【簡立峰專欄】抱怨找不到人才、管理碰壁,應該先反問自己:為何要創業?
【簡立峰專欄】抱怨找不到人才、管理碰壁,應該先反問自己:為何要創業?

矽谷有「Top 10 employees(前10位員工)」的概念。當創投要去投資一家新創公司,除了創辦人之外,他們也會看你前10位員工找到什麼樣的人。

這非常重要,因為這10個人放棄了職涯機會,來「投資」這位創辦人,所以看前10名員工,就等於在看這個創辦人,準確率相當高。

但創業家在招募人才時,台灣與矽谷有相當大的不同。

如果沒有把握找到人才加入,你為什麼要創業?

會有這樣的原因,主要還是矽谷的創業環境很成熟,新創公司被併購(M&A)出場已經是常態了,大企業也常常為了招攬人才進行人才併購。

矽谷模式中,創辦人與團隊是彼此分工的,可能會有技術能力超強,但沒有溝通能力的夥伴,或是業務能力超群,但離產品很遠的夥伴。你只要有一個很好的想法,人才就看到機會聚集過來,一起把公司做大。大家都想成為成功新創公司的前10名員工,他們也很拚命,因為努力的是一個夢想,被併購後的報酬與credit都相當高。

台灣新創公司則很少被併購出場,所以「前10位員工」的概念也不強。甚至讓有些創業家覺得找不到人才,這時候應該反而要問自己:「為什麼要創業?」如果沒有把握找到人才加入,我是不敢創業的,因為未來所有面臨的挑戰,都需要人才來解決。

大部分的人不會這樣想,認為找到錢、找到商業模式才是最重要的。但應該要反過來,找到人,才是開始,人可以讓商業模式改變、人也可以讓找錢變得更快,說服最棒的人加入,就成功一半了。

延伸閱讀:創業失敗20次不放棄!33歲就成億萬富翁,Instacart創辦人「錯誤」中學到四堂課

成功創業家的特質:發現問題,積極找尋頂尖專家諮詢

不只是找人,當公司順利找到人,不斷成長,任何一個創業家都應該要準備好變成一個管理者。

我觀察到,大部分台灣創業家在變成管理者的過程不太成熟,是因為很多人都缺乏職場經驗。數位的典範轉移創造了許多機會,讓校園裡擁有技術的學生可以創業,講真的,如果技術賣得掉,你也不用管理。很不幸的,大多數最終都要想辦法追求獲利。創業家第一個挑戰就是要變成業務,再下來的挑戰就是:有一群人要管。

管理1個人、10個人、100個人、1,000個人的能力都截然不同,管理越多人,就越需要領導力。我剛加入Google的時候學會一個概念:一個優秀的團隊不適合強調管理,更需要領導力。領導力也代表了團隊的信賴跟尊重。

問題來了,如何有領導力?領導力真的比較難用學的,需要具備一些個人特質。當然商學院、管理學院有在教領導能力,對專業經理人來說,可能是必備的學習過程。但對一個創業家來說,世界是不等你學的,在學習的過程中,公司已經倒了。

因此,身上有不足(欠缺)的能力,最快的辦法就是從別人身上拿。

以領導能力來說,不能被動等人來教,創業家要主動去尋找資源。先是在團隊裡學習,再向外找人學。成功的創業家都有個特質,在很早期就到處找各領域最頂尖的人聊天、求教、徵詢意見,這也代表他們很清楚自己的問題在哪裡,在不同時期遇到的困難是什麼。

有趣的是,頂尖的企業家或專家都知道人才難尋,所以若他願意幫你,就代表在他心中,你是有未來的。就如同詹宏志先生創業初期,最常請益的對象就是施振榮先生,這也意味施先生很早就看好他的潛力。

所以常常四處碰壁的創業家,可能需要想一下自己是否準備好到舞台上了。想想看,只是尋求一些意見,別人都不願意幫你,(募資)要怎麼拿到別人口袋裡的錢呢?

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #簡立峰
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聚焦智慧醫療,汎定科技藉 NVIDIA 新創計畫挹助,加速小心肝 AI 軟體服務開發與全球布局
聚焦智慧醫療,汎定科技藉 NVIDIA 新創計畫挹助,加速小心肝 AI 軟體服務開發與全球布局

汎定科技(FindingsTech)成立於2020年,以力學模擬、人工智慧與數據分析三大核心技術為基礎,迅速在智慧醫療領域打出名號,目前公司的主力產品有二:分別是小心肝 AI(HepatoWell.ai)與 AI Foundry 服務,前者透過 NVIDIA MONAI 為框架的 MRI 影像訓練,開發計算量化脂肪肝程度的 AI 軟體;後者則是因應客戶需求、使用情境提供最佳 AI 架構與解決方案,例如跟豐藝母公司和醫學中心合作開發的 OmniSurgery 手術房 AI 器械盤點平台,用來協助醫院器械供應中心自動偵測與盤點醫療機械設備。

汎定科技之所以會聚焦 AI 醫療影像市場,與創辦人的學經歷背景息息相關。汎定科技總經理許駿鵬表示:「10多年前,我曾在麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室擔任科學家,當時的計畫主持人都聚焦在醫療影像跟重症數據分析,在過程中深刻感受到,我們雖然不是第一線醫護人員,但依然可以透過科技實現『曲線救人』。」這段經驗以及教授鼓勵,讓其決定創立汎定科技,目標是以 AI 科學幫助醫療體系更快找到精準答案,無論是物理實驗、醫療輔助判別與撰寫報告都可以即時掌握關鍵發現 (Findings)。

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圖/ 數位時代

卓越的創新與技術能量,不僅於參加 NVIDIA Inception 新創計畫後獲得更多 AI 技術資源,更在2024年獲得豐藝集團的投資支持,正式成為集團旗下成員,接下來,汎定科技除持續深化產品服務,也會透過集團資源、以軟硬整合等方式擴展在醫療產業的服務能量。

聚焦脂肪肝 MRI 影像分析,汎定科技小心肝 AI–HepatoWell.ai– 進入臨床試驗階段

研究機構 Fortune Business Insight 預測,全球 AI 醫療影像市場規模將從2025年的392.5億美元快速成長到2032年的5,041.7億美元,年複合成長率高達44%,其中,「解決方案」類型的產品需求最高,其次才是平台型服務,顯示市場最需要的是能夠真正解決臨床痛點的應用。

在眾多 AI 醫療影像市場中,汎定科技會鎖定脂肪肝 MRI 影像分析、推出小心肝 AI(HepatoWell.ai)的原因有三:

首先是 AI 全自動量化計算肝臟脂肪密度。 全球脂肪肝盛行率高。目前的檢測脂肪肝的方式多為質化判斷不夠精準;即便現行的量化分析,也需要人工圈選。HepatoWell.ai 藉由讀取 MRI-PDFF(質子密度脂肪分數)訊號,AI 自動計算全肝臟體積脂肪分數(VLFF),可更精確的計算脂肪肝程度。

其次是整合新藥臨床試驗平台。 過去脂肪肝無藥物可治療,第一線治療方式多以飲食與調整生活習慣為主。因此,國際藥廠紛紛投入新藥臨床試驗。小心肝 AI 能提供標準化 MRI-PDFF 數據,可整合進臨床試驗工具。

最後是帶動產業鏈發展。 全球專注脂肪肝AI醫療影像的業者極少。小心肝 AI 的出現,讓醫療機構、健檢中心、臨床試驗公司、國際醫材設備商乃至國際藥廠有新的合作選擇,有助於形成更完整的產業生態系。

汎定科技總經理許駿鵬表示:「我們自從2023年7月展開前期研究(Pilot Survey),2025年進入臨床試驗、預計將於今年底完成,明(2026)年正式取證、將小心肝 AI 推向全球市場。」值得特別注意的是,醫療產業特性使然,「有技術」不等於「能落地」,研發實力、客戶需求,以及品牌能見度缺一不可,而藉由 NVIDIA Inception 新創計畫的支援,汎定科技不僅強化了產品開發速度,如以 MONAI Core 選擇適切的演算法、MONAI Label 加速影像標註等,也在品牌行銷與市場拓展上獲得關鍵性的極大推力。

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圖/ 數位時代

以2025年獲邀參展 COMPUTEX InnoVEX 大會中的 NVIDIA Inception for Startup Pavilion 新創展區為例,汎定科技在展會期間收到超過100個客戶諮詢,會後有逾50家潛在客戶表達興趣,其中10多家已進入洽談階段,對正在推進的臨床試驗與未來市場擴張極具幫助。「我們的計畫是在取證後三年將小心肝 AI 推向20家健診中心,並且積極發展亞洲市場商機,而後再一步一腳印地擴展歐美市場。」關於小心肝 AI 的未來規劃,許駿鵬如是說道。

善用集團與 NVIDIA 技術資源,加速智慧醫療布局

在加入 NVIDIA Inception 新創計畫後,新創團隊可在 NVIDIA Inception 新創計畫網站清楚寫下產品服務等資訊,NVIDIA 全球各個部門便都可以查詢到新創團隊資訊,更有機會取得 NVIDIA 軟體產品的早期試用(Early Access),並能免費下載使用各種 NVIDIA 軟體套件(SDK),以及受邀參加地區活動曝光等。至於新創公司擴展最重要的資金環節,新創團隊則可透過 Inception Capital Connect 與全球 NVIDIA Inception VC Alliance 創投夥伴接觸,加速募資流程。

汎定科技與豐藝集團即是透過 NVIDIA Inception 新創計畫而結識。

豐藝集團策略長陳少翎表示:「汎定科技擁有絕佳的技術實力與發展潛力,瞄準的市場與豐藝集團的布局方向一致,很快就決定投資團隊。目前雖由豐藝集團100%持股,但仍維持汎定科技的獨立營運彈性,鼓勵其以新創速度深耕市場,同時,透過鏈結集團資源等方式深化對智慧醫療產業的佈局。」舉例來說,當豐藝集團與 GE、飛利浦、西門子等全球醫療大廠進行產品藍圖與市場規劃討論時,也會同步介紹汎定科技的產品服務與實務經驗,進而創造更多跨國合作的可能性。

數位時代 X NVIDIA _ FindingsTech
圖/ 數位時代

展望未來,汎定科技除持續推進小心肝 AI 的產品與市場布局、也將與 NVIDIA Inception 新創計畫更緊密連結到全球新創與創投網絡以強化產品的海外布局,也會透過跟集團子公司與客戶合作等方式,更好布局未來市場。

NVIDIAxFindingsTech
圖/ 數位時代

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