人生與創業很困難嗎?若不難,要你幹嘛?
人生與創業很困難嗎?若不難,要你幹嘛?

最近看到一篇在大陸引起熱烈討論的文章,「一個出身寒門的狀元之死」,這篇文章的震撼,讓我深深回顧了這幾年創業的歷程,讓我省思了一件事──我們是否真正用力地活著過?也不禁讓我想起之前看過的阿里土話,「不難,要你幹嘛?」

在台灣,我們往往會聽到許多的抱怨,抱怨政府不好,抱怨環境不佳,工作的時候,說公司不夠好,當老闆的時候,說員工很誇張,其實不只台灣,抱怨應該就是人性的一部分。但不知道大家有沒有想過,為何最後有人成功,有人仍持續抱怨,有人即使沒有成功、也停下抱怨;因為問題人人看得到,有人選擇突破,有人選擇妥協,有人選擇不服但也毫無作為,每個人的選擇不同,但選擇突破的人,可能摔得遍體鱗傷,明知不可為而為之的人,或許看起來有些愚蠢,但選擇挑戰的勇氣也往往令人敬佩。

不難,要你幹嘛?

不只是國家級、世界級的問題,才是值得挑戰的,其實在我們的工作裡,也往往充滿了許多難以突破的事情。在台灣文化裡,很多人覺得出錢就是大爺,自然造就客戶想對外包商予取予求,挑一兩個好客戶簡單,但如果又想要公司業務拓展,又想要持續收好客戶,自然就有個天大的難題,就是平衡點該怎麼抓?

每當同事或是合作夥伴來找我談問題的時候,我當然很想告訴他,我有個超級好的解法,但實話是,如果有,我今天成就也應該不會僅止於此,所以每次我講出來的答案,也只是我的猜測,運氣很好的,猜測錯誤的機率還不算太大。但,隨著事業變大,我發覺問題是越來越多,而且每個問題環環相扣,所以我越來越難為了第一線打仗的同仁給出最好的建議。

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圖/ Jacob Lund via shutterstock

為了解決問題,最快的方法反而希望讓對方告訴自己,他想怎麼解決,然後我們嘗試看看,因為即使是我給出的建議,也有可能會錯,也都有代價,所以我從來不覺得做錯事該歸責於任何人,就像打棒球一樣,打擊率四成就已經是很好的打擊者,工作上的成敗,其實也是如此。

也因如此,我更希望的是,大家可以自己當打擊者,自己試試看,即使失敗了,自己會學會面對,成功了,那經驗更是永生難忘,大家都成長後,我們碰面時討論的就會是,下三步該怎麼做,而不會是對方永遠等著你下一步指令。

很慶幸的,我身邊的工作者大多願意自己挑戰、自己嘗試突破,但還是有很多人聽完我講這些,就會說「那是因為你是老闆,所以你會這樣想,最好凡事都有人幫你打點。可是我是執行者,誰又願意來幫我忙呢?」如果你一直這樣想,問題就難以解決了。

  1. 首先,這句話的第一個謬思,別以為老闆就是頂天,身為一個老闆要顧慮的,不只是客戶,甚至有時候,還要滿足投資人的想法,或是滿足同事的需求;因此要更有策略地去管理每個群體,要有中心思想,絕對不是別人說一句話就做一件事情的簡單思維。

  2. 還有個大家可能有所不知的事實,在創業的老闆裡面,九成以上,都是自己要身先士卒,自己下去執行。那他們又是怎麼從執行者,變成一個思考架構的人呢?還原真相,就是邊做邊想,然後邊想邊找解法,最後逐一取得更多人的信任,不只客戶、投資人,甚至員工,也會因為信任,而更願意加入。

  3. 最後,也是重要關鍵,就是執行者怎麼有機會變的更上一層呢?難道只有創業一路嗎?肯定不一定的。巴菲特曾經說,「為你最仰慕的人工作」,他沒說的是,不只是為他工作,將你的思緒直接地表達出來,去挑戰出一個最佳的合作模式,而不是因為敬佩,就聽命行事,漸漸將自己的想法具象化,才是那工作的重點。

我們看到別人的狀態,是結果不是過程,過程中心態的調整才是重點。

能力、資歷絕對不是重點,態度才是

創業七年下來,我的同事都知道,我面試前通常不看履歷的,當然,這個不見得是個好習慣,但我的看法是,履歷寫得漂亮的,只是態度中基本中的基本,而真正認真的人,講個半小時的話,基本上就能大概知道。大多我遇到的人,對於自己要做什麼,都還是模糊的,但是在面試前,把基礎專案管理知識搞懂的,人數其實不少,單就這點,就能知道,大多數人是認真的, 但認真絕對不是唯一需要的態度

在面試過程,我常常會問些虛無縹緲的事,就像問問對方十年後想幹嘛,大多數人我相信是沒想過的,我問這問題的目的,只是想知道一個人會不會用不同的方法去面對一個從沒想過的問題,還是一直用同樣的方法去面對問題。愛因斯坦也說過,「瘋子,就是指重複做同樣的事情還期待會出現不同的結果」,但我遇過許多人,總是用同樣的方法一再面對眼前的事,但卻期待問題被解決。

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圖/ shutterstock

台灣大多數人面對工作的態度是「因為我會什麼,所以我做什麼;而我希望找尋的,是我想做什麼,而我把什麼搞懂、搞會」,其實這兩者本來就沒有對錯,但在我的感覺上,東方思維大多是從書本裡學習出來的,所以當書裡說出來的定律,告訴你該往哪個方向走,自然人就會朝向哪個方向。但西方思維許多是從哲學思想而來,所以問出好的問題,根據追尋答案去走,最後成就就在追尋答案的過程,就會有所獲得。

這兩種方法當然沒有誰對誰錯,重點是在何處用什麼方法,早期臺灣之所以硬體產業強悍,就是因為大家可以照著公司策略統一方向出力,才能將效率發揮到最高。 反過來,到了軟體的時代,需要大家獨立思考的比例變高了,很多做產品的人,需要有思想,如果沒有,變成聽命行事,做事就會很侷限,自然就會很慢 ;光思想的方向就會造成如此巨大的差異,能力還會是最重要的因素嗎?

把你的態度調好,面對問題吧

讓我們回到「一個出身寒門的狀元之死」這篇文章,為何我會如此震撼,因為在我們的人生中,環境本來就是我們單一一個人難以改變的事實。

但不管環境如何惡劣,停止抱怨,面對它,想出辦法解決它,文中的主角讓我看到的就是這麼簡單的事,卻是人生最難的事。更是我在過去七年創業過程中,看到的事實。

台灣真的是個好的創業環境嗎?有好、有壞。但我知道,任何品牌,想要從零開始,談何容易。因此,我看過許多從大企業離開、自己出來開公司的創辦人,最困難的,就是面對將天使光環拿掉的事實,有些人選擇突破,有些人選擇抱怨;在大企業,很多因為公司名氣,是搶著跟你做生意,但開了新公司,雖然交情還在,但真要談成一個合作,大家都要認同,少了公司名氣就較難達成,需要走下神壇從零開始,要能放下總是不容易,古人不也說過,「由奢入儉難」。

不要因為覺得自己過往的成就,而讓自己失去那些一步一步踏實的本質,這篇文章的故事在我們生活中也常上演,到了聚會,大家在比的,是領的薪水、公司被投資的數字、營業額是多少、公司員工有多少,卻忘記了自己被人信賴的本質, 是把事情做好、負責的態度、將問題穿透的信心、誠信,那比所有的數據,更值得驕傲。 只是這些本質,只在每一個工作的環節,才看得出。

還記得有一天,我遇到一個新的客戶,我們聊了許久,他想找我們長期合作,而他的一段話,讓我打定決心一定要把公司做好,「專業的夥伴,要花大錢找,多的不得了,但我現在不可能花上那麼多錢,而且即使我花很多錢,肯定有人能花更多錢挖走他,所以找到一個文化合適,有成長目標,把事情能負責起來,持續解決問題的合作夥伴,那比任何專業都重要;對比那些只是把專業掛在口上,凡事要求合理的合作夥伴,只會讓凡事都變得很卡,能力是可以後天塑造的,而態度,才是長期來看,決定成敗的關鍵。」

其實,人生與新創公司沒什麼兩樣,都有解決不完的問題,都很困難。但,不難,要你幹嘛?

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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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