Y Combinator CEO:寫給雄心壯志19歲的你的一些建議
Y Combinator CEO:寫給雄心壯志19歲的你的一些建議

譯者導讀:在人生的十字路口,往往我們感到徬徨,不知道該如何做選擇,或是這樣的選擇會有什麼結果?Sam Altman告訴我們什麼選擇都可以是對的,只要你對自己的選擇負責。不求快但求長遠,時時保持對自己所選擇的事物的熱情,面對新的挑戰正面迎戰。文中許多論點都能一語驚醒夢中人,我深深相信當你夠喜歡,就無需再去計算付出與收穫,因為你成就的不只是事業而是志業,是你願意傾盡全力去爭取的未來。

「正處於雄心壯志19歲的我,應該要做些什麼呢?」

經常有人會問我這個問題,因此關於這個問題我現在已經做了許多功課,我想我可以跟大家分享我的想法。

在19歲這個時期,大多數的人都在猶豫到底我應該去念大學呢(有時候還會一邊做一些課外的活動),或是我應該選擇進入一家公司工作,甚至是可以開始創業。

我想說的是,事實上無論是上大學、工作、或是創業,都可能是對的選擇。重要的是,你應該考慮每個選擇可能帶來的結果是不是你喜歡的或是能夠承擔的,再做出決定。永遠要記得選擇自己最喜歡的那條路去走,唯有這樣的選擇才能確保你在這條道路上能夠做出些很棒的成績。

另外,無論你選擇了什麼,有兩件事情是一定要記住的:時時創造新的東西,並且常常和有智慧的人聚在一起。「創造新的東西」是沒有任何限制的,它可能是課外的開放式計畫、創業、或是為你的公司提出一個新的銷售點子等等。不過,相信我們都很清楚紙上談兵是不算在內的。嘿!停止就這樣只是”坐著”和你的朋友討論你們的網站將會多成功吧。

那些我們看來超群出眾的人總是在創造新的事物,且他們的身邊也都是和自己一樣出類拔萃的人。因此,當你走在人生的十字路口時,將這兩個條件納入你的考慮,它們將會是你最好的幫手。

堅持在對的事情上,這會吸引來更多的好事發生。(吸引效應是很可觀的,因此抓住你真正想做的事情,盡量避免同時被太多有趣的事情吸引反而造成分心)

往往當你在做決定的時候,都會希望能夠承擔對的風險,不過絕大多數的人卻都想錯了。舉例而言,選擇留下來讀大學似乎是一條平順無風險的道路,但我們往往忘記考慮到,如果你將你人生中本來應該最豐富多產的青春年華化為平淡無奇沒有作為的一段時光,其實這樣的選擇也是相當大的冒險。此外,你選擇的冒險也可能是用你很喜歡的點子去創業。至於成為一家很有可能會倒閉的公司的的50位員工,我想這就是一個錯誤的風險投資。

如果你選擇留在大學裡,時時提醒自己多學些有價值的事情,並將自己栽進有趣的議題裡,因為大學或許是能讓你遇見志同道合的人最好的地方。說到這裡,到底怎麼樣的人應該要讀大學呢?嘿!如果你真的很擔心你可能會因為輟學而錯過一些重要的人生經驗,那你可能應該選擇唸大學。

如果你選擇加入一家公司,我建議去加入一個異軍突起的公司。通常每個時期都會有一些這樣的公司,對於聰明的年輕人來說,應該可以辨別出這些公司。這些公司通常對於風險與收益的取捨十分高明,即使外界並不一定會相信他們,但像這樣的公司大部分都會走向成功。幸運的是,具有雄心壯志的年輕人正是他們所喜愛的。此外,加入這樣的公司還有很多好處,比方說:你可以分到比較多的股票(相對於你加入一個小的新創公司,你可能只會得到其十分之一的股票,但你卻只需要承擔百分之一或是千分之一的風險);可以和很多十分傑出的人一同工作,從他們身上學習成功原來就是這樣;最後,你還可以在你的履歷上多一項可能會對你未來選擇相當有利的一項紀錄。除此之外,如果你在一家最後倒閉了的公司裡工作了幾年可能也能得到一些收穫。但一定要記得如果你選擇了一家已經很成功的大公司,背後的意義是你可能會和一些比較沒那麼出眾的人一起工作,並且能從這裡學到的會遠少於剛剛所提到的兩個選擇。

順帶一提,千萬別讓薪水成為你考慮的因素之一。我曾經看過某個人做了一個相當糟糕的決定,她為了微軟3萬美元的高薪,回絕了一家異軍突起的公司。這個決定將很有可能讓他不再能創造出有趣的產品,也不能和一些聰明的人激盪。當幾年後有新的機會在來臨時,在他面前的選擇將會比當初他做了另一個選擇的結果差得遠。

永遠記得只有當你擁有一個你非常喜歡的點子時,才選擇去創業!如果你只是和你的朋友聚在一起閒聊試著想出一個點子,那我不認為你該開一家公司(當然很多人不同意我的論點)。不過值得一提的是,創業失敗能帶給你的仍然比身為一家倒閉的公司的員工好得多,因為你能學到的更多。當你在一個你很喜歡甚至已經很有想法的點子上失敗了,你不太會感到遺憾,人們也不會因此而不看好你。最糟的是,藉由模仿別人來創業。千萬別忘了,還是有很多機會可以創業,每家新創公司都至少需要投入6到10年的時間來等待那個適當的時機。

另外,創業的其中一大優點是,它讓你快速的進步,讓你花做短的時間學到做大量的東西。但它也有一個很大的缺點是讓人很容易的想要去創業,比方說當你在創業的時候,你會告訴大家你在創業,而這往往很容易影響你的判斷能力。

最後,無論你的選擇是什麼,永遠記得讓你的熱情如同細水長流一般,而非煙火般的曇花一現而迅速燃燒殆盡。並且盡量減少你所做的承諾,因為我看過很多與絕佳機會擦身而過的人,往往都是因為他們無法承擔減少薪水、抽不開身、或是沒有足夠的時間。

從現在開始正視這些風險吧!Drew Houston曾在一場畢業演說中說道:「你只需要做對一次選擇就夠了」。我十分贊同這句話,因為真正的冒險是你從來沒有邁向那條能夠讓你抓住關鍵機會的道路上。

註腳:

  1. 有時候,第四個選擇是成為風險投資者。這常常是一個錯誤的選擇,成為風險投資者最好的方法不是從一個初階的實習生一階一階地爬上去。即使你想成為一位風險投資者,更好的方式是創業或是加入一家新創公司,然後在你28歲的時候得到一位合夥人的邀請。另外,好的創業家會想和一個有營運經驗的投資者一起共事。
  2. 有趣的是,沒有人曾經考慮過往學術界的方向繼續專研。

本文作者為Y Combinator現任CEO Sam Altman,譯者為藍詩婷,原文編譯自〈Advice for ambitious 19 year olds〉。

關鍵字: #Y Combinator
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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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