我的創業切身之痛:#1會飛的豬,沒有一隻過得舒服
我的創業切身之痛:#1會飛的豬,沒有一隻過得舒服
2017.09.18 | 創業

還記得前陣子聽到雷軍說的「站在風口上,豬都會飛」。

但雷軍沒告訴你的是,這些會飛的豬,沒一隻過得舒服,因為伴隨公司業務成長帶來的副作用,是大部分人沒法想像的。

這文章談的副作用不是指公司資本不足、團隊技能不足以做公司想做的事情、公司找不到業務方向、追不到使用者等淺而易見的問題,而是看似光明,卻絆自己一跤的可怕陷阱。

其中有些事情是我的切身之痛,有些事情則是身在其中,同樣不好過,講出來就是希望正在風口上的你,也可安然度過。

不好意思,我需要跟你收個錢

作為公司的CEO,業務成長時卻面臨業務成長帶來的負面效果,確實失職。我在某晚寫下網誌:不好意思,我需要跟你收個錢,講述公司發不出薪水的問題,我想許多創辦人都經歷過。我們公司的問題並非沒有業務,而是業務成長快速,但應收帳款也跟著水漲船高。

怎麼收錢是個學問,B2B的生意常碰到票期或是倒帳狀況,而B2C的生意則是遇到退款與客服的衍生問題,這些問題都需要專人來處理。

我曾經跟一個前輩討教,前輩說他們公司有兩個員工專門在收錢,我大吃一驚,因為在兩年前,我根本沒意識到這是個問題,但是成熟企業卻相當重視,還有人專職處理。

很多新創企業在前期,專注產品跟服務開發,看到有很多人欣賞自己的公司就開心了,殊不知就是因為別人的重視,讓自己的經營成本被墊高,需要更多現金做自己的底。

一家成功的企業,絕對不是做到Profitable就夠了,還要做到Cash Flow Positive,這對剛創業的人來說,可能是天方夜譚,但既然創業本身就是挑戰,我們是否該選擇正確的目標挑戰呢?

現金流壓力不好解,可以靠借貸與融資等方法,度過短期難關,但長遠來看,還是需要良好的制度挑戰Cash Flow Positive,降低自己的應收帳款比例,才是好的企業主該思考的事。

變形的團隊文化

團隊快速成長帶來的衝擊也是「風口上的豬」常有的問題。

簡單來說,人都希望被別人尊重,當公司空降部隊成為員工的長官,底下的員工會覺得莫名其妙。更別說長官一來就訂下一堆奇怪的規矩,破壞團隊氛圍。一旦發生,公司輕則動盪一陣子,重則分崩離析,非常可怕。

企業在業務成長的同時,極度需要專業人才,但專業的人才,通常帶有自己的風格跟脾氣,怎麼融入團隊,是一大學問。

而軟體新創以人為本,員工與員工之間更需要默契,兩個人不困難,但一群人要能產生默契,就沒這麼簡單,而這個默契就叫文化。

當公司只有3到5人時,員工間的想法就有不同了,更何況是50人的公司。因此公司在建立SOP時,不應該強制導入,而是透過員工的習慣做法,循序漸進,讓意見不同的員工了解為什麼要這樣做,然後形成文化。若只是硬性規定員工遵守,容易引起員工反感。

我遇過一些傳統的公司,員工工作型態大多是朝九晚五型,但後來新加入的工程師要求彈性,就讓該工程師特立獨行,結果讓新成員被同事冠上「異類」的名號。

當有小問題發生時,因為公司業務順利,並不容易察覺,隨著公司業務越來越好,員工壓力越來越大,他們就會開始抱怨公司管理不公,這時容易形成離職潮。也就是說,原本的好意,成了分崩離析的關鍵因素。

我曾經發布過一篇有關商業政治的文章,裡面提到「我們常致力鞏固公司外的資源,卻忘記了跟你一起打拼的所有夥伴」。我曾看到不少團隊,有著不錯的開始,但因共同創辦間有不同想法,以致於原地打轉甚至倒退走,最後分家、拆夥或結束營業。

這些公司並不是沒有業務,而是因為業務太多太好了,造成團隊間的爭執,這種情況不止發生在新創團隊身上,也常發生在老企業身上,正好驗證了比爾蓋茲(Bill Gates)說過的一句話,「大成功靠團隊,小成功靠個人。」這是話就是警惕創辦人,在得到個人的小成功後,不要忽略團隊。

從來不敢說自己經驗豐富,但這幾年看著自己的客戶或是身邊朋友常踢到鐵板,因此分享近七年的創業體驗。未來我會繼續分享,供大家參考。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #雷軍
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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