[創業一堂課] 微軟大中華區前總裁黃存義:創業懂這三個原則,基本上不會失敗!
[創業一堂課] 微軟大中華區前總裁黃存義:創業懂這三個原則,基本上不會失敗!
2015.10.22 | 創業

黃存義為台灣資訊業專業經理人,現為光寶集團策略長,曾任東元資訊德國分公司總經理、台灣惠普科技行銷專案經理及業務經理,1999年擔任台灣微軟總經理、2001年出任微軟大中華地區總裁。2008年離開微軟,結束長達16年的微軟生涯。亦為AAMA台北搖籃計畫第三期導師。黃存義非常擅長擬定大公司的事業經營策略,他怎麼給成立4-5年、要規模化擴張的新創團隊建議?他又怎麼看待影響食衣住行育樂的網路產業?

創業有不同規模,規模越小,回報當然越低,但是成功或失敗的影響都不大,如果沒有經驗的話,可以從小的做起,經歷越豐富,創的平台越大,玩得越大。這個過程中,有幾件事情要注意,我比較不適合對小創業建議,比較適合對規模大的創業建議。

不要從單一的一件事去想「我的成功會怎麼樣」,要想的是你怎麼捕魚?是用漁船撈魚,或是去釣魚?因為規模不一樣,你所花的資源,對於產業的內部或是整體面看法也會不同。因此,如果你要創比較大的事業時,有幾個基本的原則如下:

第一,喜歡從失敗裡面學到東西。

矽谷常講一句話,他不去看失敗,他說:「你學到了什麼?」矽谷有一句名言是,「Fail early, learn fast.」失敗得越早,就很快學到東西。所以矽谷投資人不在意創業家的失敗,他只在乎創業家是否學到了東西,太棒了,再趕快進行下一個創業。

台灣人則是,失敗了就被當成黑名單,這完全不一樣。我認為喜歡失敗是指很早就失敗,喜歡從失敗裡學到東西,因此,後面就比較不會失敗,包括創業家和投資者都是這樣。

黃存義  
(圖說:微軟大中華區前總裁黃存義指出,要創較大的事業有三個基本原則。圖片來源:郭涵羚攝影。)

第二,從裡到外不了解這個產業,別說你要創業。

如果你不了解產業,也不知道要怎麼贏過競爭者,去創業、摸索,只是花了一大堆錢卻沒有結果,這樣不只是燒掉別人的錢,最重要的是還燒掉人生最重要的光陰。對產業瞭若指掌,必須下苦功,要像海綿一樣吸收知識,把產業搞得清清楚楚,讓產業都在你的掌握之中,才有機會成功。如果連這個都不懂的話,創業是浪費你的生命、浪費錢,也浪費機會。

第三,你學得多快?

創業家不可能所有事都懂,若要了解產業從裡到外的話,重點是你學得多快?或是你有沒有找到對的人一起來做?這些人可以用互補的方式,建造一個比別人能力強很多的團隊,而且希望團隊裡的人,每個人都有兩把刷子以上。

很多人只專精某一個領域而已,最近碰到一些被收購的矽谷團隊,我問他,「你為何成功?」他說,「我的團隊裡每個人都懂兩樣以上的專長,而且這個專長不管放到哪個位置上都能做。」這真的很厲害,所以團隊裡的溝通默契就會很好,因為同時懂兩樣,有的是硬體兼軟體,有的是研發兼營運,或是財務兼行銷,都是多面向的跨界,這樣幾個人湊起來,就是一個夢幻球隊。

三個原則連結起來,第一個原則,不要怕失敗,就是拚命去衝,這是學習的過程。第二個原則,你一定要發誓搞懂產業,比別人都懂很多,你才有機會成功。第三個原則,因為你在學習的過程有組織夢幻團隊的能力,讓大家達成目標,這個團隊樣樣比別人強,基本上不會失敗,雖然不一定成功,但比較容易成功。

另外,我也很強調投資報酬率的紀律,這是大企業累積成功的關鍵,只做能累積的事情。因為很多企業在創業時,遇到賺錢機會,會想為什麼不賺這一把呢?可是賺了這一把,有沒有累積你的能力來做下一波投資?如果只是看到錢就去賺,雖然帳面上漂亮,但是對於做下一個事業,沒有更多的能力與經驗,能力還是在普通的階段。此時如果競爭者很集中他的資源的話,他的能力就一直往上累積。

所以一定要拒絕賺錢的誘惑,而選擇累積能力的路,也就是每件事都要同時考慮賺錢和累積能力,這樣事業才會擴大。如果累積能力而不賺錢的話,那要看看自己在什麼市場、什麼樣的氛圍,像亞馬遜到現在也還沒賺錢,但他持續投資,所以能力也非常強,這也可以。

這兩個模式不同,台灣企業家比較喜歡能賺錢的企業,外國企業比較喜歡有能力的企業,所以為什麼外國的投資人一賺就賺幾萬倍、幾十萬倍,台灣只能賺小錢,真正的觀念差別在這裡。

我常開玩笑說:「你是做實業,還是做虛業?」實業就是經過資本和利潤的累積產生的事業,虛業是經過資本的投入後,產生一些看不到真正收錢的方式,可是大家願意投錢進去。務虛,通常透過這種做法,利潤和營收是從別的地方來,不會從我做的這件事賺到錢,但是它不見得能找到獲利方式,但找到之後通常就會襲捲天下,所以像美國和中國,有很多模式就是這樣,雖然是務虛,可是非常好。

我覺得台灣的企業家,像這樣務虛的不多,這也是為什麼台灣在網路產業遠遠輸給全世界其他國家的原因,因為大家都是務實,而很少務虛。但是網路新創絕對是務虛,有這種知識的人不多,有這種知識的人要好好栽培發展下去,台灣不要太偏一方,應該要多方面發展,這剛好是中國很強,台灣很差的地方。

以後全世界都用這個方式賺錢,沒有這種能力的時候,就會被別人跨過,尤其當所謂紅色的供應鏈起來時,台灣就被上下夾擊,利潤最高的在做虛業,利潤最低在做實業,但做實業又會面臨更便宜供應鏈殺上來,就會被夾殺。這個過程中,可不可以思考:要嘛做到最下面的實業,要嘛就做務虛,或是跟他們結合在一起。

做務虛,可能不會在很快的時間就賺到錢。所以怎麼賺錢很重要,你有什麼商業模式、在什麼時候會賺到錢?自己要很清楚。我們通常說一鳥在手,比雙鳥在林還好,但事實上不是這樣啊,如果有很多鳥在林的話,我為什麼要抓這一隻鳥?為什麼不用一個網子把林上的1萬隻鳥全抓下來?我為什麼要抓這一隻呢?這樣的觀念,就會讓公司分岔成兩條不同的路,而全球都已經在走務虛的這條路了,台灣其實嘗試得太少。

談網路時,台灣的2300萬人口,大家會覺得不值得,寧願賺全球硬體的錢,即使是一毛一毛賺,都比務虛還來得好。可是大家不知道,務虛的結果最終會影響人們的食衣住行育樂,生活全都會改變。大數據已經存在很久了,為什麼現在大家才在談?請問有誰真正應用大數據產生利潤?以大數據產生能力,再用能力來賺錢?

務虛的能力,台灣現在還差很遠,很多人在找方法,所以我常常對創業家說,「Give me the money!」如果創造不出錢的話,表示把流量轉成現金的務虛能力還不夠。

延伸閱讀:[創業對談]黃存義X劉于遜Part1:活用NABC原則,把流量變營收
[創業對談]黃存義X劉于遜Part2:3個原則,評估你的事業模型

關鍵字: #流量變現
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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