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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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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