新創失敗的十大徵兆:面談時怎麼看 (一)?
新創失敗的十大徵兆:面談時怎麼看 (一)?

我看過不少創業講座跟自稱創業講師的人提到怎麼做才能創業成功,或者是創業成功的十三部分與四個偉大之類的主題,我覺得這種文章永遠看不完,而且加一加搞不好有一千個Check List,項目可以複製,但成功不一定複製的了,所以我認為真正的創業成功,其實就是避免失敗! 今天就來說說,從員工的角度來觀察新創團隊失敗的十大徵兆,你可能會說大方向我怎麼看得懂,這些創業家都說著一嘴皮子好話,所以這十大徵兆都是實戰細節,絕不馬虎!

1. 誤解優先順序的意義

什麼是新創團隊的優先順序?要找出unmet need, 找出solution,或是business model的形成,這些叫做新創的必然,你一定要走這條路無庸置疑,所謂優先順序就是當一籮筐事務進來,最先要做的事情是什麼,如果你還在找出U/S/B的過程,那其實你還沒有做好新創的準備,根本不用談優先順序這回事。未來再來談USB怎麼做。

最重要的事情就是先設立公司啊! 為什麼設立營運實體很重要,因為公司擁有法律賦予的法人地位,你才能把相關權利義務都切割到公司內,而與你這個人產生連結,公司不等於你這個人,之後才能方便公司內每個人進行創業活動,其概念是公司集結了一群人與一些資金,為了某個目的而存在,並且有完整分工與授權的方式,讓每個人在適當的位子工作,領取適當的報酬,並完成公司集體目的。

許多新創會把設立公司這件事情稍稍放緩,可能是第二第三優先順序,造成很巨大的影響,無論是股權結構怎麼分配,要放在海外還是台灣,股東們是否妥善溝通認定公司目標,公司營運架構是否適合未來募資,這些問題都會在設立公司之前就必須想清楚,真正好的商業模式不會因為你晚一兩個天設立公司就消失,但卻可能因為設立營運實體而造成未來潛在的法律風險。

失敗徵兆關鍵字句:我們公司還沒成立,但你先進來做事,公司不會虧待你的!

2. 給香蕉不給香蕉園

新創初期什麼制度都沒有,要有第一點提到的完整分工與授權是很困難的,所以我同意新創的各種制度都必須保持彈性,但是要彈性到甚麼時候,要怎麼一眼就看出這個團隊有沒有未來?從簽下勞動合約的那一瞬間就能判斷!

我可以理解新創在成長的過程中,一定會面臨不少困難,不是只有你,任何新創都是一樣,所以若你去一間新創面談,對面坐著一個自稱創業家看起來很Friendly的夥伴,告訴你一開始我們給不了你太高的薪水,但是我們成功之後可以怎樣怎樣,但永遠沒提到勞動合約是否可以外掛認股合約,你多半要小心。

只給得起香蕉就跟穿紅內褲的兔子一樣都沒有錯,但為什麼創業吸引人,因為你除了拿到香蕉,還要拿到香蕉園的所有權,哪天香蕉園出產黃金香蕉的時候,你才分的到一杯羹,這裡指的所有權,不是選擇權,也不是優先認購權,而是無償拿到股份的認股合約,頂多有一些成熟期的限制,而且要附帶公司尚未IPO之前可強制公司用原始發行價格買回,不然都是無稽之談。

這一段不只是寫給新創員工看,更是寫給新創老闆看,而不只是看完心裡很幹,這個顧問隨便幾句話就把我的員工都點醒了,那我這個老闆都沒有特異功能了,還在這裡丟人現眼做啥?這裡我必須告訴各位新創老闆一個經濟學觀念:你沒有創造合理誘因,不要期待員工為你賣命。

失敗徵兆關鍵字句:配股合約沒問題,我們到時候再另外簽約,好嗎~(到哪時候?)

3. 自以為創業專業

但還沒成功之前請不要稱呼自己為創業家,因為你根本不懂如何尊重專業,卻以為自己創業非常專業,硬要壓過其他專業,創業之所以能立於不敗之地,是因為你找來了很多專業人士,充分授權他在對的位子上做對的事情,而不是因為你有創業專業,所以只要創業一定成功。

我敢保證有這種想法的自稱創業家一卡車,但多半沒幾個能持續三五年創造價值回饋給股東,很快就成了創業講師開始開課撈錢然後開始投放臉書廣告。說到這你是不是腦海裡浮現了幾個似曾相識,但Google之後發現這個人沒太多成績的創業講師?

從員工的角度來看,什麼叫做尊重專業呢?化成具體行為就是權力下放,當CEO就是要做執行,而不會干預到其他人的工作內容,讓人資做人資,讓財會做財會,讓研發做研發,而不是找一個工讀生一個禮拜三天行政兩天特助,這個現象無論對員工或對新創都是地圖砲。

當有這種職務頻繁輪調互相支援的情況出現,表示這個職位的工作量可能不到全職的量,但卻無損於其專業度,老闆覺得剩餘人力沒好好利用很可惜,所以就用口頭命令的方式要求其輪調,表面上好像控制人力成本,而這個人也能學到很多不同的事物,根本是自我感覺良好,實際上則是多頭馬車使得人員流動率增加,而且會像鞭炮一樣,走了一個就是走了一串,錯誤人力配置佔所有創業失敗因素的23%,絕對是優先項目。

那麼新創老闆該怎麼做比較好?簡單來說:沒有那個屁股就不要吃那個瀉藥,該請兩個正職解決的事情,你想要請一個正職甚至工讀生來解決,表示你公司永遠無法成長,也沒有多餘人力去承接更多業務量,那你該把公司收一收,因為員工不可能有餘力優化流程再兼顧其他部門的事務;你要承受得起閒置人力!

失敗徵兆關鍵字句:新創公司最有價值的就是學習機會,這樣吧,你先進來各部門輪調支援,好嗎?

本文由黃俊棠授權轉載自其Medium

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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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