疫情重創共享空間,劍橋創新中心執行長轉彎踏入醫療產業!如何讓公司起死回生?
疫情重創共享空間,劍橋創新中心執行長轉彎踏入醫療產業!如何讓公司起死回生?

新冠疫情衝擊下,共享空間營運商CIC一度面臨破產危機。執行長Tim Rowe如何靠著公司內部創新的動能跟危機處理的能力,一腳跨入完全不相關的醫療產業,在三個月內從瀕臨破產到創造集團另一個新的成長動能?

去年3月24號,緊接在川普宣布全國進入緊急狀態之後,麻州宣布關閉全州所有的公司行號學校。總部位於麻州波士頓,在全球擁有九個據點的CIC(Cambridge Innovation Center 劍橋創新中心),從本來有兩千多家公司進駐,年收20多億的規模,被迫在一夕之間全部歸零。

CIC是美國一家共享空間營運商,在美國及海外包括東京、華沙、鹿特丹等城市共有九個據點。在一般的辦公空間之外,集團下還有包括Lab Central, Mass Robotics等針對生技公司及硬體新創的共享實驗室,公司僱用超過350名員工。

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圖/ Lab Central官網

當美國疫情爆發時,所有地產服務相關的公司包括Airbnb和WeWork,都面臨重整甚至關門的危機。CIC卻在這波疫情中不僅穩住陣腳,更在疫情之下化危機為轉機,一腳跨入了完全不相關的醫療產業。公司從破產邊緣到在三個月內營收狂飆九億,不僅挽救了全公司超過350位員工的生計,更讓公司找到下一個持續成長的契機。這次回波士頓洽公,有機會跟好朋友也是CIC創辦人兼執行長Tim Rowe深聊,也藉由以下的訪談分享他在這六個月內把公司從危機處理到轉型創新的個案分享於下:

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圖/ Shutterstock

1.回想疫情爆發時,身為執行長的你做了些什麼危機處理?

TIM:CIC因為有個東京據點,所以我們早在美國疫情爆發前就陸續聽到從亞洲那邊傳回來的狀況。我跟團隊在二月底就開始沙盤推演一些可能的因應措施,同時也開始跟進駐CIC的公司們做一定的宣導。

所以當三月底麻州宣布關閉所有辦公室時,我們的客戶是有一定的心理準備的。

雖然說有心理準備,但是當下的衝擊還是非常慘烈。CIC的空間租用採月付制,我們當下立即面對的危機就是客戶在無需使用辦公室的情況下,直接取消會籍。我們賴以為生的現金流一夕蒸發,CIC被迫宣布破產。

在必須保住公司以及照顧350多位員工生計的情況下,我們首要的任務是要確認公司的資金水位能支撐營運到市場狀況好轉,甚至到我們找到下一個獲利來源。在維持資金水位這方面,我們推出了一系列的預付方案,用相當優惠的價格留住現有的客戶,也算是變相跟現有客戶融資。

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圖/ shutterstock

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我們從創業以來一直是這個產業中的資優生,多年來累積的客戶信任在這個關鍵時刻發揮了極大的作用。客戶對我們的管理及營運能力相當有信心,所以最後我們保有了高達九成的客戶,而九成客戶預付的租金除了讓我們免除破產的命運,在當時不分產業動輒裁員一半的狀況下,CIC雇用的350多位員工中,僅有12位遭到資遣(其中包括八位被輔導去了CIC新成立的公司)。當外在環境如此動盪,公司能繼續保有整個完整的團隊跟向心力,也才有動力面對下一波的挑戰

2.在把公司本業穩住之後,CIC這個共享空間的營運商竟然跨足了醫療產業,成立了CIC Health。

TIM:公司或許靠著預付方案度過了裁員危機,然而短期資金只能暫時止血。在看不到人潮回流到辦公空間的情況下,CIC必須要想辦法開發新的營收來源,於是我們成立了CIC Health。CIC Health提供個人及機關團體的COVID檢測服務。CIC Health在八月正式成立,在短短三個月內我們完成了約六十萬次的檢測(註:台灣從去年一月到目前截至2021/1/18日的檢測總件數為:326,755。資料來源:衛福部統計)。每個檢測的價格大約在美元$50-80之間(相當於台幣$1,500-2,400,台灣檢測一次約五千至七千台幣)。

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圖/ CIC Health官網

3.你的主業是共享空間營運,新冠肺炎檢測聽起來是個完全不著邊際的業務?可以聊聊你是如何想到要跨足完全不相干的醫療產業嗎?

TIM:現在回頭看這個檢測業務,不論是在社會責任,策略或是商業上,都是一個看似合理的決策。但如果回頭去看去年五月的時間點,當時疫情還有很多未知,我們卻在公司快要倒閉時大張旗鼓的成立了CIC Health,這整個過程並非想像中那麼直覺。

一開始的動機是從客戶角度出發,我們一直在思考如果COIVD持續不好轉的話,CIC要如何繼續營業。我們的答案是:提供安全的工作環境。而為了達到這個安全標準,除了提供口罩,定期消毒之外,COVID檢測也是另一項必要的防護措施。

然而對許多公司來說,要持續地對員工做一個星期2-3次的檢測,以當時市場的價格落在單次計價美元$150來說,沒有一個公司能負擔得起這個檢測成本。為了能降低客戶的檢測成本,提高工作環境的安全性,我們開始埋頭研究檢測這個服務。

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圖/ Edward Jenner from Pexel

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就像任何其他你可以想像到的產品服務,檢測這個業務不是光買台檢測機器在那邊就可以開始等著收錢。你需要安排合格檢測人員,要有相對應的責任險,要跟主管機關溝通申請檢測認證,要找到合適檢測地點,談判合約,預約系統等等。這些在平常時期就是非常繁雜非常耗時的事務,在大型傳染病期間更是難上加難。而當你再進一步細看醫療產業時,你會發現這個龐大,但分工極細且溝通成本極高的產業,竟然沒有一個團隊來統籌整個流程。醫院有檢測人員,設備商有設備,實驗室有技術,政府有發照人員,但沒有一個專業物流團隊把所有東西有系統的整合起來,同時導入管理系統,於是我們看到了切入的機會。

整個COVID危機讓我們看到了一個新的契機,一個Healthcare logistics(醫療物流)的機會。再回到CIC的核心能力,經營共享空間的本質是管理,是設計流程,是提供一套one-stop解決方案。這是我們團隊的競爭核心,也是我們檢測業務的競爭核心。我們有強而有力的執行團隊,能把非常複雜的流程跟不同的業務夥伴整合成一個能高效運作的產品。

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圖/ Creativa Images via shutterstock

4.你在一季之內靠著 CIC Health 成功止血CIC 將近半年的虧損。你從有這個想法到成立公司,甚至到開始接第一筆訂單,只花了四個月的時間,這是我從未聽過的光速。可以聊聊你如何把整個公司從瀕臨破產到轉型的過程跟關鍵嗎?

TIM:我們從五月開始有這個想法,六月成立公司,八月開始正式對外營運,在這短短四個月內,我們從零開始到雇用了約七十位員工,同時完成了約六十萬份檢測。甚至在最近,我們即將開始新冠疫苗的業務(註:CIC目前已正式開始施打疫苗的業務)。當我現在有機會喘口氣時,回想在過去短短幾個月內把整個公司從0到1到100的過程,真的是相當瘋狂。很多事情是運氣跟時機,但是有兩個關鍵是我覺得我們能在極短時間內完成這個不可能任務的原因:

  • 外部-相信專業:醫療是一個專業的領域。我們帶入的是管理和流程改造,但我們欠缺產業知識跟連結。很多企業內部創新很喜歡什麼都自己來,即使成立創新團隊但用的全部是公司的既有人才,舊思維加上舊人脈,往往導致業務裹足不前。這部分我們很清楚我們的價值是什麼,我們不足什麼。從一開始,當大家都在裁員時,我們逆向雇用了很資深的業界人士過來擔任我們的COO,而她的加入也讓整個一開始的過程少了許多摸索成本。

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  • 內部-高度信任的團隊:內部團隊可以是轉型的包袱也可以是動力,要看你怎麼運用。我很清楚我的團隊是一群併肩作戰多年,默契極高的執行團隊。這樣的高度信任是你就算僱用了100個top 1%的人才也複製不來的資產。我們在初期幾乎是把CIC的核心團隊整個移植到CIC Health去做公司的基礎建設。雖然一樣像是在創造從0到1,但和一搬新創團隊不同的是,高度信任使得事情執行起來少了很多摩擦的成本,進度執行飛快。將這樣的高度信任再進一步延伸到我們的合作夥伴,我們在外部溝通上講求完全的透明。大家都在跟時間賽跑,我們沒有餘力在消耗力氣跟時間在無意義的猜忌跟談判。我們把所有資訊完全透明,讓溝通成本降到最低,才能在一季之內做到這樣的成績(註:估計約九億台幣營收)。
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圖/ shutterstock

後記

跟Tim約好訪談的那天晚上六點多,他一個人還在測試新的標籤系統。看著地板上散落一地的標籤,我很驚訝這種雞毛蒜皮的小事他竟然還親力親為。訪談中提到公司在危機下盡了最大的努力,但對於必須資遣的個位數員工,Tim還是露出了些許失落的表情 (即使這在我眼中,與動輒裁員五成的其他公司相比,充其量只算是公司發展下的正常新陳代謝)。

不過也或許是這種捲起袖子 “get your hands dirty” 的幹勁,以及全心跟團隊站在一起的領導力,才能讓他的團隊在這場大風暴中,在短短幾個月內一起達成這項不可能的任務。

本文轉載自:作者Sophia Lin部落格

責任編輯:郭昱彣

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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。

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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。

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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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