伴隨的負擔與失敗都毫無畏懼,堅持下去,終究獲得了最後的成功。

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##05.失敗後不要「找藉口」,而是要找「合理的解釋」

「不要找藉口!我不想聽藉口!」

軟銀的員工向孫正義報告像是企劃案的進度不如想像中順利,或是銷售額未達預期的壞消息時,一定感受到非常大的壓力。

原因不光是孫正義對報告的內容不滿意,而是他在員工報告時,一定會徹底追問「為什麼進度會不順利?」、「為什麼銷售會未達預期?」試圖找出失敗的原因。

如果員工對他的追問無法提出合理的解釋,孫正義就會大喝一聲「不要找藉口!我不想聽藉口!」

如果員工對失敗原因無法提出明確的改善方法,就會再度遭到孫正義的責備,若如此的狀況一直持續,孫正義便會判斷負責人的能力不足,進而更換負責人。

##要求合理的解釋而不是找藉口
開會時有一種人,會沒完沒了地解釋目標或銷售額無法達成的理由,為失敗找藉口。

常常可以聽到的藉口就是,提一些無關緊要的理由來解釋為什麼無法達成。

具體的例子像是「各個店鋪的營業額的計算需要花上三天的時間,所以統計上會有誤差。」就算有三天的誤差,計算單位是一週或是一個月的話,這三天的誤差也包含在內,換句話說,這種程度的誤差,對結果應該影響不大。

不過某些公司的會議中,還是可以看到這種利用數字花招來找藉口,其他人也不追究的例子。但是,碰到孫正義,這種低程度的藉口絕對不管用。

還有一種藉口是,用每年都知道的事,當做業績衰退的理由。譬如說「今年過年後的購買力不振,導致一月份的銷售額不如預期般成長。」

如果在孫正義面前說出這種藉口,一定會像這樣被大罵一頓:「你應該知道每年都會過年吧!為什麼一開始擬定計劃時,沒有考慮購買力不振的可能性,並提出對策?」

此外,像是「在雷曼風暴的影響下,國內外購買力大幅減低,導致銷售額無法達成」,用過於宏觀,根本連理由都算不上的說法來找藉口也絕不可行。

用雷曼風暴來做理由,雖不能說毫無關係,可是理由過於宏觀,以至無法導出有效的對策。

畢竟,外在的大環境有所變化是理所當然的,但在如此的環境變化中也有能迅速的做出反應,銷售持續成長的公司,原因在於他們不會用大環境當藉口,而是仔細分析銷售額無法達成的原因,提出對策,為達成目標盡最大的努力。

其他常見藉口,還有「合規審查部說這不合規定,所以我們就放棄了」、「系統的開發無法趕上進度」等等,用部門間的調整因素來逃避失敗。

面對這些藉口,孫正義會一一駁斥說「不光是合規審查部,律師事務所也商量過了嗎?」、「沒有和系統部好好商量,調整開發規模的一方也有不對!」

其實,大企業或政府機關,各個部門之間就像築有一道牆,要能做到部門間的調整並不容易。

如果在開始一項新企劃、新事業時,各部門都想避免風險,只管做好自己的工作,等部門間的調整全部完成,公司全體得以執行時,原先的企劃範圍也會被縮小到不能再小,這就是所謂的大企業病。

孫正義要求屬下的不是「找藉口」而是「合理的說明」與「有效的對策」,一定要具備完成目標的決心與意志力,再來,必須找出導致目標和現實有落差的合理原因。

分析角度過於宏觀,沒有辦法導出可以實行的「對策」。確實地找出「合理的說明」並且從中導出「有效的對策」是非常重要的。

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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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