觀點|創業不再是科技巨頭專利!AI助單人獨角獸誕生,能像經營YouTube一樣普及
觀點|創業不再是科技巨頭專利!AI助單人獨角獸誕生,能像經營YouTube一樣普及

一年前,我非常擔心AI技術不是單純奪走工作,而是放⼤了原本社會的兩極化,讓「懂AI、 能駕馭AI」的⼈和「不懂AI」的⼈之間,出現更鮮明的M型裂縫。

理由是資本與資源的集中使這種差距進⼀步拉⼤。AI的核⼼基礎設施,如運算能⼒、⼤數據與演算法,主要掌握在少數大型科技及新創巨頭⼿中,其他⼤企業則有⾃⼰獨有資料,領域知識(domain knowledge)、⼈才及購買GPUs的能⼒使他們能以AI降本增效、擴張優勢;中⼩企業則因缺乏資源與技術,導入⾨檻⾼,競爭⼒下降。結果是強者更強、弱者更弱。

這樣的贏家通吃的局⾯,可以想像會造成中產階級萎縮,財富與資源更集中,形成典型M型分布。失業或被取代的⼈可能陷入焦慮不安。教育資源不均,也可能放⼤AI時代的機會差距。

創業會像開YouTube一樣普及

但近期的一些發展,讓我看到AI⺠主化造福⼤眾的可能契機。即便沒有AI背景,⼀般⼤眾及中⼩企業也有機會。

最近《經濟學⼈》有篇報導AI時代的新創令我感觸良多,尤其我⼀輩⼦做新創,深知它技術門檻⾼,團隊磨合的艱辛及資源的稀缺。報導提及⼀名既非軟體⼯程師,也不懂 AI的Sarah Gwilliam,在她⽗親過世後,受到啟發而創辦了 Solace。

這是一個幫助⼈們處理喪親之痛與安排後事的新創,可說是「為葬禮做婚禮規畫」。雖然Solace仍處於早期階段,Gwilliam幾乎是獨⾃經營,但她背後有AI孵化器的機器⼈幫她建立線上形象,若事業成功,還會提供資⾦,以及在產品開發、⾏銷、銷售和營運上的AI協助,並以抽成作為回報。對Gwilliam⽽⾔,就像多了⼀名AI共同創辦⼈。

此案例凸顯了單⼈創業者(solopreneur)的崛起。 透過⽣成式 AI,打造公司不再需要傳統團隊、⼤量的成本投資。矽⾕有⼈甚⾄推測,未來可能出現第⼀家「單⼈獨⾓獸」,創業將變得如經營YouTube頻道⼀樣普及。

歷史上,⼤型企業靠集中化來提升效率,然而隨著數位通訊與 Google、AWS 等平台興起,外包變得越發容易,AI 的崛起可能加速此趨勢,讓半⾃動代理處理過去需要團隊完成的⼯作。 AI是繼雲端之後的下⼀波「⺠主化」浪潮,降低⾨檻讓無技術背景但能發現真實問題的⼈也加入創業。

另⼀件令我記憶深刻的事件是我最近為南加婦女⼯商企業協會主辦的「AI與電⼦商務引領未來趨勢」專題講座,這是我第4年做這個講座。過去幾年,我為這些獨當⼀⾯的企業主們講解AI,常常得到的迴響是AI太⾼⼤上,即使我科普了,她們依舊覺得艱澀難懂、望⽽⽣畏。所以我改變策略,這次剖析AI在中⼩企業廣告應⽤的實務操作與全球⾏銷趨勢。

我特別找了一名技術主管展⽰最新的⽣成式 AI廣告功能,包括智慧廣告創建助⼿,幫初學者快速完成廣告設定。此外還有新⽤⼾導引、預算優化、內容品質檢查及報告分析等AI⼯具。另⼀名⼯程師則展⽰了AI內容⽣成的應⽤,能分析⽬標⾴⾯並⾃動產⽣標題及縮圖、更換背景,乃至把靜態圖片轉為動態影片。案例包括將珠寶圖片⽣成廣告影片,以及從「Delicious Soup Dumpling」⽂字描述⽣成廣告圖像。

這次姐妹們的反應⼤不相同,覺得自己也能上⼿,快速⽣成廣告⾏銷,不需要⼤量時間及外在資源。她們雙眼發亮,不斷舉⼿發問,此刻我領會AI終於不是天邊的技術。

AI讓普通人更有機會變超人

我們Taboola的願景⼀直是以AI代理徹底⾰新廣告模式,讓廣告主只需提出商業⽬標,AI即可⾃動完成規畫、素材⽣成、投放與優化,實現廣告投放的⺠主化,讓中⼩企業也能與⼤品牌公平競爭、共同成長。

回⾸這段旅程,我曾憂⼼ AI 會放⼤不平等,如今我卻看到另⼀種未來成形。AI不再是科技巨頭專利,它正逐漸⺠主化,使普通⼈、中⼩企業,甚⾄沒技術背景的⼈,都能運⽤它解決真實問題。

Sarah Gwilliam的故事正是最好的例⼦:AI不僅是⼯具,更是她的共同創辦⼈。⽽在我主辦的講座中,我親眼看⾒企業主的眼神從疑惑到閃閃發亮,她們終於相信⾃⼰也能⽤AI創造價值。

AI帶來的不是終點,⽽是⼀個新的起點。真正的問題是「如何善⽤ AI」,讓更多⼈⼀同前⾏。未來屬於那些敢於擁抱改變的⼈,⽽我們正站在這場⾰命的⾨⼝。

AI⺠主化的⼒量,將讓創業與創新不再是特權,⽽是普世的機會!

延伸閱讀:在台積電20多年,何麗梅:AI不能取代「這3種能力」!從管錢到管人,她最大的體悟是什麼?

責任編輯:蘇柔瑋

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