「承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」專訪Fab創辦人哥德柏
「承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」專訪Fab創辦人哥德柏

現在市面上通訊軟體的功能,都傾向串連使用者生活圈中本來就認識的朋友,現在有一款app的創辦人,想要讓陌生人透過相同話題產生連結。

社群聊天軟體「Pepo」的創辦人Jason Goldberg表示,他想要將大家每天使用的智慧型手機連結在一起,將有相同聊天話題的使用者串聯起來。雖然Pepo仍然會提供使用者在既有朋友圈中傳訊息的服務,但這對於剛進入競爭激烈通訊軟體市場的後繼者來說,仍是相當大膽的嘗試。

哥德柏過去也曾經在創業過程中冒過險,失敗的經驗也成為他創業故事的開端,這些經驗將成為哥德柏在2016 Meet Taipei演說著重的主題。今年十月底,當哥德柏與他的團隊要推出Pepo時,透過Skype告訴Meet團隊,他將會在11月17日舉辦的Meet Taipei中發表演說。在哥德柏處理開發者傳來的緊急訊息同時,也一邊向我們透露他演說的重點,同時介紹他的新產品Pepo。

不太美好的那些年

哥德柏曾經因創辦Fab.com——在新創圈歷史中,以瞬間如流星般成功到失敗的設計品電商網站而出名。Fab在2011年上線,銷售上千種私人設計師所設計的平價家居用品,在剛開始的前六個月銷售額達2,000萬美元(約新台幣6.3億元),隔年銷售額就達1.2億美元(約新台幣38.1億元),並向投資者募集了3.3億美元(約新台幣105億元)的資金。

2013年第三季,Fab面臨資金大失血,當時哥德柏擔任執行長,他告訴董事會,大部分的員工都將失去他們的工作。Fab當時除了收購歐洲的競爭對手,也花費太多資金投注在像是倉庫空間等不易規模化的資產上,同時回購客戶數量也在減少。

最終在2015年,Fab以大約1,500萬美元(約新台幣4.8億元),拋售給專門製作訂製產品的公司PCH。這個履歷上的污點,讓哥德柏為那些面臨公司規模迅速擴張的創業家們提供諮詢。哥德柏告訴我們,「要隨時保持謙虛,別讓自己變成被炒作的對象,要本著自己的初心,保持初心跟大膽冒險一樣的重要。」

哥德柏接著談到,「你需要一定程度的自信與行動力去建立正在擴張的服務,這是一項挑戰,但你不可能魚與熊掌兼得。」期待從Fab上學到的失敗經驗,能在Meet Taipei上讓創業者與投資者引起共鳴。

「我被邀請在Meet Taipei演說的其中一項原因,是因為活動創辦人還有許多我在新創圈認識的人都告訴我,在台灣理解、承認與在失敗中復原的文化還沒有完全被大家接受。」哥德柏這樣告訴我們。

「我因為Fab經歷了一場巨大的挫敗,我想其中一件事是⋯⋯在亞洲的文化中承認失敗,會是ㄧ件相對困難的事情。」讓失敗這件事坦蕩蕩的公開,創業家應該「理解並且公開擁抱它,這麼做之後懼怕就會隨之消退。」新創公司面對失敗過於拘束的態度,在台灣早已不是新鮮事。

音樂串流平台KKBox共同創辦人林冠群,在2014年告訴科技媒體Tech In Asia,(創業)失敗就像對履歷宣判死刑一樣。這樣的說法,與曾經在矽谷廣為流傳的「快速失敗,經常失敗」形成強烈對比,這句話傳遞了風險是成功的主要組成要素,但並不是每個風險都有辦法彰顯出它背後的效果。

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Pepo 創辦人 Jason Goldberg
圖/ Jason Goldberg
承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。

「並不是說我們應該都去慶祝每個失敗,我並不喜歡這種因為失敗就要大肆慶祝的概念。」哥德柏說,「這比較像是:承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」

「在新創中的投資者,他們某種程度上似乎比創業家更了解這個道理。」哥德柏補充,「投資新創公司的投資人,他們本來就不會期待每個新創公司都會成功。」

投資者比較傾向大膽下賭注,並承認到不是每個新創都會成功。典型的投資者會期待其中幾個目標新創最後能有不對稱的成功,投資出去的錢最終可以涵蓋整個投資組合。「失敗並不是名聲上的缺陷,只要你保持自身的誠信。」前任Fab的執行長表示。「如果你周圍的人覺得你很誠實,你就是正在學習如何保持謙虛。」他說。「這是我想傳遞的其中ㄧ課。」

哥德柏描繪了典型新創創辦人努力消化競爭過程中的衝動,以及找出成功公式的景象,特別是在自信與謙卑中的平衡。他也告誡,過程中也別忘了持續創造出有用的產品。

「我會這樣說我的願景,新創最後的產品能夠成功,都是因為有團隊的熱情。」 哥德柏表示。「你沒有辦法彌補不成功的產品。」

「所以,我都會跟創辦者強調,在創業早期必須專注在目標上,排除其他干擾的事務,專注於產品。」他這樣建議。

「理想的創辦人就向產品經理,對於使用者經驗,以及科技與理解用戶行為要有熱情。」他說。「大部分新創的成功,都是奠基於創始團隊,亦或不是。」這並不是難理解的部分,而是創辦團隊去執行產品概念的能力。」

哥德柏現在四十幾歲,曾經在白宮的內閣事務辦公室工作過,後來他進入科技領域,在時代華納以及T-Mobile工作。並在2004年,創立了搜尋引擎Jobster。

與PEPO的新開始

哥德柏在推出Pepo的時候,希望能夠秉持上述的那些建議,這些都是他在Fab經驗後下意識的反應。根據Google Play的資料,Pepo下載數目前還只介於5,000至10,000。

哥德柏表示他現在想要「回到最根本,提供給用戶產品。」以及「ㄧ步一步來。」而不是盡可能的快速拓展商業規模。哥德柏自己也投資了Pepo百萬美元,以及一年有80%的時間都待在印度與工程師們建立默契。哥德柏同時也找了很多外部的投資者,其中兩位就是在Fab時期認識的,但他拒絕透露相關細節。

Pepo提供了包括了一對一的聊天,及以使用者所在地點與有興趣的話題為基礎去拓展的群眾聊天的功能。哥德柏也承認,Fab當初應該可以自然沒有束縛的發展,「藉由Pepo,目標是要創造出一個有一定規模,及能夠有效運用遍及全球的服務。」他表示,「專注管理眼前這家公司,而不是你想像中五年後的那家公司。」

哥德柏將擔任2016 Meet Taipei講者,於11月17日以〈連續創業的成功與失敗〉為題發表演講。

本文原文為Taipei event speaker to broach the squeamish topic of startup failure – he should know,作者為Michael Garber,譯者:高敬原。

關鍵字: #新創
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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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