近年來，AI 設計工具（如 Midjourney、DALL·E、Looka、Canva AI、各類 Logo Generator）大幅降低了品牌設計的門檻。
許多小企業主、創業者，開始嘗試「自己用 AI 做 Logo、視覺識別（VI）」來節省預算與時間。
但在實務上，我們觀察到一個明顯現象：
品牌一開始看起來省錢，後續卻往往付出更高的隱性成本。
以下整理出 業主在使用 AI 進行品牌設計時，最容易忽略的三大風險，並搭配實際案例說明，協助你在「自助設計」與「品牌長期發展」之間做出更理性的判斷。
風險一：Logo「好看」，但無法形成品牌辨識度
實務案例
某餐飲創業者使用 AI Logo Generator 製作標誌，風格是極簡線條＋圓形構圖，上線後確實「看起來很專業」。
但三個月後，他發現兩個問題：
- 搜尋品牌名稱時，視覺風格與其他同業高度相似
- 社群貼文、菜單、包裝延伸時，Logo 幾乎「沒有記憶點」
問題核心
AI 擅長的是「平均值審美」，而不是「差異化策略」。
AI 生成的 Logo 通常：
- 建立在大量既有設計資料之上
- 偏好安全、主流、不易出錯的構圖
- 缺乏品牌定位、受眾心理、競品分析的判斷
結果就是：
單看設計不錯，但放進市場後，品牌被淹沒。
對搜尋率的實際影響
品牌識別度低，會直接影響：
- 使用者記不住品牌名稱
- 回訪率低
- 搜尋品牌關鍵字的動機下降
SEO 不只與網站結構有關，也與「品牌是否值得被記住」高度相關。
風險二：視覺系統無法延展，後期成本反而更高
實務案例
某 B2B 新創在創業初期用 AI 產出 Logo 與簡單配色，半年後需要：
- 官網改版
- 簡報模板
- 展場視覺
- 社群廣告素材
卻發現原本的 AI 設計：
- 沒有明確的字體規範
- 沒有定義間距、比例、延伸邏輯
- 不同平台看起來風格完全不一致
最後只好 整套重做品牌識別。
問題核心
AI 可以「產出一張圖」，但無法替你建立完整的 VI 系統，例如：
- 字體搭配邏輯
- 色彩階層與使用情境
- 不同尺寸與載體的適配規範
品牌設計不是單一輸出，而是一套「可被長期使用的系統」。
常見誤解
「我先用 AI 頂著用，以後再說。」
但實務上，「以後再說」往往代表：
- 重複設計成本
- 品牌形象不連貫
- 客戶信任感被削弱
風險三：潛在的版權與商用風險被忽略
實務案例
某品牌使用 AI 生成的圖形作為 Logo，後續準備註冊商標時，被告知：
- 圖像來源不可追溯
- 與既有品牌視覺相似度過高
- 商標審核風險極高
最後只能放棄註冊，或重新設計。
問題核心
多數 AI 工具在法律層面存在灰色地帶：
- 訓練資料來源不透明
- 無法保證生成內容的「唯一性」
- 不一定符合各國商標與著作權規範
對想要長期經營品牌的企業而言，這是一個高風險但常被忽略的問題。
那小企業主「能不能」用 AI 做品牌設計？
答案不是全然否定，而是使用方式要正確。
比較安全、務實的做法是：
- 使用 AI 作為 靈感探索工具
- 用來測試風格方向、情緒板（Moodboard）
- 協助整理偏好，而非直接當最終輸出
再由專業設計師協助：
- 將方向轉化為可延展的品牌系統
- 避開法務與商用風險
- 建立長期一致的品牌形象
結語：品牌不是「省錢工具」，而是「放大器」
AI 確實讓設計變得更快，但品牌的價值從來不只是速度與成本。
如果你的目標是：
- 提升品牌可信度
- 增加搜尋能見度
- 讓客戶願意記住你、再次找到你
那麼，在品牌策略與系統設計上，過度依賴 AI，往往是本末倒置。
如果你正在思考：
- AI 生成的設計是否適合商用
- 現有品牌是否需要重整
- 如何在預算內，建立「可成長」的品牌系統
歡迎把 AI 當工具，而不是決策者。
品牌，永遠是策略先行，設計才有價值。