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AI 如何重塑設計顧問業?當 AI 產圖又快又好,設計師最後的防線是...

2025-12-15 Alan Yang
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我創業 16 年,目前在 AJA 設計顧問公司擔任管理者跟領跑的角色,我想要整理這半年來的心得與感觸。

12 月初,我們送走了 3 位培訓超過半年的實習生,這次一個 offer 都沒有留,是不優秀嗎?應該不是,這裡面有挑戰顧問業的上市公司設計師,也有來自台大商學院轉用戶研究領域的高材生,都是好苗子,只是在 AI 浪潮與焦慮之下,我們留給年輕人的餘裕與投資變少了。

今年以降,我的客戶們都會在專案裡提及 AI 導入數位服務的可能性,深怕在業界掉隊,要求顧問業從多元視角提供更多創意應用,這是個社會跟職場集體焦慮的年代,我想分享這個浪潮下,對於 UX 設計顧問業可能會帶來的影響。

延伸閱讀:你的產品為什麼沒人買?讓 AI 當你的毒舌顧問,看清究竟是市場不需要,還是你沒做對?

先講結論,對於設計行業,我認為企業的委託案量會減少,UX/UI 職缺也是,歸根結底還是跟企業主的心態有關,雖然還是有強調創新培育人才的企業,但更多企業關注的是 AI 帶來效率與成本的下降,期待一個設計師要能做更多的事,技能專業的努力很容易被取代而失去價值。

顧問業要能夠拿捏數位服務與商業之間的微妙平衡,依此做出決策,並與各利益關係人建立深厚的關係,這些都是設計顧問的獨特價值,也是 AI 目前無法取代及複製的。同時還要執行 AI 無法替代的人類活動,如溝通、討論、創新、客戶體驗等。

AI 的成熟不只是多了一個繪圖插件或文案生成器,它正在重塑我們販售「設計」的方式,以及客戶購買「價值」的邏輯。

我想分成三個面向:對設計師職能的衝擊、對顧問公司經營模式的改變,以及我們必須採取的關鍵調整,來分享我自己的觀察。

對設計師的影響:從「工匠」到「指揮家」

過去,設計師約有 60% 的時間花在「執行」(繪製 UI、調整像素、排版、修圖),40% 花在「思考」(策略、研究、互動邏輯)。AI 的成熟將徹底翻轉這個比例。

• 從「製作者」轉變為「策展人」:
AI 能在幾秒鐘內產出 100 種視覺方案。設計師的價值不再是「畫出」這 100 種圖,而是具備足夠的品味與商業洞察,去「判斷」哪一個方案最符合品牌調性與使用者需求。你的審美門檻,決定了 AI 產出的天花板。

• 同理心成為最後的護城河:
AI 可以模擬數據,但無法模擬真實的「痛點」。AI 愈發達,田野調查、深度訪談、對人類細微情緒的捕捉就愈珍貴。未來的頂尖設計師,必須是半個心理學家和半個社會學家。

• 必須擴展溝通能力的維度:
以前你要會跟工程師還有利益關係人溝通,現在你要會跟 AI 溝通、下 prompt,能夠精準描述抽象概念,並引導 AI 產出預期結果,將會是基本技能。

延伸閱讀:你的員工,正準備因為 AI「開除」你!IBM 研究:員工怕的不是 AI,是跟不上 AI 的企業

對企業經營的影響:商業模式的典範轉移

對於經營顧問公司而言,AI 帶來的挑戰是毀滅性也是重生性的,特別是在計費模式與交付速度上。

• 工時計費模式的崩解:
傳統顧問業常依據「人天 (Man-day)」報價。當 AI 讓原本需要耗時一周的視覺提案,工時縮短為半天,我們還能收一樣的錢嗎?這迫使我們必須轉向價值計費,客戶買的不是我們的時間,而是我們解決問題的「成效」與「洞察」。

• 交付標準的通膨:
以前交付一套完整的設計系統(Design System)可能需要 3 個月,現在客戶預期你會用 AI 加速,時程被壓縮,但對品質的要求不減反增。「快速」變成標配,「準度」與「深度」才是溢價所在。

• 知識資產的數位化與專屬模型:
顧問公司的核心資產是過去的案例與方法論。未來的競爭力在於:誰能將公司內部的知識庫(Knowledge Base)訓練成專屬的 AI 模型。這能讓新進員工快速達到 80 分的水準,確保持續穩定的產出品質。

我們應該要做的調整與改變

面對這波浪潮,被動防守是沒有用的。作為顧問公司的從業者,我認為團隊應該要做些調整:

1. 重新定義「技能樹」:AI 協作能力
不要禁止員工使用 AI,反而要將「如何使用 AI 優化工作流」納入績效考核。

  • Action:每周舉辦內部的 AI 工具分享會。
  • Action:建立內部的 Prompt Library(提示詞庫),讓資深設計師的經驗能透過 prompt 傳承給資淺設計師。

    2. 深化「前段」與「後段」價值,將「中段」自動化

  • 前段:加強策略諮詢、服務設計、工作坊與商業畫布的推演。這些需要高度邏輯與人際互動的溝通,AI 暫時難以取代。
  • 中段:透過 AI 快速產出視覺初稿,再經由人腦調教,並且讓切圖、基礎文案儘量自動化。
  • 後段:加強設計驗證、易用性測試 (Usability Testing) 與數據分析。

就像當初電腦繪圖的出現,AI 並不會淘汰設計師,但「會用 AI 的設計師」將會淘汰「拒絕使用 AI 的設計師」。

對於顧問公司而言,我們正處於一個「去蕪存菁」的時刻。平庸的執行工作將變得廉價,但卓越的洞察、對人性的理解、以及整合 AI 與人類智慧的策略能力,將變得前所未有的昂貴。這一個時代,讓我們從繁瑣的勞動中解放,回歸設計最純粹的本質:解決問題,創造美好。

(本文出自 大予創意設計創辦人 Alan Yang

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不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
經理人

能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
經理人

臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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