設計開始有價值
設計開始有價值
2003.07.15 | 技能

7月初,找工作的考生揮汗如雨,比起數載前參加聯考還要辛苦。一個社會新鮮人在金融業的面試中屢敗屢戰,無論如何千篇一律強調自己是國立大學高材生,卻始終乏人問津。直到有一次,一個主考官問到:「平常休閒的時候做什麼?」讓他贏得這個工作的卻是一個無心插柳的誠實回答:「我喜歡組合模型飛機和樂高,享受設計創造的感覺。」他現在的工作是金融商品設計。

**差異化,另一種勝出的機會

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一戶因為重新裝潢而高價售出的房子,卻被新屋主把裝潢全部打掉再重新裝修,原因無他:「我們不喜歡原來的設計。」這樣一個理由,他們多付出了數百萬的裝潢費,還有數十萬的設計費。
在抄襲成風的台灣,創意一直只是口號,很少人會為了設計付出代價。然而從最近的變化看起來,設計創造價值的時代真正來臨了。
過去10年,台灣的教育環境和就業市場都發生極大的轉變。首先是大學畢業以上的職場新鮮人,從10年前的5、6萬人,增加到30萬人,將近5倍;但是同時期台灣的經濟成長複合成長率,不過增加了50%。
企管大師麥可波特(Michael Porter)10年前成名的理論之一,不過是把屢見不鮮的現象歸納為:「競爭優勢(Competitive Advantage)是由成本優勢(Cost Leadership)或差異化(Differentiation)產生的。」用白話文翻譯出來,就是:「如果產品和大家都大同小異,成本比較低的容易獲得青睞;如果產品有與眾不同的特色,則是另一種勝出的機會。」

**設計的價值開始湧現

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台灣的就業市場,可以套用這個理論,以往,台灣的就業需求和人才供給大約相當,因此大部份的畢業生可以找到工作,如果想要較高薪的工作,就必須尋求差異化,當時公司徵募人才偏重書面審核,因此差異來自教育背景,國立大學生比私立大學生受歡迎。
但是時至今日,即使是國立大學生也太多。當市場上原有的差異化不再存在時,市場會向低成本靠攏,於是大學生起薪的水準日漸下滑,少數人不願意屈就沒有關係,反正多的是願意的人。市場也同時尋找新的差異化,於是學生紛紛流行學外語,但是等到就業市場上大部份的學生都有70分的外語程度時,外語能力又不再是差異化,於是設計能力就脫穎而出。和其他的差異化不同的是,設計不止要懂,更要融會貫通,還要創造力。因此不是短期間內學得來的。同時設計並不只是創意,還包括落實創意的能力,因此賞味期限又更久。
我們注意到設計的魔力,可能是:諾基亞的手機就是比其他品牌容易使用,Porsche的跑車看起來就是比較酷,華信銀行就是有本事第一個推出MMA帳戶,萬泰銀行搶了先機從日本取經帶回現金卡。其實,在聯發科等IC設計廠商在台灣股票市場領一時風騷開始,設計的價值已經開始湧現,只是如今更從工業界走向服務業,也走向金融業。
設計的時代真正要來臨了,我們準備好了嗎?你我的價值在哪裡?

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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