設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?
設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?

最近許多同學私訊詢問我:「到底要就業、升學,或是要創業?」筆者恰好經歷設計上班族、兼任老師、專任老師和設計公司負責人等不同身份,所以來簡單分享一下我的經驗。

就業?

剛拋出學士帽、熱血的你,至少苦讀四年設計系,都有著一個美好設計師夢。你可以選擇先去就業,一圓設計師的夢,體驗商業設計師真正的工作和方法,調適商業設計的節奏,然後發現,以前需要費時一年的專題製作,原來只有一個月的時間完成它!

當你的業主修改101次後對你說:「感覺原來的比較好!」你會發現,原來商業設計沒有80分、90分的差別,只有100分和0分兩種分別,因為競爭過後,不是你死就是我活。

夢醒時分的你,發現你欠缺了一些東西,它不是PS和AI技巧,它可能是行銷、企劃、產品、空間……等跨領域專業知識或技能,學習的管道可能是書本、職位、朋友、長輩或是學校。

前面簡單幾行字,實則不簡單,需要幾年的時間才能細細體會。這時候或許可激起你進修研究所的動機,只要你有足夠的企圖心和求知欲,不用害怕中斷問題,就可以繼續進修,因為很多成功人士都持續自我學習。

創業?

你想創業嗎?這又是另外一個夢了。經歷職場上的人事物,累積幾年實務經驗和失敗經驗之後,創業還必須加上良好溝通能力、出來混要還的人脈、「萬萬稅」的洗禮,此外,你也得一肩扛起所有壓力,只能全年無休工作而沒有生病的權利,過著找案、收帳、收不到帳的日子。

重點是,要有一顆承擔巨大風險的心臟和口袋,還有受傷後的自癒技能,在風光自由的背後,當老闆創業,其實是由失敗與壓力堆積而成的。

升學?當老師?

你真的認識你自己嗎?你真的喜歡設計嗎?你確定你未來日子要與設計為伍?你拿碩士、博士學位的目的為何?或者你也不知道未來在哪裡,所以只好繼續念書?

即將畢業的同學都不斷反問著家人、朋友和自己這些問題,看著學長、學姐不斷碰壁,也不禁惆悵起自己的未來。

其實歷經大學四年的基礎、進階、應用的相關課程訓練,如果你認真學習,你已經具備一定的基本知識和技能。

選擇升學,通常是被碩士文憑的高帽子吸引而去。就商業設計公司的角度而言,重點並非設計師的學歷高低,而是作品風格和能力強度兩者。不過,這也只是基本門檻,一個商業設計公司在團隊合作過程中,溝通、學習、責任、態度才是你真正要正視的無形能力。

為何沒有提及創意?其實創意能力取得比較複雜,有些人天生腦筋就轉得快,舉一可以反十,擁有高轉速和創意超連結的能力,有些人要透過生活經驗、視野、閱讀、學習來堆積成長,也有人是透過失敗的洗鍊蛻變出創意能力的。

至於當老師的話,老師可分為不同體系,這邊泛指大學高教體系。人人稱羨老師這份工作,但是目前學校和學生比例早已呈現供過於求的現象,想要專任至少得有碩士學位,況且,也並非有缺就可以上任,必須再投入至少碩士兩年和博士三年的時間和金錢成本,才能取得機會較高的門票。

若是只有碩士學位想要成為專任老師,首先得在眾多碩士競爭者中取得兼任講師資格,兼任講師要熬出頭,花費時間很長、很難。

多長?高教體系要取得教育部講師證有一定的年資門檻限制,少則兩年,多則六年,而且該校是否願意為你申請還是未知數。

就好像是,看日出的山頂最佳區域只能容納10人,現況已經擠了20人,除非有人放棄或掉下去,哪還有位置呢?假如你的卓越表現和成績贏得了機會,還要面臨教學、評鑑、產學、研究、升等、學生、家長、招生和少子化問題,而且無法置身事外。

番外

每條路好像都很難,不如去賣雞排?嗯……這又是另一個夢了,要不畏風雨、悶熱、寒冷、長時間站立工作、進貨、保存、醃製、火侯、調味粉、租金、加盟金、衛生、客訴等,也不是一塊雞排60元那麼簡單啊。

每一段分享都是輕描淡寫,真要說清楚講明白,可能要另闢專題來闡述。每條路、每個工作、每個行業都有他的辛酸和甜美之處,沒有看過、走過、痛過、笑過,一定和你的想像不同,建議親身體驗後就會有刻骨銘心的成長。

筆者僅能分享過去的經驗,提供讀者一個不太確定的方向,雖然未來仍是模糊不清,酸甜苦辣也不清楚,但至少可以開始思考和討論,希望對站在十字路口的你有幫助。

作者簡介:鄭國章,高雄師範大學視覺傳達設計碩士,東壁品牌設計有限公司創意總監、中華形象研究發展協會秘書長、中華美術設計協會常務理事、高屏傑出文創經理人獎、中國設計十大傑出青年銀質獎、榮獲全國及國際競賽82項獎項。

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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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