Ready, Fire, Aim|數位時代 BusinessNext

**B usiness books
**Ready, Fire, Aim
● 作者：Michael Masterson　● 出版社：Wiley　● 出版日期：2008/01/02

創業教練再出新招
對於許多想要創業的年輕人來說，創業致富是最美妙的夢想，但是只要一想到失敗的風險，大部分的人就會打消這個念頭。如果能擁有一個指導新手創業家的教練，會不會使這件事容易些呢？才剛剛在一月推出新書《Ready, Fire, Aim》（暫譯：做了再說），就立刻躍上《華爾街日報》暢銷書排行榜的馬特森（Michael Masterson），就扮演這樣的角色。

本身就是資深創業家的馬特森，因為擁有創立多家公司致富的經驗，所以他不像學院中的老師會說一些深奧的大道理，反而擅長以淺顯易懂的方式，為年輕人傳授他的心得。例如在前一本書中，他提醒所有進入職場的年輕人，必須想清楚三個問題：我這輩子想做什麼？在哪裡做？跟誰一起做？由此醞釀而生的工作熱情，才是累積人生財富的原點。在新書中，他顛覆「三思而後行」的創業法則，鼓勵新手創業家用「三不兩要」的方式來嘗試創業：「三不」就是不要花太多時間做計畫、不要投入太多錢，以及不要期待有一個「團隊」，先從自己開始做就好；「兩要」就是要創造快速的營運模式，要盡快回收現金。

當然，一旦事業邁入比較穩定的階段，所有的基本功夫仍然不可少，所以在書裡他也陸續傳授了有效溝通、銷售、組成團隊、拓展事業的「撇步」。對於商業世界完全陌生的年輕人來說，這位新手教練的書，提供了溫暖的鼓勵和善意的提醒。（撰文＝丁在園）

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解碼郭台銘語錄──超越自我的預言
● 作者：張殿文　
● 出版社：天下文化　
● 出版日期：2008/01/17
科技業龍頭鴻海擁有跨越三大洲、超過65萬名員工，要如何兼顧彈性與紀律？如何向內部員工傳達企業經營理念與治理方針？

領導人郭台銘選擇以語錄的形式進行溝通。在書中108條郭台銘語錄中，內蘊郭式結合理論與實務的管理哲學。（撰文＝吳升皓）

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早上3小時，完成一天工作
● 作者：箱田忠昭　
● 出版社：春光出版　
● 出版日期：2008/01/09

作者認為，將「擁有的時間」變成「創造出財富的黃金時間」，才是時間管理的真諦。書中建議諸如將日常例行事務集中完成、創意點子固定記錄在同一處、重要電子郵件用圖表或顏色區分等。簡單提醒容易被大家忽略的細節，不禁讓人發出「咦，我怎麼沒想到」的感嘆！（撰文＝吳升皓）

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投資大趨勢
● 作者：包柏．佛利區博士（Dr. Bob Froehlich）　
● 出版社：商周出版　
● 出版日期：2008/01/30
「大趨勢」指的是在社會、經濟、政治方面緩慢形成的改變，每個變動牽涉層面廣，到最後還可能改變人們的投資模式。人口統計學是大趨勢中常被忽略的一塊，作者佛利區以圖繪出人口統計資料的陷阱與機會，並提出實際的投資策略，讓讀者培養從趨勢中掌握投資的訣竅。（撰文＝吳升皓）

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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