[丹麥現場] 在Design Matters數位設計年會,快樂的探討人性化設計
[丹麥現場] 在Design Matters數位設計年會,快樂的探討人性化設計

優雅的北歐燈飾,新鮮的丹麥式早餐,伴隨輕鬆的吉他聲,這裡不是餐廳,而是位在丹麥哥本哈根的數位設計年會 Design Matters 會場。 這個由當地設計師發起的聚會,沒有正經八百的議程,反而希望創造輕鬆、好玩的氣氛,兩天豐富的節目,從演講分享、沙龍座談、互動工作營、講者餐會,「快樂」的設計氛圍,吸引了全球頂尖設計師們前來交流。

design matters
design matters 2016 舞台
圖/ Yvon Huang

今年第二屆的 Design Matters,在2015年由丹麥數位顧問公司(Indie vid) 的克里斯丁(Michael Christiansen),以及使用者經驗設計師英格麗(Ingrid Haug) 一同發起,活動原本的起源其實是要聚集頂尖設計師們互相交流,第一屆舉辦在哥本哈根海邊一間餐館,但因大受迴響,第二屆的 Design Matters移到 Langelinie Pavillonen 會議中心,一棟佇立在哥本哈根著名小美人魚旁北歐式建築,兩天的活動,總共有十九場設計主題演講,四場互動工作營,有近兩百位的設計師參與。

主辦單位貼心準備了豐盛的早餐
主辦單位貼心準備了豐盛的早餐給遠道而來的參加者,丹麥可頌、新鮮水果、當地乳酪,伴隨外頭美麗的海景,活動開始的時光就是一大享受
圖/ Yvon Huang

這次的活動主題,主要在探討數位設計近期出現的一股「新隨性風」(New Casual),像是 訊息軟體Snapchat、交友軟體 Tinder、美國網路媒體公司 BuzzFeed,這些引領潮流的數位產品都帶有自我個性,不再只是嚴肅的通知訊息,它們都用了一種較輕鬆、樂趣的設計語彙(Design Language) ,創造的不僅是一種更人性(Humanity) 的使用經驗,也讓設計師開始思考,數位產品是否應考量不同感官的設計。除了現在設計師專注的手機、網站介面之外,其他如許多公司相繼投入的虛擬實境市場,在這次也有安排VR相關主題演講分享。

設計不只是Logo、顏色、字型,還有語調和感覺--Mailchimp 設計總監 Todd Dominey

如Mailchimp設計總監所說的,設計不僅只考慮表象的問題,還有不同層面的都是設計需考量的一環,面對未來數位裝置進入虛擬時代,我們是否準備好「設計沒有表面的介面?」。今年 Design Matters的主題演講力邀不同產業的設計專家前來分享自身經驗,有加拿大團隊協作軟體Slack設計總監 Brandon Velestuk、知名設計軟體Sketch創辦人 Pieter Omvlee、Google 產品設計師 Andrew Doherty、英國BBC創意總監 David Bailey、Emojipedia 創辦人 Jeremy Burge等。

除了主題演講分享,活動中穿插著十分有趣的互動工作營,分別有與丹麥創業團隊的座談沙龍(如上圖左,三家創業團隊分別為:員工績效管理軟體 Eloomi 創辦人Klaus Skytte、丹麥共乘服務 Spiri 共同創辦人兼設計長 Jesper Rosetzsky Hermann、難民社群服務 REFUNITE 創辦人Ida Jeng)、丹麥創新顧問公司 Jayway 舉辦的「看不見的介面設計」工作營(如上圖右),以及還有英國BBC資深開發工程師舉辦的「用果醬學程式開發」工作營。

作為Design Matters 整場唯一的亞洲設計師,很榮幸的可以大方的跟來自各地的頂尖設計師,介紹台灣的設計文化,並且很開心的是,從他們的回饋中,感覺到台灣在數位設計的趨勢中,其實也不落其後,不管是設計思維、開發流程、人才技能,都還能與世界設計圈並肩而行。由衷希望台灣有一天,也能多多舉辦這樣的設計活動,不僅吸引世界頂尖設計人才來交流,也是能促進台灣設計能量走向國際的一股動力。

Slack設計總監布蘭登 (Brandon Velestuk)
Slack設計總監布蘭登 (Brandon Velestuk)
圖/ Yvon Huang

經過兩天充實的演講分享,深刻的感受到對於未來的趨勢變化,最重要的還是回歸在消費者的感受,不管設計怎麼樣的產品,保有同理心,考量人的需求。

如同Slack設計總監布蘭登 (Brandon Velestuk)所說:「設計師的工作,是要能真切的感受人性」。

關鍵字: #UI/UX設計
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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。

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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。

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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。

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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/

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