創業失敗公式: #1. 想要養員工
創業失敗公式: #1. 想要養員工

編按:2017 年的台灣,在一連串的鼓吹、大環境改變之下,無論是剛畢業的新鮮人或具有業界經驗的人們,都開始更勇於創新、創業。但創業並非一朝一夕即可完成的任務,在所謂的「創業圈」裡,各種失敗案例不斷,乍看光怪陸離的鬼故事,其實多少都有些前例可循。

每個時代的創業成功不見得有必然法則可循,但總有些失敗經驗可以參閱。這次,我們且看以技術潛身創業環境,待過大公司、創辦過也加入過新創企業的戴志洋,為我們歸納了一系列的創業失敗公式。

想要養員工,是許多創業團隊失敗的主要或次要原因之一。這裡指的員工,是指那些你可以在任何時候,在市場上找到一個可以快速替代他工作的同仁。

創業團隊沒辦法養員工,主要是因為員工心態問題。通常,如果講好是員工,對企業而言,雙方關係就建基於完成你交付給他的任務,而員工權益相關的一例一休、勞健保等等都必須要按照規矩來;但創業風險難以預期,萬一創業團隊公司現金流為負,或根本現金不足怎麼辦?借來付嗎?

創業團隊與成熟、大型組織不同,從第一天開始就必須要用最少的資源做最多的事情。對於成熟、大型企業來說,當然不可避免會有許多人員異動,因此這些組織都必須要被設計成每個物件都可以置換,並需要以管理成本去控制每個企業運作的步驟。

但對每天都有太多事情要去煩惱的新創團隊來說,組織裡面如果有一些只是想要被養(編按:領一份錢,做一分事)的員工,你就難以確保讓團隊以突破極限的效率完成任務。這些員工通常如果遇到問題,都需要找其他人或主管才能解決;問題是:創業團隊通常都難以有餘裕會有管理者(編按:意指這個人通常的工作主要做管理而本身不會有產出),這樣會導致團隊溝通成本太高,而執行力則難以超乎一般組織的預期。

time man shutterstock
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圖/ ShutterStock

創辦人的時間太貴了,不太有可能有太多時間可以分給管理這項任務,這並不表示創辦人並不需要管理,而是這些管理風格與結果,會直接顯現在他日常決策、執行任務的每個環節上。創業團隊內的每一份子,都可以透過這些日常決策與互動,更加理解彼此的想法,校準彼此的認知。簡而言之,一個好的創業團隊,每個參加者都是夥伴關係。

夥伴(Partner)與員工是不同的概念:創業團隊成員,必須是在自己領域中能夠獨力作戰的人,就像是游擊隊成員一樣;團隊的每一份子,都有共同、明確的目標,每個人在自己的專業上都知道怎麼達成這個目標,每個人根據日常不停校準的判斷力,解決團隊面對自己熟悉領域的問題。除了獨力作戰,游擊隊成員當然可能共同合作完成任務。好的夥伴間對彼此都有足夠的信任,隨時更新彼此的認知,確認並解決歧異。創業的過程中,會有很多夥伴撐不下去而脫隊,但這沒有關係;只要持續有夥伴可以跟得上團隊成長的速度,那就可以持續前進。

關鍵字: #創新創業
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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