創業教育與性教育一樣,越不想談越容易出事
創業教育與性教育一樣,越不想談越容易出事

最近我在網路上讀到兩篇很有意思關於創業的文章,第一位作者認為,政府搞創業教育是騙局,大學生根本不應該創業,甚至會害了他們;與此同時,有另一名作者則說,經濟部中小企業處提到創業一年內就倒閉的機率高達九成,能撐過前五年的創業家,只有一%。

之所以我覺得有意思,是因為這兩篇文章內容正好與台灣某些公投爭議相似:一方面覺得創業教育是假的,是騙局,是無效的,不應該在大學內推行;另一方面卻明顯看見,我們的創業存活率極低,所以希望大家不要隨意創業,不要孤軍犯險以免出事。

創業教育目的不在於提高創業成功率

姑且不論創業教育本身執行內容為何,以及是否能提高創業成功率,我只是認為,難道只因為創業教育對事業成功「可能」沒幫助,我們就不應該讓大學生透過創業教育去認識創業?更何況,用自己個別案例的創業經驗去批評政府的創業教育政策,是否又是恰當且具代表性?這裏其實存在許多迷思。

大學中創業教育目的本來就不在於提高現實創業的成功機率,這點在所有大學裡的課程與競賽的宗旨都看得見,目的只在於「教育」與「學習」,與你據此去外面創業會不會成功本來就是兩回事。若說有誰因為這個教育過程啟發自己的創業夢想與興趣,那也應該是個人的事,怎能說是因為大學創業教育害了這些年輕人?

畢竟,讓大學生意識創業現況與從教育中學習,以及他們最終會不會去創業,真的沒有這麼大的關聯性。

如果你覺得,那些在校園內因為上了創業教育課程,或者參加了某些創業競賽,而畢業後最終也真的去創業是存在的,請注意,這很明顯就是一種「生存者偏差」的觀點。因為,他們是原本就對創業有興趣,或者想了解、有熱情,才會在大學中去參與這些課程,並不是因為被強迫性植入創業意識,所以最後被「害」去創業,我想這應該是要特別留意的。

不信的話,可以去問問學校執行創業教育相關計畫的老師,你以為要讓大學生參與創業課程或競賽很容易?我無法得知所有大學狀況,但就我每一年約莫要到20~30所大學演講因此與老師交流的經驗,大學裡的創業教育其實並不容易推展,很多學生對創業相關課程與競賽完全沒興趣,換言之,願意主動去參與其中的學生,我幾乎可以確定那一定是自己喜歡,沒有存在「害」同學的問題。

另外這裡不得不提一下老掉牙的問題,台灣的大學生很不像大學生,成年人本來就應該為自己的選擇負責,應該要有自己獨立的思考與觀點。如果你說因為自己被政府推行的創業教育政策「害」去創業,最後失敗賠一屁股,我只能說這也是你自己的選擇,與政府或大學創業教育無關。畢竟,我身邊也是有同學或學弟妹,因為在大學中參與創業課程與競賽,因為不符興趣或壓力太大,最後「厭惡」創業,發誓這輩子不會去創業,也是大有人在。所以要說是創業教育害了很多年輕人真的跑去創業,我想還是明顯的偏見。

與其說創業教育鼓勵年輕人創業,我倒覺得其實有個非常基礎的名詞定義與環境狀況,是大家談論這個問題時需要先釐清的。約莫最近10年,國內外掀起的創業風潮在行內術語稱為「創新創業」,這是一個與網路、IOT、大數據、電子商務、AI人工智慧有關的泛領域。台灣因為資訊關係,讓很多年輕人看見矽谷與中國越來越多成功案例(其實世界各國都有創新創業風潮),看到許多人剛創業就能募資到數千萬美金感到艷羨,彷彿畢業後創業身價就能扶搖直上,我認為反而是這樣的風潮感鼓動了年輕人創業夢想,而不是創業教育本身。

創業成功率有個主要取決於領域的競爭程度

換句話說,不管是第一篇文章自身的創業經驗,或者是第二篇文章說創業成功率很低,其實都混淆了「創新創業」與「(傳統)創業」之間的差異性。傳統創業的成功 / 存活率其實不算低(當然這裡要看你認為的成功是什麼樣的成功),是創新創業的成功率極低,這兩個領域是完全不同的概念。

理論上,所有創業的成功率或存活率,雖然因素眾多,但有個很主要的問題是取決於一個領域的「競爭激烈程度」,競爭越激烈,理論上越難生存(註:有興趣可自行參考「波特競爭理論」)。


競爭激烈,傳統創業上可能跟數量有關,比方說1000家幼稚園在同一個縣市,要搶每年1萬名新生,那就肯定會是很慘烈的競爭;然而在創新創業領域,競爭對手的數量本身不是重點,技術的優劣才是往往導致「一家通吃,其他人吃土」的可能性,這也是網路產業特別容易看到「冪次法則」出現的原因(註:可上網搜尋「李開復、冪次法則」)。

「傳統創業」與「創新創業」,前者的成功是一種線性的成功概念,就是說成長狀態比較有可預期的邏輯性,像是開一家店賺10萬,開兩家店理論上會賺20萬;然而創新創業就沒這麼直線性的預估,如果有成長就會是指數性的成長概念,就是很短時間內1變2,2變4,4變16這樣的成長幅度。從這樣的形容裡也不難發現,這兩者的風險概念完全不同。換句話說,為什麼傳統創業的成功率/存活率會比創新創業更好一些,原因無他,因為已經有很多風險管理的概念與機制可以處理或理解;然而創新創業經常像是在濃霧中摸著石頭過河,你不會知道下一步走過去,會是綠草如茵的彼岸還是瞬間淹死河中。

所以像是第二篇文章的作者提到的創業成功率/生存率,其實那是指「創新創業」領域,才有這麼低的狀況,實際上,如果以台灣一般傳統的中小企業創業型態,其實狀況沒這麼悲慘,2016年就有人算出來,「每年的折損率大致上都在10%上下。以2010年來算經過四年折損後,存活率約為67% 」。(註:有興趣想了解作者如何計算,可直接google我引號內的那句話即可找到原文)

大學的創業教育,本質上沒有刻意區分是「傳統創業教育」或是「創新創業教育」,雖然名詞上經常會用後者,不過在我實際觀察來看,內容上其實沒有區分這麼明顯。當然就實際面來說,大學創業教育也「無法」教你創新創業,一方面是市場變化太快,教育的內容沒辦法更新這麼即時;二方面創新創業到這年頭已經演變到跨幅很大的跨領域應用,如果沒有一個跨領域的強大團隊,只是要做好一件事,要成功自然也很困難。

創業的技術面,要靠自己,這不是老師能幫你的,就好比同樣都唸資工科系,有些同學唸書時就已經強的跟怪物一樣,但也有人只是來混個文憑,對寫程式沒什麼興趣。所以大學裡的創業教育,經常只能針對周邊的汎用知識,像是如何寫商業計畫,如何規劃商業模式,如何搞懂財務數字,如何製作募資簡報,如何具有網路行銷思維等....內容,這些對實際創業成功沒有「直接」的幫助,但不可諱言的卻也是在創業過程中一定會碰到的問題。

說這麼多只是想說明,大學的創業教育雖然未必與你創業成功有關聯,但也不應該據此認為它沒有存在的必要性。相反的,透過提早對創業的認識,認知自己「適合或不適合」、「喜歡或不喜歡」、「能力及格或不及格」,反倒是能提早破除年輕人對創業有過度夢幻理想的可能性。

大學創業教育也存在檢討空間

我對大學的創業教育也存在檢討的空間,只是我認為的檢討空間不在於「存廢」,而在於「內容」的修正,是否能更貼近現實,更接近實作,而不要只有一堆課程、演講,如果只能這樣,那當然對提供學生辯證自己是否適合創業,不太有實際意義。當然,我也知道越貼近現實的創業教育,其實對執行的老師越艱辛,也越難產生正確的評量績效。有些老師拼死命的帶學生參加競賽,或者實際與企業合作,或者真的用小錢提供學生實際創業機會,這背後要考驗的問題、風險與心酸實在很多。

比方說,有學生的心態就認為,我只是付錢來上課,不想付錢來當免費勞工或廉價勞工,所以對於實作類的課程不感興趣;有學生因為參與創業專案,就要老師給他們勞健保;也有反過來因為對創業太癡迷,學期課程都還沒結束,就想效法比爾蓋茲休學創業,搞得學校、老師、家長天翻地覆;更有學生因為不滿創業實做太辛苦,找個小問題就回去報告家長,要家長來學校抗議,質疑老師從與企業合作裡中飽私囊,壓榨學生...

太多實作上光怪陸離的事,每次跟這些老師、主任、院長交流,我都覺得無怪乎很多老師寧可就上上課,邀請演講,偶而讓學生弄點作品參賽了事,根本無心幫學生橋接實際的創業資源與機會,這其實也是整個大學教育的問題,更是台灣的大學生普遍功利主義掛帥的問題。換個角度想,如果你是老師,你又會怎麼做呢?

創業教育跟性教育一樣,越不想談越容易出事。五十多年來,台灣有數一數二高密度的中小企業,這不是因為創業教育衍生的,而是我們台灣人天生就有喜歡自己當老闆的熱情與理想。身為一個海島國家,相較大國,我們缺乏豐富的天然資源,因此做點東西,搞起貿易,本來就是我們生存的方式。創業教育,正巧能銜接這些已經成熟的資源與智慧,透過大學傳承下去,反而是好事。倒是如果台灣環境還因為有人創業失敗,就受到奚落、嘲笑,我想這應該更是創業教育需要努力的地方。

給有志創業的年輕朋友六個小心得

最後,我想送給許多還在大學裡,並且有志創業的年輕朋友六個小心得:

1.學校教育只是基礎功,現在學習的環境已經多元且行動化,不要只是等著別人餵知識給你,你應該主動學習,快速超越同儕,才能獲得更多機會

2.創業第一個基本態度就是,永遠不要把失敗歸咎給其他人。只要你心中存著失敗都是別人害你,都是環境的錯,都是同事豬隊友,都是政府很爛,你只會在多年以後得到一堆怨懟,創業成功終究離你非常遙遠

3.成熟的創業人,需要有意識性的活著,有意識性的吸取你要的東西。不管你參加一個活動之目的是為了交朋友、聽新知,或是從中了解商機。總之,一定要有意識性的知道自己做一件事是為了什麼,不要無意識的浪費你的時間。

4.創業沒有真正的失敗問題,只有你敢不敢或願不願意再繼續買票入場的問題。失敗了,拍拍身上的塵土,繼續站起來重新出發即可。所以創業失敗不是一個靜態概念,失敗只是「尚未成功」的動態過程。

5.創業的美好必須從不美好開始,當老闆的自由必須從比上班更不自由開始。不要對創業有過度美好的幻想,但也無需為此過分恐懼。

6.缺乏挑戰與考驗的創業平淡如水,所能獲得的成就也不讓人驚喜,你需要自己衡量能力與其中的投入。創業的甜美是由創業的殘酷映照的,情況有多殘酷,成果就能有多甜美。在辛苦的過程中要永遠勉勵自己,不是看到機會才努力,而是要努力到機會來臨。

希望以上這篇文章,能對還在校園內有志創業的年輕人一點觀念上的釐清與幫助。

本文由洪聖倫授權轉載自其Facebook。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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