《紐時》揭多起矽谷科技圈性騷擾事件,500 Startups創辦人Dave McClure因此離開管理職
《紐時》揭多起矽谷科技圈性騷擾事件,500 Startups創辦人Dave McClure因此離開管理職
2017.07.03 | 創業

知名矽谷種子加速器500 Startups創辦人Dave McClure,因被指控性騷擾女性創業者,宣布離開自己一手創立公司的管理職;許多女性創業家先後紛紛跳出來講述自己在矽谷所遭受侵犯的情況,其中還包括了曾投資Uber的知名投資家Chris Sacca。

性騷擾已成矽谷傳統?

先前Binary Capital的知名投資家Justin Caldbeck被爆出性騷擾事件,就有超過20名在科技圈工作的女性因此接受《紐約時報》採訪,講述曾被投資者及創業導師性騷擾的事件,在一篇標題為〈坦白騷擾文化的科技圈女性〉文章中披露。

除了描述遭性騷擾的狀況,文中就有爆料者直接指明了500 Startups的創辦人Dave McClure,甚至有部分受訪的女性還能提出e-mail、訊息等相關證據佐證;儘管許多公司都聲稱要改變矽谷文化,但從先前Uber性別歧視嚴重、忽視性騷擾舉報的問題,到最近Justin Caldbeck被爆出的性騷擾事件,都讓外界看到性騷擾在科技圈中屢見不鮮,也讓許多女性企業家紛紛跳出來分享自己曾遭到騷擾的經驗。

31歲的企業家Sarah Kunst於報導中談到,2014年當她在討論500 Startups於舊金山加速器的潛在工作機會時,McClure對她用Facebook message進行言語性騷擾,告訴她:「我搞不清楚究竟我該僱用妳,還是應該跟妳調情。」;還有一位女性創業家,描述在一間矽谷創投公司找工作時,投資者要求和她發生性關係,這位創業家拒絕後因此沒能獲得工作;甚至有一名女性主管稱在尋求融資時,被投資人以性別歧視言論騷擾。

據《紐約時報》報導,創業家Susan Wu稱2009年在與會者大多為男性的拉斯維加斯科技大會上,知名投資家Chris Sacca擅自觸摸她的臉,讓她感到非常不舒服;另外還提到,2010年Binary Capital投資家Caldbeck在一次融資中要求發生性關係,Wu說:「正因為男性和女性在科技圈手中權力的不平衡,才會導致了今天這樣的局面。」

據統計,過去一年男性融資總額達582億美元(約新台幣1768億元),而女性卻只有15億美元(約新台幣455億元)。創業家需要足夠的資金才能實現自己的理想抱負,因此投資人的權力往往非常巨大,但風投資本家卻都是以男性居多,加上風投行業的保密要求,即使投資人行為逾矩,多數人都是睜一隻眼閉一隻眼。

Dave McClure
種子加速器500 Startups創辦人Dave McClure,因性侵案離開管理職。

「對於McClure的行為跟所造成的痛苦,我們感到很抱歉。」

事件爆發後,500 Startups共同創辦人Christine Tsai 在官方部落格宣布,將由他接手Dave McClure的工作,Dave McClure將只剩下普通合夥人身份;Christine Tsai稱這項異動早在數個月前就已經決定,但500 Startups其他合夥人卻說對一切狀況全然不知,大家都是看到《紐約時報》的報導及Christine Tsai聲明才得知。

Chris Sacca率先於Medium發表公開道歉,提到:「越來越多女性站出來描述她們在科技圈遭受到的不友善對待,讓我看到了這個產業中更深層的問題,我也了解到我曾是這其中的毒瘤。」「過去幾周,我跟許多朋友談了這件事並閱讀相關的文章,看著這些故事,讓我想到我的過去,我現在明白我個人的問題,我很抱歉。」

500 Startups新任執行長Christine Tsai也表示聲明表示:「最近幾個月,我發現我的共同創辦人Dave McClure對科技界的女性做出不恰當的行為,且跟500 Startups的文化價值不符,對於他的行為跟所造成的痛苦,我們感到很抱歉。」

Dave McClure在週六於Medium發布的回應中,對於自己被公司移除職位沒有否認也沒有辯解,並承認利用了自身權利,在工作場合對女性做出不適當舉動。

McClure寫到:「我在工作場活中,對多名女性做出不適當的舉動,這相當不適當。我的行為是錯誤的,且不可原諒。」McClure稱,新任執行長Christine Tsai與其他500 Startups的員工,對他的行為都不知情,還說,在Tsai知道他的所作所為後,調查隨即展開。

McClure也直接跟Sarah Kunst道歉,「對於我曾經做錯過的事,我要為我無知、自私、毫無歉意跟辯解的混帳行為道歉。」McClure說。

資料來源:TechCrunch 12紐約時報

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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