創業這件事,沒有所謂「準備好了再上」
創業這件事,沒有所謂「準備好了再上」
2015.12.25 | 創業

照片來源:Petr Dosek

作者馮彥永,Java 語言愛好者,Cubie Messenger、Zaoo 共同創辦人。原文刊載於馮彥永的 Facebook,《數位時代》獲授權轉載。

編按:本文是馮彥文針對《數位時代》本週三刊登的〈[創業一堂課] 台大財金系專家教授陳嫦芬:社會不該盲目鼓吹年輕人去創業!〉一文做出回應,建議各位讀者可以先閱讀後再回來看這篇文章。

同意不應該 “盲目的” 鼓勵年輕人創業,盲目地做任何事情都不對。但,我覺得這篇寫的理由完全不對,準備不足只是個偽命題,只是用來把想做事的人匡住讓他們不要輕舉妄動。我舉幾個反對的理由:1. 什麼叫做準備充足?我覺得這把創業比喻成聯考一...

Posted by Yenwen Feng on Thursday, December 24, 2015

以下是馮彥文的回應(文章形式經過編輯):

同意不應該「盲目的」鼓勵年輕人創業,盲目地做任何事情都不對。

但,我覺得這篇寫的理由完全不對,準備不足只是個偽命題,只是用來把想做事的人框住讓他們不要輕舉妄動。我舉幾個反對的理由:

1. 什麼叫做準備充足?

什麼叫做準備充足?我覺得這把創業比喻成聯考一樣,好像都要一口氣準備到最好再去應試。我以為這種看法出了社會就沒人當真了,人生中能準備好再去的大概只有考試而已,到了考試以外的人生規劃如家庭,職場,甚至健康都沒有所謂的最好時間點,我們就只能隨時備戰不是嗎?

如果要準備充足才行,那幾個反例如 Facebook,Apple,Google,Microsoft 的創辦人都是學生或是輟學創業。照陳老師的說法是,我們怎麼知道人家沒有準備?那我要反問一句,為什麼覺得台灣年輕人就沒準備?

其實我相信很多年輕人都沒準備只是有夢想,就像美國很多輟學生大部分也都不是創業成功一樣。問題不是大部分不是,而是如果他是的話呢?為什麼不能給這些人機會試試看?

另外一個看法是天才論,這些人是不同次元遙不可及的,那我就要舉我學弟大河馬為例子(編按:「大河馬」指的是cacaFly共同創辦人邱繼弘。),他就是從學生一路跌跌撞撞,但最後上手後一直到現在都做得很好。我可以舉出更多沒經驗成功或失敗的例子,但那個比例我想跟所謂有經驗成功或失敗的比例差不多(這裡的有經驗我其實不知道怎麼定義,就說比較老好了)。

因為沒有人可以確切定義那所謂需要的經驗是什麼,通常都只是且戰且走,而這也是 Paul Graham 提到創業到頭來看的是 Relentlessly Resourceful

2. 如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」

A startup is the largest group of people you can convince of a plan to build a different future.
––Peter Thiel

如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」,那照這個思路來看,本來就沒有準備不足的問題,因為沒有人試過的事情又有誰可以說是否準備地充分呢?

3. 大公司學到的,創業常常派不上用場

如果我們談的是預備知識如籌資,開發,行銷等,反而有了自己的產品才是你突飛猛進的機會,因為為了自己產品的上市,你才會竭盡所能地學習與用盡所有的方法。之前在大公司學到的事情常常會派不上用場,如你在一個成功的公司如 Google 做行銷,在大家的鎂光燈下做行銷與默默無名從頭來開始做行銷是完全不一樣的。

真正需要的預備知識我覺得看完 YC 的「How to Start a Startup」影片就夠了。

4. 不敢做別人沒做過的事情,只會離成功越來越遠

這是一個悖論,創業九個失敗一個成功,可是如果目標只是放在自己不要成為那九個之一而想要準備足再創業,那這樣只會讓你不願意冒險,一旦不願意冒險再回到第一點 Peter Thiel 說的,你不敢做別人沒做過的事情,那你只會離成功越來越遠。

5. 一事無成又怎樣?

創業到 35 歲一事無成又怎樣?(我四十歲了),我也看過很多人四十歲在大公司工作,又有什麼可以說嘴的事蹟呢?什麼叫做回頭路?回去哪裡呢?大公司才是安穩的地方?(我想這時代已經不是這樣了吧。)

最後想摘錄一段 Peter Thiel 的話給有興趣做創業指導的人:

The paradox of teaching entrepreneurship is that such a formula necessarily cannot exist; because every innovation is new and unique, no authority can prescribe in concrete terms how to be innovative. Indeed, the single most powerful pattern I have noticed is that successful people find value in unexpected places, and they do this by thinking about business from first principles instead of formulas.

(另外我覺得很奇怪公司賣外國人不是就不管員工死活或是沒創造價值,這是兩回事吧,不知道他為什麼要做這樣的連結,不過這是另外一個議題。)

關鍵字: #創新創業
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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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