面對癌症無所畏懼,永不放棄創業夢的卡里爾‧曼加爾吉
面對癌症無所畏懼,永不放棄創業夢的卡里爾‧曼加爾吉

「整個創業過程,幾乎跟美劇《矽谷群瞎傳》一模一樣,所有人住在同一間房子裡、喝著代餐飲品,努力的要打造出一間十億美元市值的公司。」這是今年24歲的卡里爾‧曼加爾吉(Khallil Mangalji)在結束第一次化療後的創業感想。

曼加爾吉是汽車維修平台新創Fiix的共同創辦人兼技術長,Fiix今年才剛滿兩歲,並募得180萬美元的創投資金,不過回顧曼加爾吉的創業之路,其實一路走來相當曲折,即便飽受癌症折磨,但仍堅定走創業這條路。

Fiix破解修車迷思,80%維修問題都可在家解決

回想創立汽車維修媒合平台Fiix靈感由來,來自於某天曼加爾吉,和兩位大學同學Zain Manji、Arif Bhanji出門前臨時需要幫車子換上雪胎,但發現附近的汽車維修行都客滿了,於是他們便在分類廣告上隨便找了一位維修技工來幫他們。

Khallil Mangalji
卡里爾-曼加爾吉(Khallil Mangalji)跟兩位共同創辦人 Zain Manji、Arif Bhanji。

順利換上雪胎後,曼加爾吉告訴兩位大學同學:「這比到汽車維修行方便多了,我們如果開發一款專門為人們媒合這種服務的app,會怎麼樣呢?」的確,維修汽車不只花錢,有時還必須將車子留置在維修廠好多天,Fiix 提供了一個媒合平台,讓顧客透過網站或電話預約後,再派遣專業的維修人員到顧客家中維修,對症下藥又省事。

「我們其實比較喜歡用戶透過電話方式預約,可以更方便診斷車子的問題,就能在到達現場前帶正確的零件,派最專業的維修人員。」Fiix 也破解許多人一定要到修車廠才能修車的迷思,認為只要找對專業的維修人員,有80%的維修問題都可以直接在你家的車道上解決,並不需要把車留在修車廠內。

Khallil Mangalji
Fiix 提供了一個媒合平台,派遣專業的維修人員到顧客家中維修。

Fiix旗下有各種專精不同維修項目的維修技工,讓有維修專才的人,可以在Fiix上接案賺外快,整體維修的費用可以比起一般修車廠便宜30%,目前Fiix主要經營加拿大多倫多市場,營收已經超過一百萬美元,正積極將服務拓展到全球市場。

放棄Uber工作,癌症復發仍堅持創業

曼加爾吉在創業初期就得到蘋果、Faceboo的實習機會,身邊的朋友看到Fiix的潛力,都建議他專心創業,但大學畢業後曼加爾吉仍決定進入Uber工作。

就在2016年曼加爾吉準備進入Uber上班前夕,Fiix團隊參加了Twitch.tv創辦人賈斯汀·闞(Justin Kan)在Snapcha上舉辦的加速器Y Combinator創業獎金申請賽,最後Fiix團隊順利得到Y Combinator面試機會,並得到2萬美元的獎金,於是曼加爾吉決定拒絕Uber的工作專心創業,同一時間,Fiix被推薦到產品網站Product Hunt上,吸引越來越多的用戶,讓Fiix網站流量暴增6000%。

Khallil Mangalji
Fiix透過Snapchat申請到Y Combinator創業獎金。

就在一切看似順速逐漸上軌道之際,曼加爾吉被診斷罹患癌症,「作為一位創辦人,你的內心必須夠強大,我當時想,如果你有問題,只要在心理上覺得你可以克服它,那麼你最終一定就會沒有問題。」接著曼加爾吉開始一連串的化療療程:「事情開始惡化,我開始損耗能量和力氣,最難的是失去了思考的自由,我的思緒開始變得模糊。」

飽受化療痛苦的曼加爾吉完全無法專心工作,另外兩位共同創辦人於是決定雇用更多人力,來起分攤曼加爾吉的工作,在為期三個月的化療結束後也傳來好消息,Fiix獲選進入Y Combinator培訓計畫,一行人前往美國加州準備迎接全新的開始。

Khallil Mangalji
Fiix 在加拿大總部的團隊。

但曼加爾吉並沒有開心太久,到美國後他發現癌症復發了,因為醫療保險問題他必須回到加拿大進行為期三個月的化療,返國治療的前一天,曼加爾吉錄了一支影片說到:「我不是特別擔心化療,這感覺就是一件稀鬆平常的事情。」

Khallil Mangalji
面對人生巨變,卡里爾-曼加爾吉(Khallil Mangalji)仍堅持走在創業路上。

「我很感謝能有機會做這些事,許多人並沒有選擇做自己熱愛的事的機會,每天都必須煩惱下一餐在哪裡,是不是有棲身之所。」而逐漸長大的Fiix,把目標放眼全球市場,要成為像Uber、Airbnb一樣全世界都喜愛的服務,最近也才剛募得180萬美元的資金,「過去一段時間,我吃不下飯、站不穩、沒辦法工作,但是現在,我又能重新投入Fiix的工作,這本身就是一件奢侈的事了。」就算站在人生苦痛面前,曼加爾吉仍選擇堅持走在創業的路上。

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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