注定失敗的創業家人格
注定失敗的創業家人格

談起創業,萬事俱備也不見得會成功,但如果缺乏重要的因子,很有可能就發生骨牌效應,公司一命嗚呼。

創業成敗最重要的內在因子,不外乎創辦人的人格特質。有幾種人格特質在我看來,是幾乎不可能在勞力精簡的科技業中創業成功的。

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虛榮心作祟,以曝光為己任

聽起來似乎理所當然,但大家可能不會相信,虛榮心大於實力的科技創業家,我個人粗估恐怕多過七成。

比起事業到底有沒有真正賺到錢,擁有這種人格的創業家,更在乎是否被媒體報導、參加交流聚會、爭取上台曝光的機會。

這也是為什麼,至今仍有許多創業將TechCrunch Disrupt、Demo Day等「大拜拜活動」視作非常重要的里程碑。同樣是在美國,Disrupt和Demo Day當中得獎者成功(出場或永續經營)的占比,遠比美國的知名加速器還要低(通常都在1/3到1/5之間)。

曝光多不如曝光得好,認識的人多不如認識相關的人。更何況,許多新創事業如企業級服務,在媒體和比賽、講座等活動中曝光,是完全沒有意義的,還不如好好訓練業務團隊到相關的產業展、博覽會,去接觸潛在客戶,或真正解決業務上的問題。

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當全世界創業家矚目的TechCrunch Disrupt,實際對於創業的幫助都很有限了,大家應該也可以想像:台灣國內的大拜拜活動,和各類政府贊助的講座有多少「重量」。

另一種創業家人格,我個人稱之「部落客創業家」,或是「網紅創業家」。台灣有些以「AI」(人工智慧)作為號召的創辦人,就有這種傾向,跟前一類人格類似,每天工作並沒有專注於業務發展,反而都把自己的大部分時間,花在經營創辦人的公共形象,和在網路上發文筆戰。

這樣經營的公司很少會成功,屢試不爽。

再來是對創業殺傷力沒那麼強,但在台灣處處可見的「控制狂人格」。

凡事都要插手、愛錢大於一切

其實不管在哪裡,創業家多半固執己見、積極掌控全局,因此常常放不下心讓別人來處理事情,導致外行領導內行,這是第一次創業家最容易犯的錯。

在台灣和華人世界,控制狂人格的全面性氾濫,恐怕脫不了華人史上長期的「大宅院文化」:大家習慣命令由權力中心向外擴散,並沒有與各類專業共商大計的格局。

所以說,台灣很多年輕創業家以為,仿效美國新創模式,就是跟進全球創業潮流;事實上,他們骨子裡還是大老闆心態,常常會直接干預公司營運,更不要提股權裡「出錢就是老大」的習慣了。

當創辦人一切都要控制,無法讓公司有監督、反饋和修正等多邊協商機制時,夜路走多了總會遇到鬼,總有一天會犯錯,全公司難免都得下去陪葬。

綜觀國內外很多高知名度的大型新創失敗案例(如Theranos、Fyre、WeWork等),人禍都源自創辦人的控制慾。

到了這邊,其實開始有點牽涉哲學問題:事業發展跟獲利之間要如何取捨?

過去創業時,前輩曾對我說:「核心價值只有獲利的企業,不會是個長久的好企業。」我將這句話重新解讀:為了賺取蠅頭小利,而捨棄解決深度痛點的公司,很難會有長遠的成功。

由於這種思維跟台灣過去50年來的經濟發展模式,有很明顯的牴觸,相信有很多人會不以為然。這也是台灣人老是從代工製造和貿易兩大類商業模式找飯碗的原因,賺錢最直接,又不太需要花心思找出產業問題。

另一方面,台灣軟體新創成功案例很少,過去10年軟體業在台灣掛牌上市的,幾乎都是電商(說實在的,電商是零售業不是軟體業)。

而電商淨利率低,大部分「營收」數字來自GMV(Gross Merchandise Volume,成交總額),都只是「過水」的錢,實際公司賣出商品的單元毛利率,幾乎都是固定在成交額兩成到四成間。

台灣消費市場規模不大,一般人民的消費力又在衰退,很莫名其妙地,台灣的電商平台卻是愈來愈多,而且同質性高得嚇人。大家的做法都了無新意,只為了賺取低機會成本,而完全放棄思考如何創新、想辦法在商業模式上持續突破。

同時,台灣AI、IoT產業(物聯網)的發展方向,都在追求能在最短時間創造微薄營收,而非思考如何解決產業長久的問題。

在這種創業人格與方針下運作的公司,通常營收起來快,被競爭對手幹掉的速度也快,或許在某種程度上,是台灣目前產業思維的縮影吧。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #創新創業
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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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