波蘭化的台灣:工程師該賺多少才合理?
波蘭化的台灣:工程師該賺多少才合理?

最近幾年台灣軟體工程師的薪水水漲船高,除了銀彈充足的電子業、博弈業和外商積極搶人以外,就連相對弱勢的軟體業都必須端出一兩百萬的年薪才搶得到人才。

也因為如此,到處聽聞軟體工程師自認沒有十萬月薪的工作都是業主太小氣,所以留不住人才

到底是不是這麼一回事,讓我們來看下去。

台灣的產業環境支撐得起軟體工程師的薪水漲幅嗎?

這是很重要的議題。

現在台灣軟體工程師的薪水漲幅是遠高於通膨,甚至有時市場行情一年可以漲接近一成。

但是請問台灣的國民生產毛額(GDP)是否有漲5%-10%?如果沒有的話,那代表台灣軟體工程師的薪水早已經與台灣整體的經濟成長脫鉤了。

那請問美國未嘗不是如此?

是的,美國軟體工程師的薪水漲幅是遠高於美國的GDP成長率的,所以其實美國的軟體產業薪水其實基本上也是脫鉤的。

那這是不是代表台灣的現狀是合理的呢?

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圖/ shutterstock

延伸閱讀:全球軟體工程師薪資報告出爐!Airbnb、DoorDash祭高薪搶人,科技業哪家最大方?

組織分工和產業分工模式的差別

軟體工程師的薪水跟整體經濟成長脫鉤,卻不代表會跟科技業的成長脫鉤。

在台灣,現在軟體工程師的薪水漲幅確實是跟科技業的整體成長脫鉤,甚至是對科技業長期發展是有害的

過去我曾經寫過一篇關於台灣工程師專業分工問題的文章,當時寫作的原因跟往常一樣,純粹只是想分享一些過去在國外產業界看到的狀況,並切入討論國內軟體工程在專業度上的落差。當然看一些網路上的迴響,也是不出我所料,對很多人而言,去討論產業、工作內容和薪資之間的關係,對大多數人是對牛彈琴。

為什麼同樣軟體工程師的薪水和GDP脫鉤的情況下,台灣相對起美國是有很大的危機呢?

要討論起來先從台灣軟體業的實際做事方式來檢討起。

我們台灣人目前對於軟體科技的想像,還是停留在把工程師當作碼農,只要能夠把軟體生出來就是正確的。甚至很多業主會很喜歡甚麼後台工具都自己生一套,才以為自己公司有「核心技術」。

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圖/ Wright Studio via shutterstock

延伸閱讀:台灣的「免洗筷」軟體工程文化

然而,這種思維在現代軟體業看來是非常可笑的,因為現在國際上企業用SaaS的生態圈非常成熟, 很多過去的行政工作、基本資料分析和基礎軟體開發工作,其實今天只要懂得如何去串接SaaS系統,公司的基本營運流程和基礎資訊架構就已經完善了,根本不需要工程師去插手

但是,目前在台灣就是SaaS普及率非常地低,其實原因沒有別的,就是台灣老闆和台灣公司為了省錢。

很多老闆和團隊認為每個月省下十萬塊的專業SaaS月費,相較起自己花一百萬開發一套蹩腳的仿冒品,然後每年還需要再撥上百萬去請工程師來維護、擴充功能,很划算

所以搞到後面,台灣產業內的財務、會計、金流、物流、倉儲、行銷、業務等各類系統中間的整合度都很低,通常都是公司內有多套本土產出的蹩腳系統,然後公司內部各部門再傳遞資訊。不但溝通成本超高,而且人們頻出錯。

而其實在這種產業環境下工作的軟體工程師,大部分的時候就是在幫公司開發一套「老闆不想花錢買」的系統。一家新創公司或中小企業在開發一堆內部營運用系統,這些投資下去的人力不但沒有幫助到公司的核心業務,反而是增加了公司組織的管理成本。

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圖/ ShutterStock

反觀在美國,企業用SaaS的導入已經有至少二十年的歷史,在美國一家五十到一百人的中小企業,財務部門可能就一兩人、行銷一兩人、營運一兩人,因為剩下的工作通通都推上雲端、自動化了。這些公司內的工程人力都是投資在開發公司的核心業務,根本不用去浪費在營運上。

在美國的現代企業中,現在一位受過專業訓練的數位行銷人才可以透過SaaS去取代過去一個十人的行銷企劃團隊;一位財務總務主管透過SaaS也能夠取代過去五人左右的團隊;而今天美國的軟體工程師,透過與各類SaaS系統串接,其開發工作的價值可能是十年前五位工程師的商業價值

台灣軟體業和傳統產業的軟體工程師的薪水自身漲不起來,其實是因為這個原因:因為貪小便宜的企業不斷地將廉價人力當作省下SaaS月費的方法,常常是請五位工程師閉門造車仿效國際上已經普及的主流SaaS系統,在商業效率上是完全背道而馳。

人頭多但是營收持平,自然不可能自己把薪水拉起來。這種問題在台灣的新創公司中也是一樣的

波蘭化的台灣

這個時候,一堆憨憨的工程師就會跳出來說:「那讓電子業、外商和博弈產業用薪水打趴軟體業和傳統產業,這些產業才會進步啊!」

哈哈,少白目了。

要讓台灣的軟體業和傳統產業提供軟體工程師薪水,從個單純的經濟學角度來看,就是讓更有效率的軟體公司和傳產公司去用少數的軟體工程師和高度自動化去取代現在較沒效率的公司,才會有效推動產業革命

反觀,台灣電子產業吃的是出口紅利,國內電子業相對於歐美本身就不是單位勞動力價值非常高的產業,因此其獲利能力常受各種國際地緣政治和地區經濟影響而波動;外商,就是拿自己在國外的優勢專業團隊和廣大的市場的錢,分一點到台灣來搶人,薪水自然是打死一堆台灣公司;博弈產業就更不用說了,就是個錢不當錢看的地方。

讓這些產業用外在的紅利去打擊台灣的軟體業、傳統產業,但是同時又不進行產業升級,最後只會導向一個結果,就是台灣勞動市場的「波蘭化」。

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圖/ Shutterstock

波蘭是歐盟中對外人口輸出最大國,而在歐盟經濟大國中,波蘭人常常也多是移入人口最大宗

原因沒別的,波蘭人的高教普及率不錯,工作勤奮努力,算是很「俗擱大碗」的人力。移民到其他國家的波蘭人補足了英國、德國、法國、美國等國的本土勞動力缺口,而現在在波蘭遠端工作的設計師和工程師,則是給了上述國家另一個廉價技術外包的選項。

聽起來很棒啊!不是嗎?

問題就是這樣的發展方式架空了波蘭的新興產業發展

波蘭的技術人力薪水被其他歐美國家的企業拉抬,但是國內的管理人才和各類基層營運人才,卻趕不上國際的腳步,國內企業缺乏整體競爭力 。最後造成波蘭國內非技術人力的薪水永遠追不上工程師,國內的公司因為給不起更好的薪水,好的工程師通通被出口產業和外商搶走了。

台灣就是這種情況,台灣除了出口產業還有一些紅利以外,台灣一般軟體業的整體競爭力是沒有國際水準的,因此隨著電子業、外商和博弈業把軟體工程師用很高的薪水搶去,其實長久下來是架空了台灣國內的新興產業發展。

當然,解決的方法還是必須要台灣國內自己多投資其他產業和多元的專業人力訓練,而不是一直在吃台灣「廉價」工程人力的老本,因為總有一天我們的軟體工程師薪水會漲到不合成本。

大家也不要以為現狀對工程師無害,現在電子業、外商和博弈業把軟體工程師抓去做的事情其實基本上都不是最核心的業務, 換句話說,台灣軟體工程師在這些公司領高薪的同時,其實也沒有在累積台灣發展和精進軟體業所需的技術資本,反而只是在幫別人陪襯

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圖/ chaiyapruek youprasert via shutterstock

當台灣電子業再沒落,軟體工程師領高薪所需的出口紅利就消失了。會來台灣設研發中心的外商,也會減少。

因此現在有領到出口紅利或是外商紅利的工程師,別以為現在的機運財會是常態。

這些紅利消失後,台灣的軟體業和傳產不會平白無故生出大量產值去補貼這薪資缺口。產業轉型失敗和新興產業難產的結果,就是國內要面對很嚴重的結構性問題。

責任編輯:文潔琳、陳建鈞

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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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