Google與微軟等軟體巨擘在台擴編,可能讓台灣落入工程高收入陷阱!
Google與微軟等軟體巨擘在台擴編,可能讓台灣落入工程高收入陷阱!

今年台灣軟體業一相當令人振奮的消息就是 Google 即將在板橋擴編,再加上原先微軟、亞馬遜在台灣的擴編計畫,顯示美國跨國科技巨擘未來幾年在台灣的營運規模將會增加。

台灣新聞媒體坊間有不少「大量投資台灣AI人才的傳聞」,然而這點從市場需求和產業結構看來,是有其疑點。撇開實際研發和營運項目不談,有一點能確定的就是這些科技廠商擴編,將會創造數千個工程職缺,而突然增加的人才缺口,也會提升台灣的工程薪資水準。

全球分工模式的隱憂

提升台灣軟體工程師的薪資水準是不是好事?

個別而言,當然是好事。但是,這也迫使我們正視全球分工模式對台灣本地產業發展的影響。

現在台灣的大型美商科技公司的中高階軟體工程師年薪約在120萬到200萬新台幣之間,但是同樣等級的中高階軟體工程師,在舊金山和紐約,年薪也在360萬到600萬新台幣之間。先不論是否有能力差異、文化差異或法規差異,類似的工程職務的薪資就差了兩倍。

因此對於美商科技公司而言,要在台灣給予超出市場行情的薪水,一點兒也不困難。最根本的原因在於這些科技廠商的市場在國外,而且很多都是在消費力、薪資水準高出台灣至少一倍的市場。而以美國而言,和中國一樣的大市場優勢更是讓軟體工程師的產出效益倍增。

除非台灣的新創公司與科技大廠也能夠在同樣的消費水準、同樣的規模的市場中占有一席之地,否則會很難以同樣高薪規格去搶工程師。

所以這種吃全球市場但是勞工在台灣的分工模式,最後很有可能會形成台灣工程師薪資水準由外商企業主導的結構性特徵。 當然,這意味著台灣的工程師的薪資漲幅將會因為這股作用力而高於許多其他行業,整體而言,到底對於台灣產業是好是壞,就見仁見智。

台版PayPal幫的可能性

PayPal創立於1998年,算是達康世代的成功案例之一。而Paypal的成功,也使得其共同創辦人以及早期員工持續創業,先後創辦了Founders Fund、Palantir、Tesla、YouTube等成功企業。當然,PayPal只是一例,Google、亞馬遜、臉書等都不乏有員工離職創業的案例。

那今天,是否這些大型科技企業擴編,就會更進一步刺激新的台灣創業潮呢?

敝人以為,將美國新一波創業潮歸功於PayPal以及其他成功科技企業,有點錯估了科技就業和創業之間的因果關係;除此之外,更是低估了「在地文化」因素。

長期而言,科技業,就連科技新創的就業,最後還是靠薪資水準去驅動的。對於大部分在科技業任職的人,多數人在乎的是薪資水準和福利,並不是甚麼雄心壯志或遠大的理想。而會想要創業的人本來就是少數,有膽識創業的人更少,這人口比例個人相信不會因為科技大公司雇員而有明顯的增長。

再說,如果美國科技大廠來台雇員會讓台灣人想去創業,那這早該發生了。況且,台灣這幾年也有微軟、Google 的中階主管高調回台創業,但是目前為止仍未見起色。這也告訴我們,跨國科技巨擘擴編,不會直接造就新創產業。

在美國,其實所謂PayPal幫的現象,並不是大家所想的因果關係。

美國科技業中,原本想創業的人,如果沒有二十幾歲的時候跑去創業,通常在大公司一段時間後也會思考離職創業的可能性。美國科技業的薪水不停水漲船高,除了科技業內同業競爭以外,另外就是大公司必須要維持比新創公司高至少20%的薪水,否則員工不是跑去創業,不然就會跳槽到新創公司去。而微軟、Google、臉書等企業紛紛成立了企業內的孵育器,希望讓想創業的員工可以在企業內發展未來可能成為子公司的新專案。

對於美國科技大公司,新創產業對他們而言是種威脅。這些公司的許多新政策,都是要防止員工離職去創業。

人才失衡與偏安心理

一切回歸現實,我們應該去討論台灣的人事到底在這些國際大廠的價值鏈中有甚麼樣的地位。

以微軟和Google而言,在台灣成立的「研發中心」主要是要運用台灣的中文語音和硬體製造優勢。整體而言,台灣在這些大公司的價值鏈中,占有的是「工程」和「品管」層面,離品牌建立、市場策略、產品設計的核心事業是有一段距離的。

而很不巧的,台灣新創產業最缺乏的,正好是這類人才。若國際大廠沒有辦法幫助台灣補足品牌、市場策略和設計人才,那在工程人才薪水調漲的情況下,台灣的新創必須付出更高的工程成本,但是卻可以跟國際競爭的品牌和商業模式,反而讓對台灣的環境更不利於創業。

就好像智利、澳洲、卡達、沙烏地等國落入「天然資源陷阱」而難以在軟體科技產業上推動創新,台灣可能會因此落入跨國科技巨擘產生的「工程高收入陷阱」。

論及文化層面,台灣人民族性偏安,與其選擇新創公司,多數台灣人反而會選擇更高薪的科技大公司或是公務員的鐵飯碗,而且之後會選擇離職創業的機率是微乎其微。對於國際科技巨擘而言,只要將薪水調漲至台灣公司無法競爭之境地,就能夠掌握大批穩定、相對忠誠而且相對便宜的工程勞動力。

長遠看來,這些科技巨擘的擴編計畫不但不會推動台灣的科技創業,反而會將台灣推向「離岸科技研發島」的方向。

這不見得是壞事,但至此大家就不該再對軟體創業的未來有太多不切實際的遐想。

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關鍵字: #工程師文化
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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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