唯一AI簡報公司入選全球43款AI應用精選!Gamma是誰?如何從資金斷炊到大翻身?
唯一AI簡報公司入選全球43款AI應用精選!Gamma是誰?如何從資金斷炊到大翻身?

在a16z 2024年底發布的「43款AI應用精選」名單中,Gamma,是唯一一家AI簡報公司。

這家創立不到2年的AI新創,全球用戶數突破1,800萬,已經製作了超過6,000萬份簡報。在沒有投放廣告、全靠口碑傳播下,Gamma如何在競爭激烈的AI應用市場中脫穎而出?

Gamma的誕生:被收購後的重聚

Gamma的故事,要從一家名為Optimizely的新創公司被私募基金Episerver收購開始。

Optimizely是一家以「A/B測試」為核心的公司,團隊彼此合作也超過5年的時間。然而,隨著市場環境變化,Optimizely最終被私募基金收購。

新東家的接手,讓團隊成員重新思考去留,其中便包含日後成立Gamma的創辦人Jon Noronha。

擔任Optimizely財務長的Grant Lee率先離開,並轉任預測分析新創ClearBrain的營運長。在這段時間,他觀察到無論是投資簡報、商業報告還是內部會議,使用者都耗費了大量時間調整格式與視覺設計,而非專注在內容本身。

「製作簡報為什麼這麼痛苦?」低效的過程讓他開始思考是否有更好的解決方案,並於2020年與Jon Noronha討論,最終促成Gamma的誕生。

Gamma.gif
圖/ Gamma官網

人氣來得快去得也快,Gamma發現自己沒找到真正的痛點

「如果Gamma要成功,我們必須從第一天就專注在多人協作。」Grant Lee回憶,創辦Gamma時正值疫情高峰,當時的創業家、投資人對於未來的工作型態,都預測「協作」會成為未來的工作趨勢。

團隊在這個背景下,灌注大量心力設計留言與評論(commenting)功能、多人協作模式等功能。Jon Noronha補充,2022年8月在Product Hunt推出Public Beta,也迅速獲得關注,奪得當日、當週及當月冠軍,並且每周註冊用戶數從100人飆升到3,000人。

然而,Gamma馬上就面臨用戶留存問題。

「我們沒有成功說服他們,為何應該堅持使用Gamma。」Grant Lee坦承,98%的用戶註冊後,並沒有持續使用。

為了解決這個問題,團隊透過問卷調查發現,多數用戶並不確定Gamma能帶來什麼實際改變。經過檢討後他們才意識到產品定位模糊,並未解決用戶最根本的痛點:製作簡報太麻煩了。

Gamma雖然想做出有別傳統PowerPoint更現代、靈活的產品,但卻只是增加「多人協作」功能,導致許多用戶在試用後沒有感受到差異,於是又重回PowerPoint的懷抱。

Gamma 團隊.jpg
Gamma創辦人Grant Lee和Jon Noronha用3個月的時間,與團隊重新設計Gamma。
圖/ Gamma官網

砍掉重練!Gamma歷時3個月從低谷爬起

2022年底ChatGPT的橫空出世,成為Gamma的轉捩點。

ChatGPT讓Gamma團隊意識到AI的潛力,如果AI可以自動生成簡報內容,那麼簡報製作的門檻將能夠大幅降低。

「我們決定給自己3個月的時間,重新設計Gamma,並導入AI功能。」Grant Lee表示。

然而,此時的Gamma正面臨資金壓力。2023年3月時,Silicon Valley Bank(SVB)面臨倒閉危機,而Gamma的資金幾乎全部存放在該銀行,一旦銀行破產,公司將面臨生存危機。儘管如此,Grant Lee眼看AI功能已設計完善,他決定放手一博,按計畫在3月底推出AI簡報功能。

延伸閱讀:不是AI公司,這家旅遊電商拿到1億美元募資!Klook累計募資金額達10億美元

Gamma這次的轉型精準抓住市場需求,從低谷一躍而起。

使用者只需輸入關鍵字或簡單指令,Gamma AI便能自動生成完整簡報大綱與內容,並可根據不同受眾需求快速調整用詞與視覺風格。Grant Lee也補充,Gamma打破傳統簡報的限制,提供用戶直接嵌入YouTube、Google Sheets等社群內容的服務,讓簡報變得更有互動效果。

為了確保產品真正符合使用者需求,Gamma團隊內部會強制成員每周使用Gamma製作簡報。Grant Lee分享,雖然這個過程艱辛,但也幫助團隊快速發現產品的不足,並從中改善。他認為,AI的導入共解決簡報製作的三大痛點:包含視覺調整耗時、傳統線性排列限制資訊呈現,以及多數人欠缺設計能力,導致簡報無法有效傳遞資訊的問題。

隨著AI簡報功能的推出,Gamma在短時間內憑藉口碑效應吸引了大量用戶,短短2年內,全球用戶數突破1,800萬,製作簡報總數超過6,000萬份。

投資人看好,Gamma AI獲A輪融資加速成長

Gamma的潛力吸引投資人的高度關注。2023年,達盈管顧便看中Gamma的市場機會,成為種子輪投資者,隨著AI技術的提升,Gamma於2024年5月獲得由Accel領投1,200萬美元(約新台幣3.8億元)A輪融資,目前總融資額已達2,150萬美元(約新台幣6.8億元)。

West Ventures共同創辦人AJ Solimine表示,Gamma在短短幾年內已經累積龐大用戶,並達到盈利的狀態,他認為,Gamma正在提供個人、企業將想法轉為更有靈活、有力的方法。

延伸閱讀:種子輪、天使輪、A輪、B輪、C輪⋯募資輪次代表什麼意思?各階段投資人更看重什麼?

本文授權轉載自創業小聚

關鍵字: #AI
往下滑看下一篇文章
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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓