對於許多滿懷熱誠的香港青年創業者而言，最大的挑戰往往不是「缺乏創意」，而是「缺乏資源」。
DotAI 聯合創辦人楊廣澤（Chak）近日受邀出席 Y.E.S.青年就業起點 的創業講座W C A，面對一眾渴望開創副業或成立品牌的年青人，他沒有選擇講授枯燥的編程理論，而是分享了 DotAI 團隊如何在資源有限的情況下，利用 AI 作為槓桿，實現業務增長的實戰經驗。
「很多初創者面對的最大問題，其實都是『沒錢』的問題。」Chak 在講座開場時直言不諱。
從商業登記、開戶到尋找貨源，每一步都是成本。但最耗費心力與資源的，往往是 「如何讓市場知道你的存在」（Promotion）。傳統做法需要聘請文案、設計師、市場調查員，這對一人公司或初創團隊來說是難以承擔的重負。Chak 指出，AI 的出現並非只是為了讓大家「玩玩 ChatGPT」，而是為了解決商業世界中最現實的問題：如何以一人之力，運作一間像樣的公司，甚至建立一個自動化的業務系統。
核心 AI 轉念：別把 AI 當 Google，它是你的「數位員工」
許多創業者在嘗試使用 AI 後往往會感到失望，覺得生成的內容「很泛」、「不準確」甚至「像廢話」。
Chak 在講座中點出了問題的根源：我們太習慣將 AI 視為搜尋引擎（Search Engine），期待輸入幾個關鍵字就能得到完美答案。然而，生成式 AI（Generative AI）的本質並非「搜尋」，而是基於概率的「預測」與「生成」。
「如果你只會問『你好嗎』或者丟一句『幫我寫個 Post』，那你得到的自然是毫無靈魂的罐頭回覆。」Chak 強調，真正的 AI 應用，應該是將它視為一位 「剛入職的高學歷同事」。
試想一下，當你聘請一位新員工時，你不會只對他說一句「幫我做 Marketing」就轉身離開。你會給他一份 職位描述（Job Description），告訴他公司的背景、產品賣點以及溝通風格。Chak 指出，對待 AI 亦應如此。我們需要從單純的「下指令（Prompting）」進階為構建 「AI Agent（智能代理人）」。
賦予角色（Persona）： 告訴 AI 它現在是市場經理、法律顧問還是數據分析師？
提供語境（Context）： 餵養公司的背景資料、過往成功的案例，甚至是特定的語氣風格（Tone & Manner）。
設定目標（Objective）： 這次任務是為了吸引點擊、建立信任，還是直接促成銷售？
當你從「使用者」轉變為「管理者」，AI 就不再是一個冰冷的工具，而是一個能 24 小時待命、隨時準備好為你工作的核心團隊。
DotAI 低成本 AI 創業方法：IPO 模型實戰
為了讓青年創業者能具體落地「AI Agent」這一概念，Chak 在講座中解構了 DotAI 內部使用、同時也是協助眾多企業轉型的核心邏輯——「IPO 模型」（Input-Process-Output）。
Chak 指出，許多人覺得 AI 難用，是因為他們忽略了輸入與處理的過程，直接跳到了結果。而 DotAI 的 IPO 方法論，正是區分「瞎忙」與「高效產出」的關鍵：
低成本 AI 創業方法：1. Input（精準餵養）
市場驗證的基石 AI 的輸出質量取決於輸入的質量（Garbage In, Garbage Out）。Chak 強調，在生成任何行銷內容前，必須先進行深度的 市場情報輸入。 他以一個「露營用品」的案例為例：團隊並非盲目推銷產品，而是先利用 AI 爬取並分析市場熱點，發現「露營食譜」是一個高流量的切入點。透過輸入精準的社群數據與趨勢報告，AI 才能理解市場真正需要什麼，從而協助創業者在不花一分錢廣告費的情況下，找到「有利可圖」的利基市場（Niche Market）。
低成本 AI 創業方法：2. Process（思維處理）
構建 AI 的思考路徑 這是最關鍵的一步。創業者需要設計 AI 的「思考邏輯」。這不是單純的寫一句指令，而是設計一套 工作流（Workflow）。 例如，在處理「選品」決策時，DotAI 會要求 AI 扮演「電商採購經理」，並遵循特定步驟：先搜集目標市場（如韓國美容儀）的熱門話題，接著分析競品差異與利潤空間，最後才將這些資訊轉化為針對香港受眾的銷售策略。透過這種分步驟的 Process 設計，AI 不再是隨機生成文字，而是像人類專家一樣進行邏輯推演。
低成本 AI 創業方法：3. Output（商業產出）
可執行的商業資產 最後，AI 的產出必須是 「可落地」 的。Chak 提醒，輸出的格式應該直接對接業務需求，而不僅僅是文字對話。 它可以是結構化的 Excel 選品表、可以直接發佈的 Instagram 貼文，甚至是完整的商業提案（Proposal）。在 YWCA 的演示中，Chak 展示了如何將前期的市場調研，透過 IPO 流程轉化為一整套 自動化行銷內容——從選題、文案撰寫到圖片生成，原本需要行銷團隊一週的工作量，一人公司透過 AI 可以在極短時間內完成。
未來的競爭力：Personal, Proactive, Powerful
隨著 AI 技術的飛速演進，創業的門檻將會越來越低，但競爭也會隨之加劇。Chak 在講座尾聲引用了 Google 開發者大會的概念，指出未來 AI 助理將朝向 「3P」 方向發展：Personal（個性化）、Proactive（主動式）、Powerful（強執行力） 。
這意味著什麼？未來的 AI 將不再被動等待你的指令。它會越來越懂你的品牌風格（Personal），甚至在冬天來臨前主動提醒你「是時候推廣保濕產品了」（Proactive），並且直接幫你執行發送郵件或購買廣告的動作（Powerful）。
面對這樣的未來，Chak 寄語在場的青年創業者：「不要因為恐懼 AI 而拒絕它，也不要因為依賴 AI 而停止思考。」
他強調，AI 可以完美處理重複性的運營工作（Operation）、數據整理與內容生產，但它始終無法取代人類創業者的核心價值——面對客戶時的溫度（Client Facing）、談判桌上的博弈，以及定義「什麼才是對的問題」的決策能力 。
創業，本質上是一場資源配置的遊戲。
DotAI 的任務，不僅僅是教會大家使用工具，而是幫助每一位資源有限的年青創業者，建立屬於自己的 「AI 數位軍隊」。當你學會用 IPO 思維去指揮 AI，你就不再是一個人在戰鬥，而是一位擁有一支強大團隊的 CEO。
DotAI 是一間以「實戰、在地、普及」為核心的 AI 解決方案平台，致力於幫助企業與個人構建「帶不走」的 AI 核心能力 。我們不只教工具，更教導能適應未來的商業思維。想為您的團隊引入 DotAI 的 IPO 實戰培訓？ 歡迎聯絡我們的企業培訓顧問，或加入 DotAI 社群，與我們共同探索更落地的 AI 商業應用 。
AI x 創業者問 (Q&A Highlights)
在講座的尾聲，YWCA 的學員們針對實際操作提出了幾個關鍵問題。以下是 Ah Ze 對於 AI 學習、工具選擇與數據安全的實戰建議。
Q1：我沒有專業知識，如何設定 AI Agent 或提升 AI 能力？
Chak： 其實建立專業知識最快的方法，就是直接問 AI：「我該如何學習這個題目？」。
你不需要一開始就懂所有指令。我推薦大家使用 Google 的 NotebookLM。你可以將網上找到的 PDF、電子書、YouTube 影片連結，甚至是雜亂的筆記全部「餵」給它。它能幫你生成學習卡、摘要，甚至畫出 Mind Map（思維導圖）。
最「Raw（原始）」但也最有效的方法，就是把資料堆進去，然後問它：「作為初學者，我該從哪裡開始？」這就是建立你專屬知識庫的第一步。
Q2：市面上有 Poe, ChatGPT, Gemini，我該如何選擇？
Chak： 這取決於你的具體用途，不同的模型有不同的強項：
Poe： 就像是一間「茶餐廳」。它集合了各種模型（如 Claude, Gemini 等），適合什麼都想試一點的初學者，或是需要快速切換模型的人。
ChatGPT： 是「全能型選手」，對指令（Prompt）的理解能力最強，且擁有豐富的連接器（Connectors），適合處理複雜的邏輯或自動化任務。
Gemini (Google)： 因為背靠 YouTube 和 Google Search 的數據，它對 廣東話（Cantonese） 的理解更地道，且特別擅長消化及分析 YouTube 影片內容。
Claude： 如果你有寫程式（Coding）的需求，它的表現目前是非常出色的。
不用執著於只用一個，而是要根據你的任務場景（Scenario）來挑選最順手的工具。
Q3：企業或個人使用 AI 時，如何保障資料安全與隱私？
Chak： 這是一個關於「信任」與「成本」的權衡問題。
大平台相對安全： 對於大多數中小企，信賴 Google、AWS 或 Microsoft 這樣的大廠通常沒問題，就像你信任 Google Drive 一樣。只要設定得當，它們通常不會拿你的企業數據去訓練公用模型。
企業級方案： 如果對合規性有極高要求，可以選擇 Microsoft Copilot 等企業版服務，它們有更嚴格的資料隔離承諾。
最高安全級別（Local Deployment）： 如果你的資料極度敏感（如醫療、客戶隱私），最安全的方法是 「本地部署」。利用 Open Source 模型（如 Llama, DeepSeek）在自己的電腦或伺服器上離線運行。雖然需要投資硬件成本且設定較複雜，但因為完全不上網，所以沒有被駭或外洩的風險。
