3成創業家相信「科技泡沫」要破滅了,2019年度新創報告揭創業界百態
3成創業家相信「科技泡沫」要破滅了,2019年度新創報告揭創業界百態

樂觀,是美國──或者說矽谷創業家們──最大的特徵,他們深信處處有商機,一款在自家車庫鼓搗的發明,就可能改變整個世界。然而面對前途未卜的2020年,這些美國創業家的心態卻略顯矛盾。

2019年即將結束,美國創投First Round Capital連續第5年發布創業生態報告,訪問了950位創業家與員工,對新創的當前狀態進行披露,分並享對過去一年,以及未來一年的看法。

其中36%受訪企業位於舊金山灣區,20.7%位在紐約,其餘大多散落美國東西兩岸及中北部等地。

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高達1/3的創業家認為,科技企業的泡沫即將破滅。
圖/ First Round Capital

今年度的報告中,超過9成(92.1%)創業家認為現在是闖蕩的好時機,卻有高達3分之1(32.1%)的人認為,科技企業的泡沫即將破滅,並有過6成(64.8%)相信,明年募資會越來越艱難;且近7成(68.6%)創業家對創辦人掌握公司的自主權感到悲觀,認為明年權力會更多掌握在投資者手中。

LinkedIn前陣子公佈的新興工作趨勢中,曾提到去年一度成為焦點的區塊鏈工程師,今年卻從榜單上銷聲匿跡。而創業家的看法也與LinkedIn的觀察不謀而合,高達56.2%的人指出,密碼貨幣是炒作最嚴重的新創趨勢。

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過半新創企業家認為,密碼貨幣是炒作最嚴重的領域。
圖/ First Round Capital

近半數創辦人超過40歲,創業不是年輕人專利

2018年,由MIT史隆管理學院等頂尖商院學者共同發表的一份研究指出,45歲,是成功創業家的平均年齡。這份調查涵蓋全美2007年至2014年270萬名創業者,即便拋開成功這個必要條件,平均年齡也為42歲。

而在太平洋的另一岸,今年11月《數位時代》發布的2019年創業大調查也顯示,台灣創業家的創業年齡約落在38歲,並有近4成創業家年齡超過41歲。

而本次調查也呼應這樣的現象,近5成(49%)創辦人年齡超過40歲。中年人往往有著更高豐富的職場經驗,上述的MIT報告中,也提到若你對兩位企業家除了年齡外一無所知,那麼押注年齡較大的那一方成功率更高。

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當創辦人年齡超過36歲,便有相當高的比例遭遇年齡歧視。
圖/ First Round Capital

但也正如知名加速器Y Combinator共同創辦人保羅.格拉漢(Paul Graham)所說,「當創業家年齡超過32歲,投資人會感到遲疑。」年齡歧視也是創業者們遭遇的問題,36至50歲之間,是最容易遭遇歧視的年紀。

新創界男女比例懸殊,7成女性創辦人遇性別歧視

然而比起年齡,「性別差距」或許是新創界更近在眼前的一道難題。調查的新創公司中,超過8成創辦人是男性,這個結果也與創業大調查呈現的台灣新創領域相仿。

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創業界仍以男性為主導,超過半數企業的創始團隊全為男性。
圖/ First Round Capital

並且有51%企業的創始團隊均為男性,只有21%聲稱他們「性別均衡」;48.7%公司的董事會成員全是男性。雖然8成(78.6%)新創認為需要增進企業的多元性與包容性,但絕大多數(55.6%)都還拿不出具體作法。

性別歧視不僅影響員工獲得職位、薪酬待遇,也同樣令女性創辦人感到受挫,多達70%女性創辦人認為,她們的性別影響了企業的募資能力。

B2B業務最夯,擴張規模比營利更重要

綜觀First Round Capital的調查,多數(43.3%)新創成立至今約3至5年,並有33%企業甫完成種子輪募資,仍處於剛剛起步的階段,約半成新創(48.2%)認為,公司距離營利尚待1至3年時間。

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大部分新創才剛完成種子輪融資,仍處於非常初步的階段。
圖/ First Round Capital

B2B業務(Enterprise)是實際最多新創參與的領域,約有35.3%屬於此類,其次則是面向消費者(16.3%)及金融科技(10.3%)領域。另外,這些新創企業家們認為,農業科技(30%)是目前潛力最被外界低估的領域。

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B2B業務是目前最多新創涉足的領域。
圖/ First Round Capital

同時多數(67.3%)創辦人認為,比起爭取獲利,業務成長才是企業的首要任務,並有近8成(79.4%)相信建立用戶社群的「護城河」,對於企業的成敗至關重要。

資料來源:First Round Capital

責任編輯:蕭閔云

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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。

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