身為中小企業主，面對這場 AI 革命，你到底是焦慮、興奮，還是根本無感？
你可能每天都在新聞上看到 AI 如何顛覆產業，但也許你低頭看看自己的工廠、辦公室、客戶名單，心想：「這跟我有什麼關係？我該從哪裡開始？」這很正常。事實上，大多數關於 AI 的討論都集中在大型科技巨頭或資金充裕的獨角獸身上，卻很少有人真正站在中小企業的角度，思考「導入 AI」的具體路徑。
最近一位科技創業家 Sanjit Biswas，他創辦的 Meraki（後來以 12 億美元賣給思科）和 Samsara（目前市值數百億美元的 IoT 巨頭），其實都不是 AI 公司。但他從 0 到 1、再從 1 到 100 的創業歷程，簡直就是一本為中小企業量身打造的「新科技導入教科書」。
Sanjit 的故事告訴我們，成功導入一項顛覆性技術（無論是 20 年前的無線網路，10 年前的 IoT，還是今天的 AI），關鍵從來都不是技術本身，而是思維模式、客戶洞察、和團隊執行力。
今天，我們就「借用」Sanjit Biswas 的 5 個創業精華，將它們轉化為中小企業主在導入 AI 時，必須牢記的 5 個關鍵心法。這篇文章，它會比你參加任何一場 AI 論壇都更具體、更落地。
心法一：別再「為了 AI 而 AI」，從一個「夠痛」的真實問題開始
許多中小企業主對 AI 的起手式是：「我該導入哪個 AI 工具？」、「ChatGPT、Midjourney 還是哪個 CRM 系統？」這都問錯了。正確的問題應該是：「我公司目前『最痛』的點是什麼？」
讓我們看看 Sanjit 的第一個創業故事。Meraki 的誕生，源自他在 MIT 的博士研究「RoofNet」。他的初衷很單純：用無線網狀網路，為整個劍橋市提供免費 Wi-Fi。這不是一個「商業計畫」，這是一個「解決方案」。他甚至只是做了一張 PS 合成的概念圖去演講，就被 Google 團隊相中下了訂單。這份訂單逼著他去量產、去成立公司。
從「RoofNet」看 AI 導入的起點
這個故事給中小企業的啟示是什麼？你不需要一個宏大的「AI 轉型藍圖」，你只需要一個「具體的問題」。Sanjit 不是想著「我要創辦一家偉大的網路公司」，他是想著「我如何讓 Wi-Fi 覆蓋整個城市？」同理，你也不該想著「我要導入 AI 提升效能」，你該想的是：
- 「我的客服團隊為什麼每天 80% 時間都在回答同樣的 10 個問題？」（解方可能是一個簡單的 AI 知識庫或機器人）
- 「我的採購部門為什麼總是無法精準預測庫存？時而積壓、時而斷貨？」（解方可能是一個基於歷史數據的 AI 預測模型）
- 「我的行銷文案為什麼寫了 100 篇，點閱率還是上不去？」（解方可能是利用 AI 分析工具，找出點閱率高的標題與內容結構）
Sanjit 的第一筆訂單來自 Google，是因為他展示的「解決方案」剛好打中了 Google 的「痛點」。你的第一個 AI 專案，也應該是去解決一個具體的、內部的、讓你或你的員工「受不了」的痛點。
中小企業的「最小可行 AI 產品」
Sanjit 為了 Google 訂單，必須想辦法量產電路板。他們沒錢，只好向非營利組織預收款項，才湊齊了工廠的最低生產數量。這就是「MVP」（Minimum Viable Product，最小可行產品）的經典案例。
放到 AI 裡，中小企業主也應該追求「MVA」（Minimum Viable AI，最小可行 AI）。不要一上來就想打造一個全能的 AI 系統。
- 範例：你是一家傳統製造業。你的痛點是「老師傅的經驗無法傳承，新手看圖紙常常出錯」。
- 錯誤的 AI 策略：馬上花大錢導入昂貴的「AI 智慧工廠」系統。
- 正確的 MVA 策略：先用手機把老師傅的操作過程錄下來，利用現在免費或低成本的 AI 語音轉文字和影片總結工具，生成「SOP 初稿」。再讓新手拿著這份 AI 產出的SOP去做，看看哪裡有問題。
這個「MVA」成本極低，但它立刻解決了一個「真實問題」（經驗傳承），這就跟 Sanjit 為了出貨而湊錢生產電路板一樣，先解決眼前的問題，再談偉大的願景。
心法二：拋開「老闆包袱」，用「初學者之心」看見 AI 的新大陸
Sanjit 在 Meraki 成功被收購後，陷入了迷惘。他是有錢了，但他不知道下一步要做什麼。他重新閱讀《禪者的初心》，提醒自己要拋開過去的成功經驗，用全新的眼光看世界。
這個「初學者之心」讓他看到了能源、物流、電網這些「看似冷門但極其重要」的領域。這些產業歷史悠久，但也因此，科技應用相對落後。這就是他創立 Samsara 的契機——一個利用 IoT 技術改造實體經濟的巨大機會。
你的「Samsara 機會」在哪裡？
對中小企業主來說，這個「初學者之心」尤為重要。你過去 20 年的成功經驗，很可能就是你導入 AI 的最大阻礙。因為你太「懂」你的產業了，你太熟悉你那套「行之有效」的營運模式。這會讓你很難接受 AI 帶來的「破壞性」建議。
Samsara 進入的是一個被科技忽略的巨大市場。在你的公司裡，是否也有這樣「被忽略的角落」？
- 人資部門：你還在用 Excel 管考勤和算薪資嗎？你是否想過 AI 可以幫你分析員工的「離職傾向」？
- 營運部門：你還在靠「經驗」排班和調度嗎？你是否知道 AI 演算法可以在 30 秒內，排出比你花 3 小時更高效的班表？
- 財務部門：你還在「月底」才看財報嗎？你是否知道 AI 可以幫你做到「即時」的現金流預警？
這些「冷門」但「重要」的環節，就是 AI 能發揮最大價值的地方。
從「老闆」變回「學生」
Sanjit 重新拾起大學的書本，提醒自己歸零。作為中小企業主，你是否也願意「歸零」？
- 不要指望你的員工比你更懂 AI：如果連你這個老闆都不願意花時間去學什麼是「大型語言模型 (LLM)」、什麼是「提示工程 (Prompt Engineering)」，你如何期待你的團隊能主動擁抱變革？
- 親自下去玩：你自己是否註冊了 ChatGPT？是否試過用它來回覆一封客訴 email？是否試過用 Midjourney 來生成一張你產品的宣傳圖？
當你用「初學者」的身份去「玩」這些 AI 工具時，你才會真正「看見」機會。你會突然發現：「哇！原來這個工具可以這樣用在我的業務上！」這個「哇！」的時刻，就是 Sanjit 看到物流產業的時刻，也是你找到 AI 突破口的時刻。
心法三：你的第一個 AI 產品註定失敗，而「客戶回饋」是唯一的救贖
Sanjit 和他的夥伴創立 Samsara 時，其實對物流一無所知。他們的第一個產品是「聯網溫度感測器」。他們「以為」食品和藥品供應鏈會需要。結果，市場反應冷淡。這是一個價值百萬美元的錯誤。但 Sanjit 接下來的動作，才是關鍵。他們沒有固執己見，而是去和那少數的早期客戶聊天。
他們震驚地發現，客戶根本不在乎溫度，他們居然把感測器裝在貨車上，來「追蹤車輛位置」！客戶真正的痛點不是「溫度監控」，而是「車隊的 GPS 追蹤與管理」。這個發現讓 Samsara 立刻轉向，才有了今天百億美元的車隊管理帝國。
AI 導入的「Samsara 時刻」
這個故事，是所有想導入 AI 的中小企業主，都應該裱框掛在牆上的警世寓言。你「以為」你的員工和客戶需要的 AI 功能，十之八九都是錯的。
- 你以為：你的業務團隊需要一個「AI 客戶關係預測」系統，幫他們判斷哪個客戶會成交。
- 實際情況：他們可能只是把這個系統當作「自動填寫拜訪報告」的工具，因為他們真正的痛點是「每天花 2 小時寫報告」。
- 你以為：你的客戶需要一個 24 小時的「AI 智能客服」來回答問題。
- 實際情況：他們可能只是想在「真人客服」下班時，用這個 AI 機器人來「查詢訂單進度」。
傾聽你的「內部客戶」
Sanjit 傾聽的是「外部客戶」，而中小企業在導入 AI 的初期，更需要傾聽的是你的「內部客戶」——也就是你的員工。AI 導入的成敗，不在於 AI 多強大，而在於「用的人」願不願意用。
- 快速部署，快速失敗：與其花一年時間規劃一個「完美」的 AI 系統，不如花一個月時間，上線一個「堪用」的 AI 工具（例如，先導入一個 AI 筆記軟體，讓所有會議自動生成逐字稿）。
- 建立「回饋迴路」：上線後，立刻去問你的員工：「你用了嗎？」「你拿它來幹嘛了？」「你覺得它哪裡很爛？」「你希望它有什麼功能？」
- 觀察「異常用法」：就像 Samsara 的客戶把溫度計當 GPS 用。你的員工一定會發明出你意想不到的「AI 用法」。這些「異常用法」，才是他們真正的痛點所在。
當你的業務團隊用 AI 客戶預測系統來「寫報告」時，不要責備他們。你應該高興，因為你發現了一個比「預測成交」更迫切的痛點——「行政效率」。這時，你應該立刻轉向，投入資源強化 AI 的「自動報告生成」功能。這，就是中小企業的「Samsara 時刻」。
心法四：AI 時代，最貴的資產不是演算法，而是「值得信賴的團隊」
Sanjit 在演講中多次強調「團隊」。他的共同創辦人 John Bicket，是從 MIT 博士班就一起奮鬥的夥伴，兩人共同創立了兩家成功的公司。他們的核心團隊，很多來自大學時期的朋友與同學。
他提醒學生：「大學是人才密度極高的地方，你身邊的同學，都可能是未來的關鍵人物。」這聽起來像是老生常談，但在 AI 時代，這句話有了全新的意義。
誰是你導入 AI 的「John Bicket」？
在 AI 浪潮下，企業主很容易陷入「技術焦慮」。我們急著想去「外面」找 AI 專家、數據科學家，以為只要花錢請到「大神」，公司就能一步登天。Sanjit 的故事提醒我們，技術可以外購，但「信任」無法外購。
一個新來的、年薪百萬的 AI 專家，他可能完全不懂你公司的「眉角」，他設計出來的模型可能「技術上完美，執行上狗屁」。相反的，你公司裡那個「看起來最懂電腦」的年輕員工、那個「最愛抱怨流程」的資深主管、那個「最常提出怪點子」的行銷企劃——他們，才可能是你導入 AI 的「John Bicket」。
作為中小企業主，你最大的優勢就是「信任基礎」。你不需要去外面找一個你不認識的「AI 專案經理」。你需要的，是在你現有的、值得信賴的團隊裡，找到那個對 AI「眼睛會發光」的人。
從「招募 AI 人才」轉向「讓人才 AI 化」
大型企業可以砸錢「買」AI 團隊，中小企業必須「養」AI 團隊。與其花 300 萬年薪請一個博士，不如花 30 萬，讓你 10 個最核心的員工去上最好的 AI 課程。
- 投資你的「老戰友」：把資源投給你現有的、忠誠度高的、理解公司業務的員工。送他們去學習、給他們時間去實驗。
- 建立「學習型組織」：在公司內部成立 AI 讀書會、AI 應用分享會。讓那個最會用 ChatGPT 的業務，去教那個還在用手寫訂單的採購。
- 容忍「有價值的失敗」：這些「內部培養」的 AI 尖兵，在初期一定會犯錯。但他們的失敗，是建立在「懂公司業務」的基礎上的失敗，這種失敗極具價值，因為它能直接轉化為優化流程的養分。
Sanjit 和 John Bicket 能合作無間，是因為他們有著從 MIT 實驗室就建立的深厚信任。你和你的核心團隊，也具備這種信任。AI 只是工具，而驅動這個工具的，永遠是你們之間多年建立的默契與信任。
心法五：別追逐「酷炫」的 AI，去解決「真實世界」的笨問題
Sanjit 的創業動力，始終是「在真實世界產生影響力」。大學時，他看到 Google 從校園計畫變成全球現象，讓他體會到一個好點子能帶來的巨大改變。所以，無論是 Meraki（普及網路）還是 Samsara（數位化實體經濟），他都選擇了那些能解決「基礎性、大規模問題」的領域。
Samsara 專注於物流、建築、校車——這些都是「不酷」的傳統產業。但他用現代化的軟硬體整合技術，幫助這些產業提高了效率與安全性。他進入了一個「被科技忽略」的巨大市場。
AI 的最大價值，藏在「最笨」的流程裡
這是我認為對中小企業最重要的一個啟示。請立刻停止關注那些「酷炫」的 AI 應用，例如生成式 AI 影片、AI 寫詩、AI 作曲。這些很有趣，但它們很可能不是你現階段最需要解決的問題。
作為工程師，Sanjit 的價值是「打造有用的東西來解決問題」。作為企業主，你的價值也是。AI 對中小企業最大的價值，不在於「錦上添花」，而在於「解決沉痾」。你應該拿起手電筒，去照射你公司裡那些「最黑暗、最古老、最沒人想碰」的角落，那些你習以為常、甚至引以為傲的「笨流程」：
- 那個堅持要「紙本蓋章」的三聯單流程。
- 那個需要「人工核對」三份 Excel 表才能完成的月報。
- 那個全憑「老師傅心情」決定的生產排程。
- 那個讓新進員工要「通靈」才能找到的檔案儲存系統。
這些，才是 AI 的「黃金應用場景」。
用 AI 讓你的「實體經濟」更聰明
Samsara 透過在貨車上裝感測器，讓「物流」這個實體經濟變得可視化、可管理。你也可以。
- 餐飲業：不要只用 AI 寫菜單文案。用 AI 分析你的 POS 機數據和天氣數據，去預測「明天哪道菜會大賣」，動態調整你的備料。
- 製造業：不要只用 AI 做 QC（品質檢測）。用 AI 分析你機台上的震動和溫度數據，去「預測」哪台機器快要壞了，提前安排保養。
- 零售業：不要只用 AI 當客服。用 AI 分析店內的攝影機影像（人流分析），去優化你的「貨架擺放」和「人力配置」。
Sanjit 選擇了真實世界的「大問題」。你也應該選擇你公司內部的「真問題」。用 AI 去解決這些問題，你產生的「影響力」（無論是節省成本、提高效率、還是提升安全），將會遠超你追逐任何 AI 熱點。
你的 AI 轉型之路，就是一場「Samsara 創業」
Sanjit Biswas 的故事，從 Meraki 到 Samsara，表面上是一個關於 IoT 和創業的傳奇。但其內核，卻是中小企業在面對 AI 浪潮時，最需要的 5 個指引：
- 從問題出發，而非技術：忘掉 AI，專注於你最痛的那個點。（RoofNet 心法）
- 保持謙遜，擁抱未知：拋開你的成功經驗，用「初學者之心」去「玩」AI，發掘被忽略的機會。（禪心心法）
- 快速部署，瘋狂傾聽：你的第一個 AI 方案一定是錯的。擁抱員工和客戶的回饋，那才是你轉向的黃金羅盤。（Samsara 轉向心法）
- 投資「人」，而非「工具」：信任是 AI 導入的基石。與其外聘專家，不如武裝你現有的、值得信賴的團隊。（MIT 團隊心法）
- 解決「笨」問題，創造真價值：遠離酷炫的 AI 泡沫，專注於用 AI 優化你公司裡那些最基礎、最傳統的「實體」流程。（實體經濟心法）
導入 AI 不是一個「專案」，它不是買一套軟體就結束了。導入 AI，是一場「企業內部的創業」。你需要創業家的勇氣、實驗的精神、傾聽的謙遜，以及對團隊的絕對信任。身為中小企業主，你的 AI 轉型之路，才正要開始。
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