我的創業切身之痛:#2 工程師被挖走了怎麼辦?
我的創業切身之痛:#2 工程師被挖走了怎麼辦?
2017.11.03 | 創業

編按:這文章談的副作用不是指公司資本不足、團隊技能不足以做公司想做的事情、公司找不到業務方向、追不到使用者等淺而易見的問題,而是看似光明,卻絆自己一跤的可怕陷阱。其中有些事情是我的切身之痛,有些事情則是身在其中,同樣不好過,講出來就是希望正在風口上的你,也可安然度過。

成功的新創公司容易沈浸在短暫成功,而忘記一件最根本的事:這世界上有許多新創公司都在成功。除了新創甚至大型軟體公司,也不斷突破,在你因為成長了十倍沾沾自喜的同時,其他國家的同產業團隊可能成長了50倍。

你的團隊成長10倍,但他國團隊可能成長50倍

成長快速的企業,同樣都缺工程師,而越是厲害的工程師,選擇也越多。當工程師流往大城市,流往頂尖企業,讓創業團隊面臨業務成長壓力外,又多了一個團隊被掏空的風險。

因此對新創來說,如何為工程師開創一個良好的生態圈更為重要了。以下提供幾點建議。

1.股權分配並不是「非合作不可」的理由

整個世界的新創公司都有準備股權給早期的夥伴,因為大家重視合作的關係,而關鍵工程師也確實是公司不可或缺的元素,這是網路新創公司的基本規則,

如果現在正在創業的朋友,千萬要記得,這已經不是讓工程師非跟你「合作不可」的理由。工程師除了要公司的未來也要自我成長、對環境的要求等,而部分工程師更只在意能不能學習到新東西。

股權兌現,對台灣大多數新創公司來說是遙不可及的夢想,股權真的重要嗎?有時不同立場想的事情真的不一樣。

2.彈性的工作環境比漂亮的辦公室更重要

世界走向網路化,新創更要懂得網路化管理方式。我們常看到大公司擁有漂亮的辦公室,但新創要思考的應該是更彈性的工作環境(包含遠端工作),一個公司的管理需要能應付各種不同個性的人,這不只是網路化的原因,更是國際化的結果。

3.不該想著留下人才,而是想著留下「知識」

除了文件還是文件!網路化的管理關鍵就知識的管理。人才流動勢必會發生,一間新創公司需要的技術技能也越來越多元,從傳統網頁前後端到App、資料分析、Cloud Server管理、串接各種不同API等,因此公司管理上,不僅只針對人,也要讓不同的人完成不同階段任務後,留下文件。

根據過去開發經驗,基礎文件可以包含,Wireframe、User Story、Flow Chart、API Document、系統架構圖、server相關資料、DB Schema等,讓後續的人繼續接手。

據Google內部工程師經驗分享,他們做程式端Design Document的時間跟寫程式的時間,將近1:1,由此可見文件的重要性。

警惕:IT世界勞資雙方不再圍繞於「大老闆」中

IT世界裡的勞資關係,逐漸變成「勞方強勢」的世界。世界IT產業快速的發展,導致全球都缺工程師。特別是這十年大陸崛起,讓過去美國IT統治全球,變成了美國跟世界玩一套,大陸自己玩一套。

而這三年更是百家爭鳴。不僅印度也學著大陸發展自己的內需跟IT獨角獸,就連新加坡、印尼、香港,甚至澳洲等地,也以高薪吸引人才。國際間不只是業務上的競爭,更多是工程師人才競爭,在往後的五年,我想還是不會改變。

而台灣過去人才密度高,中小企業主多,資方一直處於強勢方,但現在IT世界給了台灣業主一巴掌(不管是找不到工程師也好,好的工程師被挖角走也好)。

根據我們跟國外公司合作的經驗,台灣人才的標準素質不差,而台灣人才密度也不低,因此台灣該檢討的,不是勞方,相反的,資方可能是要檢討的對象。

檢討什麼?進入網路化時代後,很多公司沒有遠端工作思維與文化,管理層對軟體開發基礎理念不了解,老闆們不清楚敏捷開發概念,想做一堆功能在平台裡。

就算工程師不夠多,老闆還是覺得有錢就會有人,就算沒有人,也可以找人加班做,結果平台做完後沒人用,然後就回頭喊產品做不好、市場不好或是政府不好。

說真的這種心態若持續下去,人才外流也只是剛好而已。就像前陣子HTC某部門被Google併購,Google留下了工程師,捨棄管理階層(一堆鄉民還跟著叫好直言Google突破盲點)。

結語

未來的世界,需要勞資合作。近年很常看到台灣工作環境比不過大陸的文章。

但在我實際走訪後,發覺大陸的成功常來自資方資源雄厚,讓人才自己靠攏,勞資並非真正的合作。也因此人才只要有遇到更大的利基點,兩方合作關係就會瓦解。

而在台灣,我看到許多團隊的是真的願意彼此協助與共同成長。這是我認為最重要的。

管理的目的,是讓管理者與被管理者都能有更良好的工作模式,這點我過去的專案管理知識一文的時候已經提到。讓新創公司能夠有更多條件站上國際舞台的,並非只是靠人,更是靠法人的智慧管理。

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關鍵字: #工程師文化
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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