AI時代的2大創新焦點:優化溝通、協助創作
AI時代的2大創新焦點:優化溝通、協助創作

過去二、三十年來,因應資訊與網路時代,企業紛紛引入各項數位工具以提高「生產力」(productivity)。然而,從現在起計的未來10年內,世界將進入「人工智慧(AI)時代」,提升生產力的任務將由機器與自動化軟體接手。

「人類的生產力逐漸被AI取代該怎麼辦?」對此,Behance創辦人、現任Adobe產品長Scott Belsky曾樂觀表示,正因為有了AI,人類才更能專注去做「只有人能做到的事」,亦即「創造力」(creativity)。

創造力不單指圖文影音等「創作」,更關係到溝通,不論是利用更好的視覺設計呈現資料,或是更快地與同事們溝通新想法。 Belsky也曾提過,設計工具的創新可分成「協助溝通」與「協助創作」兩大類。上述說法讓我想到,在優化溝通與協助創作的層面,近代有兩大代表新創:Figma與Canva。

不只是工具,打造零溝通阻力的設計環境

2016年推出以後,Figma很快地成為全球軟體介面設計師的首選工作平台,如今外界推測其估值已逾20億美元。有別於傳統Adobe「設計工具」必須在破碎的本機端運作,Figma的魅力在於「實現真正的即時協作」,成為一個設計師之間、甚至公司內跨部門的「設計溝通平台」。

過往設計人員間的協作發生在本機端,所謂「雲端」只是檔案上雲;Figma利用WebGL、OT、CRDT等新技術改變老舊流程,並以所有電腦都可使用的網頁為共同介面,讓編輯、儲存、分享全部都發生在雲端。

將設計作業流程全部搬上雲端的破壞力非常高,不單單只是取代掉Sketch、Dropbox等工具,更成為組織內溝通流程的全新標準。

Figma
圖/ Figma

當超過一定規模以後,任何軟體都無法再憑一己之力滿足所有使用者,此時不是任其成為後繼新創的成長養分,就是成立開發者社群、由一般人協助開發擴充功能。而Figma很快建立了開發者社群。

Figma邀請用戶開發擴充功能,並推出陳列所有擴充功能的商店。相較於競爭對手Sketch對擴充功能採完全放任管理,Figma則很像App Store,要求所有擴充功能都必須符合其標準。

綜上所述,Figma不僅具有軟體新創的DNA,體內也流著網路新創的血液。透過技術革新,Figma成功擴大用戶族群,並透過擴大網路,建立起開發者社群,讓用戶們協助軟體功能進一步成長。

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AI能協助人類做出更好的判斷,甚至取代一部分的工作內容,在此背景下,人類與生俱來且不可取代的「創造力」,將更形重要。
圖/ 極客公園

內建「美感」,助用戶輕鬆玩設計

不過,相較於Figma瞄準的軟體介面專業市場,一般人更需要的是「圖像」設計。

圖像已是當代資訊傳播的主流內容,但對很多人來說,做出及格的美圖仍不容易,除了設計工具的上手門檻,也可能會發現自己缺乏美感。

2012年成立的Canva,就是為了解決上述兩痛點而生,其最近一輪融資的估值已來到150億美元。Canva吸引人的地方在於成功將模板、素材、協作這3件事情,整合成一個兼具「易用」及「美感」的服務。 我相信許多人都認同市場上早該要有這樣一個產品,但推出這樣的產品絕非易事。

以模版為例,微軟PowerPoint發展這麼久、甚至推出「設計構想」功能。但我自己的經驗是:很多時候不如直接在Canva中選簡報模版來做。

要了解這間新創的DNA,必須了解其創業歷程—— Canva執行長Melanie Perkins於2007年在澳洲自家中的第一次創業。當時Perkins正在教大學生用電腦軟體設計海報與傳單,但發現設計軟體都過於複雜,人們肯定想要更簡單好用的設計工具。

Canva執行長Melanie Perkins
Canva執行長Melanie Perkins
圖/ Twitter

Perkins警覺「一定有很多人也有這想法」,並火速找上Cliff Obrecht用Flash開發線上設計網站Fusion Books。

為驗證可行性,Fusion Books一開始瞄準「畢業紀念冊」的利基型市場。雖然營運成績不錯,但Perkins與Obrecht最後決定結束這門事業,不只因為獲利空間狹窄,利基市場的限制也讓他們很難獲得投資。

2011年,Perkins仍不放棄初衷,她突襲一場由矽谷創投家Bill Tai在澳洲舉辦的晚宴,並在現場簡報下一個創業計畫:Canvas Chef(畫布主廚),意思是讓設計像做片pizza一樣簡單,只要在餅皮(畫布)上灑上配料(素材)就好。這就是Canva的原型。

2013年Canva正式推出,這個時間點非常巧妙,當年正是Instagram開始發威的時刻,也是Facebook、Twitter等社交平台飛快成長的年代。Canva上線首月就有5萬名註冊用戶,2014年就成長至60萬名用戶。

AI能協助人類做出更好的判斷,甚至取代一部分的工作內容,在此背景下,人類與生俱來且不可取代的能力將更形重要。未來不論是學校或企業,都將可能更為重視溝通、創造、以及表達,同時也將能看到愈來愈多新創聚焦在這些領域。

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責任編輯:郭昱彣、張庭銉

關鍵字: #Adobe #AI
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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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