台灣的軟體工程師都跑哪裡去了?
台灣的軟體工程師都跑哪裡去了?

台灣的軟體工程師都跑哪裡去了?這是一個困擾我很多年的問題。台灣有那麼多的資訊相關科系,每年有那麼多的畢業生,但是我們公司要找軟體工程師的時候,卻總覺得很難找。我原本以為是我們公司小,所以有些軟體工程師不願意來上班,但是我問了一些在大型軟體公司工作的老闆或是高階研發主管,他們也是一直在抱怨,說很難找到好的軟體工程師。我們只是依稀的知道,有很多的軟體工程師跑到硬體公司上班去了,但究竟為什麼會這樣?我一直搞不懂,而我那些軟體業的朋友們也搞不懂。

直到最近,我為了找軟體工程師到我們公司開發機器學習相關產品,才突然對這件事情有了更深一層的領悟。

該找資深專家還是畢業生?

最近機器學習(Machine Learning)這個議題實在太紅了,所以我就像大部分的公司老闆一樣,心裡有很強的焦慮感。我原本打算用高薪僱用一個熟悉這個領域的工程師,先來研究如何將機器學習技術應用在我們的產品上面。結果我問了一些專家,他們都說這個領域最近的發展很快,資深工程師往往反而不了解,所以要找就乾脆找一些剛畢業的、在學校學過機器學習相關課程的資訊系畢業生。

但是我們在網路上刊登的求才訊息放了一個多月,一直都沒有什麼好手來應徵。我又去問了一些朋友,才知道機器學習這個議題真的實在太紅了,所以大部分剛畢業的好手都被硬體公司用高薪網羅了。

於是我就開始在網路上找資料,自己研究機器學習技術。結果我研讀了一、兩個禮拜,發覺這個領域雖然在最近有著長足的進步,但基本原理跟二、三十年前沒有什麼大改變,像是Neural Net、Convolution、Recursion、Machine Learning等等,都是我以前就很熟悉的技術與概念,感覺上就像是跟二、三十年前認識的老朋友重逢一樣,非常的親切。

於是我轉念一想,既然這些基本觀念我都懂,只是不熟悉一些新的機器學習開發工具而已,那我為什麼不花個五十萬台幣外包,請幾個資訊系在學的大學生或是研究所學生,花兩、三個月幫我們把開發環境架設起來,然後再由我們公司現有的資深軟體工程師接手就好了?而對接這個外包案的學生們來說,五十萬台幣也許是一筆大錢,但對我們公司來說,這比起我們自己花一百萬年薪請個菜鳥工程師來做開發,至少可以省五十萬台幣以上。

但想來機器學習真的是太紅了,所以過了一兩個禮拜,我們開價五十萬台幣要找人外包的事情也還是沒有進展,一直沒有辦法找到合適的人選。萬般無奈之下,我只好自己買了一本書,嘗試自己架設做機器學習產品開發所需要的軟體開發環境,像是Python、TensorFlow、 Keras等等。

沒想到,我自己花不到兩個小時的時間,就很順利的把這些開發環境架設起來了。而我自己用一些零散的時間寫一些程式,居然也在兩個禮拜內取得了不少進展,至少,我們已經證明了我們原先的產品設想是可行的。

我心中得意非凡,不但在實驗上得到了很多的樂趣與成就感,同時也覺得又省下了五十萬台幣。

當資訊相關科系畢業生去硬體公司當軟體工程師

所以仔細想想,一個剛畢業的資訊相關科系學生,到硬體公司上班一定比來我們公司上班幸福多了。台灣大多數的硬體公司都很有錢,花得起高薪請工程師。而硬體公司的老闆通常每隔幾年就要像發燒一樣,決定大舉投資軟體業,同時接受媒體訪問,說台灣的未來在軟體,不在硬體。然後他們在網際網路剛興起的時候投資網際網路軟體公司,在APP當紅的時候轉投資APP軟體公司,在雲端運算紅的的時候轉投資雲端運算軟體,在大數據當紅的時候轉投資大數據軟體公司,而現在AI機器學習正紅,他們當然也要轉投資AI機器學習的軟體公司。

軟體工程師在大型硬體公司的軟體部門或是轉投資軟體公司工作,即使位階不高,也經常會有機會跟郭台銘、施振榮、林百里、施崇棠這種國際巨星等級的大老闆開會。在會議中隨便亂講也不會有事,因為那些硬體大老闆們通常不會懂這些軟體工程到底是在講什麼,他們只能不斷的點頭微笑,然後轉頭跟媒體記者們說,就是因為他們不懂軟體,所以更要給這些軟體工程師很大的創新與犯錯的空間。

而軟體工程師到我們這樣的中小型軟體公司上班,就只能跟我這種名不見經傳的老闆一起開會,而且對於技術的事情不能亂講。如果亂講,就算我能忍住不罵人,也很難忍住不發笑。

硬體公司的大老闆通常對軟體工程師很大方,他們給高薪,通常還會覺得很划算,因為這些軟體工程師帶來了一些他們公司原本沒有的技術,感覺上就是很厲害,邊際效益很高;而軟體公司的老闆通常對軟體工程師比較小氣,他們給薪水,通常都還要考慮軟體工程師本身的能力,他們只願意給有能力的軟體工程師高薪,而不願意給平庸的工程師高薪。

是好萊塢的龍套還是本土劇的天王?

軟體工程師到硬體公司上班,就像是台灣的演員參與美國好萊塢年度大片的拍攝一樣,不但薪水高,而且有算只是擔任個小配角或臨時演員、戲份不重,也會有機會跟國際巨星說上幾句話。就算他們的演技不好,國外的觀眾也會以為華人講話的表情天生就是這樣。

而軟體工程師到軟體公司工作,就像是台灣的演員在本土連續劇中演戲一樣,就算演的是主角還是第一男配角,也沒有什麼好向親朋好友炫耀的。而如果在戲中台語發音不標準,馬上就會被導演跟觀眾罵。

當然,雖然台灣的大型硬體公司在過去三十年來不斷的投資各種軟體事業,但他們好向也從來沒有做出過什麼偉大的軟體產品,也沒有拆分出什麼偉大的軟體公司。硬體大老闆們的軟體熱,通常過了幾年就自然退燒了。現在他們早已經忘了那些關於網際網路、APP軟體的投資,而對於雲端運算與大數據好向也沒有那麼熱衷了。

於是那些到大型硬體公司上班的軟體工程師,通常在五年、十年之後就會失寵,然後就會出來找軟體公司的工作,但是他們往往期望很高的薪水,卻只能做一些很基本的軟體開發工作,他們在硬體公司工作的那些年,軟體技術往往沒有什麼長進,甚至可能退步了。而原來他們所熟悉擅長的先進技術,通常也退流行了。

找那些在大型硬體公司工作多年的軟體工程師到軟體公司工作,就像是找那些在好萊塢大片中當過臨時演員的華人回來演本土劇一樣,總會覺得哪裡怪怪的。

所以說,一切都是非常合理的。台灣許多的軟體公司找不到合適的年輕工程師,而台灣許多的軟體工程師在中年之後遇到職涯瓶頸,這都是非常合理,而且可以解釋的。

只是在這所有合理的現象之下,我還是找不到有能力的年輕軟體工程師來幫我們公司開發機器學習相關產品,我還是必須跟幾個現有的資深工程師自己搞。

這實在很不合理啊。

關鍵字: #工程師文化
往下滑看下一篇文章
人人用 AI,訊息更分散?普羅品牌顧問「Process 2.0」助企業建品牌 AI 助理、精準溝通驅動成長
人人用 AI,訊息更分散?普羅品牌顧問「Process 2.0」助企業建品牌 AI 助理、精準溝通驅動成長

自 2022 年底 ChatGPT 引爆生成式 AI 浪潮以來,企業競相導入 AI 加速內容產出,效率看似提升,品牌訊息破碎化與品質失控的風險卻也隨之浮現。行銷、客服、業務各自運用 AI 工具產出文案,語氣與規範逐漸失去統一標準,消費者接收到的品牌形象因此愈趨模糊。

「一旦 AI 成為人人可及的工具,它本身幾乎不再是差異化的因素。真正的差異,不在於技術本身,而在於企業如何運用它。」Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler 指出,長期來看,勝出的不會是使用最強大 AI 的企業,而是那些將品牌定位得足夠清晰、即使在技術趨於同質化的情況下依然與眾不同的企業。「AI 正成為常態,但唯有強大的品牌,才具備真正的競爭優勢。」

普羅品牌顧問-2.JPG
Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler。
圖/ 數位時代

如何運用 AI 加快內容產出速度,並同時兼顧品牌信任所需要的一致水準,這是 1995 年創立於瑞士蘇黎世的普羅品牌顧問,近年積極思考的問題。為此,普羅提出「Process 2.0」服務,將顧問角色從建立品牌策略,延伸到協助企業建立可持續運作的品牌溝通系統。

「Process 2.0」服務:提升企業品牌溝通力

Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理洪翠霞觀察,品牌訊息之所以失焦,關鍵在於策略完成後,仍缺乏一套持續運作的溝通系統銜接執行。她將這種落差歸納為五種斷層:

首先,一旦策略完成後未能落實到日常工作,便形成策略斷層。同時,當品牌理解過度仰賴少數主管,一旦人員異動,傳承便隨之中斷,造成轉譯斷層。

在執行面上,各部門對外溝通的語氣逐漸分散不一致,也會有語氣斷層的問題;內容產出雖多,卻缺乏共同標準判斷是否符合品牌,則是驗證斷層。最後,所有品牌知識散落各處、未被系統化管理,導致治理斷層,也讓最初的策略價值難以發揮效果。

這五個斷層背後,指涉的是同一個關鍵。也就是品牌策略與實際執行之間,少了一套能夠持續運作的品牌溝通系統。

普羅品牌顧問-3.jpg
Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理 洪翠霞。
圖/ 數位時代

為此,普羅開發出「Process 2.0」解方,從三個階段解決落差。首先,從「Brand Strategy」出發,先釐清品牌的定位與價值主張;接著才是「Brand Communication System」,將策略轉化為跨部門可依循的語言規則;最後則是「AI Brand Communication」,把品牌知識整合進安全可控的 AI 工作環境,讓行銷、業務、客服、人資,乃至海外代理商,都能基於統一的品牌基準產出內容,並持續進行審核與知識更新。

「AI 內容產出速度已遠遠超過品牌治理速度,品牌基礎若模糊不清,AI 只會更快放大既有的問題。」洪翠霞強調,AI 時代讓斷層問題更加明顯,因此她也期待透過「Process 2.0」品牌專屬 AI 助理,延伸顧問影響力,幫助品牌長期把關、一同成長。

品牌力 + AI:打造品牌專屬 AI Agent

為實現「Process 2.0」,普羅攜手愛酷智能科技(AccuHit)將品牌策略、知識與 AI 技術整合,協助企業建立專屬品牌 AI 助理。

愛酷智能科技(AccuHit)執行長林庭箴指出,「Process 2.0」鎖定的是品牌再造:AI 除了應用在企業內部流程,還能如何用在品牌溝通面。他分析,當電商進入超微利的時代,零售產業正走向三個不可逆的趨勢,包括:到 2030 年,將有五成消費行為由 AI 協助完成,商品資料必須完整到能讓 AI 讀懂;其次是超個人化,信任愈稀缺,推薦卻必須愈貼近個人需求這件事將更挑戰;第三,則是預測型消費將持續增加。

普羅品牌顧問-4.JPG
AccuHit 執行長 林庭箴。
圖/ 數位時代

尤其,在非零售場域,品牌溢價更為關鍵,因為品牌價值與品牌溝通內容不只要讓消費者理解,也要讓 AI 讀懂,才能持續發揮影響力。不過,當企業想要運用 AI 做行銷卻沒想像中容易。林庭箴強調,企業 AI 最大的挑戰,多半集中在機敏資料的存取與管理層面。

因此在「Process 2.0」的開發協作上,普羅負責定義場景,AccuHit 則提供技術與產品面支援,將品牌規範與知識納入 Gen AI 系統,讓所有輸出都能經過品質控管,如同 AI 版本的品牌指南,確保每一次輸出都建立在信任與安全之上。

目前品元實業、昇昇膠業等品牌已導入試用這項服務工具,無論是行銷內容撰寫、客服回覆、產品諮詢或內部教育訓練,皆能依據統一的品牌規範,輸出兼具效率與品質的內容。

Brand-to-Revenue:探索成長新引擎

根據台經院發布的《2026 台灣企業品牌力大調查》,過去五年(2021 至 2025 年)收集的 1,167 家企業數據顯示,台灣企業普遍呈現「內強外弱」的品牌結構。也就是品牌定位與內部管理已具基礎,但對外溝通與價值主張,如品牌好感度與互動性,卻相對薄弱,導致多數企業雖有高重複購買率,卻缺乏品牌溢價能力與市場認同。

對此,台灣品牌耀飛計畫小組副主任朱俐穎指出,「Process 2.0」的目標,是協助企業建構可落地的溝通能力,最終讓品牌策略實質驅動營收成長。

她以多年輔導近千家品牌企業的經驗為例,企業經過品牌輔導後,形象全面升級、設計語言更聚焦,市場識別度也隨之提升。她觀察,品牌塑造的成果平均在一至兩年後開始發酵,客戶能明顯感受到不同:「以往客戶只是單純買產品,但有了品牌之後,就多了願景與合作想像,能吸引其他企業一起創新共榮。」

普羅品牌顧問-5.jpg
台灣品牌耀飛計畫小組副主任 朱俐穎。
圖/ 數位時代

AI 的本質就像一面放大鏡:品牌定位清楚,AI 能加速轉譯、提升溝通效率;定位模糊甚至混亂,AI 也會同步放大這份混亂,後果難以收拾。品牌梳理是否到位,決定了 AI 是阻力還是助力。

為協助企業及早驗證成效,普羅已推出「60 天品牌成長試用計畫」,讓企業在正式導入「Process 2.0」前展開深度合作,鎖定成長機會。從 Made in Taiwan 到 Trusted Taiwan Brand,信任,才是品牌溢價的關鍵。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓