資管系是不是最悲情尷尬的科系?讓過來人說給你聽
資管系是不是最悲情尷尬的科系?讓過來人說給你聽

前幾天朋友傳來一篇關於資管系的文章,雖然離開大學已久,但因為公司長期經營與PM相關的議題,又恰巧跟中央資管還保持了一些聯繫,常回學校分享,也因此對於資管系與職涯的介接多少還有些研究,也因此特別希望能在這題目上給些看法,一來是因為希望分享給唸資管系的學弟妹一些踏入社會前的準備,二來也是分享我看到目前學校遇到的障礙跟一些寶貴的資源。

關於「什麼都會,什麼都不精」,是真的嗎?

台灣人對於專業技巧的看法,大多總覺得要會一個特定的專業,才叫做專業。但其實「管理」本身就是一門專業,也可以參考我之前寫到的為什麼管理對企業成長如此重要?,只是很多人可能會忽略管理這個專業的重要性,甚至我會說多元性。

在數位與網路世界的發達,導致所有的管理跟資訊都息息相關,不管是人資也好,行銷也好,甚至是業務推廣等等,大家都漸漸的變成什麼都要懂的多元人才;如果你真的要說這些人什麼都會,又什麼都不精,說實話,在職場打滾的人,有多少是這樣自嘲的?可能也不在少數,甚至有人因此而跑去學寫程式,確實我就在ALPHACamp看過不少實際轉職的案例。

但什麼都會真的代表什麼都不精嗎?在談管理時,與其說探討能力的優劣,不如探討你要的目標是什麼?如果你談擴增業務,這世界上業務最厲害的公司絕對不是技術能力最厲害的公司,就像談顧問公司大家都會講麥肯錫、BCG,連問IT產業相關的台灣人,可能也不多人知道Accenture,更別提到技術超頂尖的Palantir,他們可是協助美國政府抓到賓拉登的大功臣。但為何大家知道麥肯錫更多,因為品牌定位、宣傳方式、行銷手段甚至國際拓展策略等等,這些綜合技能,才讓大家知道一個知名品牌,所以各位可以想想,作為一個管理者,到底是不是一個專業技能。

如果你手握專業技能,就不用懂管理嗎?

如果你因為讀了有專業技能的領域,而開始沾沾自喜,不管是當醫生、工程師、律師、會計師,而忽略了管理,那麼當你技術能力到達極限的時候,就是你人生迷惘的開始。

如果你的環境在美國、大陸,那麼確實有更專精在專業技能培育的職涯,因為他們市場夠大,足夠讓你有好的環境做深度研究,但如果你的職涯在台灣,那麼要往職涯更高的領域前進,勢必會需要談到管理,這時候,專業技能往往會為自己帶來包袱,請容我用我自己的案例分享給大家。

遠距工作
圖/ shutterstock

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作為一個技術人出身的我,在一開始做PM的時候,其實在一些技術議題上,是相對熟悉的,但技術議題日新月異,到了最近三五年,網頁的前後端工程結構其實幾乎每年都在變動,而當我面臨到技術議題要做出管理上的判斷時,往往會因為我自己的技術魂,而讓自己會動手一試,時間一長,團隊成員自然就會不在某些技術議題跟我做爭辯,也因為如此,有些案子的錯誤,便來自於我的無知,可以說,在一個不自覺得狀況,我成為了團隊的短板(參考短板效應)。

為了避免這個狀況,在六年前,我們開始選擇培育非技術出身的PM,雖然許多非資訊科系出身的PM在一開始會因為很多專有名詞不懂很受挫,但相反的,非技術出身的人員確實少了很多技術人的自負,自然團隊文化的養成就變得更完整,姑且很難去評估誰優誰劣,但就我的認知,團隊成員的多元性反而是有效增進團隊「管理」的,這也讓我漸漸不再是「專業導向」去看待每一個團隊,而這也是我認為許多具有專業的工程師應該思考的,如何放下自己的專業去跟所有人一起合作,達成任務,而非只是把專業打造好。

至於資管系的同學該重視的又該是什麼呢?

談管理的職涯,不同於有專業技能的人,管理的職涯十分重視「累積」,不管是人脈的累積、經驗的累積或是管理專業技能人的經驗,比如說PM等等,確實都需要累積,以軟體產業為例,我確實遇過不少人從專案助理到專案經理,再到Account Manager或是Product Manager,最後就直升C-level的職位,也是不少朋友的職涯道路,可以提供大家參考。然而面對這種職涯,在大學的時候能如何有效準備呢?有幾個我個人認為不錯的練習方法提供大家參考:

保持好奇心:

在我回學校分享的經驗,我很訝異的是很多大學的學生竟然沒聽過敏捷開發,這個在軟體產業近五年聽到耳朵都長繭的名詞,卻離大學這麼遙遠,不能只怪學校沒有教,學生是否對於這些議題具有好奇心,絕對是一大重點。在現在網路發達的時代,上上facebook就不難找到許多跟技術管理、專案管理相關的社群,或是相關的議題,如果你具有好奇心,走出學校參加一些社群,我相信都會對你學校內的所學,有相輔相成之成效,很多人或許會有種迷思是這些社群的參加者可能都是要有專業技能才能加入的,說實話,如果你還年輕,也具有熱誠,據我所理解絕對有許多社群是張開手歡迎你加入的,畢竟你最有優勢的地方,就是你有大量的時間,但許多上班族是沒有的。

要有研究精神:

不管你是理組也好、文組也好,小學科展應該都有參加過吧,從問題研究、假設結果、實驗對照組的設定到最後用實驗結果來驗證成果,這一點都不難,但許多人上了大學卻什麼都忘了。你把這個研究精神放在哪,成果就會在哪,放在系隊的管理,就會讓球隊進步,放在社團的運作,就會讓大家有機會達成想達成的目標,放在自己課業的管理,就會讓自己有效的學習,但做研究的精神講究的是一再嘗試,如果沒有深入的研究,就不會有不同於別人的成果出現,所以除了前述提到的好奇心,選定議題你就可以專注下去。

不要懼怕專業議題:

其實大學有個最大的好處,就是沒人可以阻止你做任何事;如果你想坐在數學系的教授課堂裡旁聽,我相信大多教授是不會阻止你的。誰說唸資管系的同學寫程式就會差人一截,我遇過許多以前的同學後來照樣去美國念Computer Science的名校,所以鼓勵大家還是可以去研究專業。相對的,因為你讀了資訊相關與管理相關的科系,所以你還可以去找到財務、人資、心理學等跟管理有關的專業去研究,這些都與管理有關,也是個十分專業的技能,去找些課題研究下去,相信都會有許多不同的收穫。

最後的最後,其實不管任何科系,對我來說我看到的台灣學生,在踏入職涯的前五年,都很容易遇到議題,那就是找到自己喜歡的事情所在,或許很多人會爭辯到底應該做有錢的工作、還是做自己喜歡的工作,其實這答案每個人心中都不同,但當有一天你看著你的工作,問問自己有沒有興趣做這工作做超過20年,如果答案是否定的,那你就要想想怎麼樣可以找到你心甘情願做的事了。

現在已經不同於七年級生剛踏入職場的年代,那時候我們換工作會被人說草莓族,現在網路時代氾濫,大家求新求變比快的,網紅一個出的比一個快,這世界也因為COVID-19而一下子全盤改變,大家活在這個時代快速變遷的時代,反而最難的是找到自己心願意定下來的那個議題,所以這篇文章並非只是寫給資管系學生看的,只要在你還沒找到自己所屬議題的道路,上述內容都適用,提供給大家,希望大家都能找到自己的心之所向。

責任編輯:錢玉紘

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #企業經營管理
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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