104學習

75%數位工作者每週用AI省下約11小時，卻有69%曾交出「自己也無法負責」的半成品，當大家都把時間拿去當「Botsitting（AI保姆）」、反覆餵資料與除錯，我們究竟是變高效，還是陷入了生產力假象？同步揭開高效工作者的逆向生存法則。 文／《104職場力》 本文導覽 時間去哪了？87%職場人都中招的「生產力假象」每週花6.4小時伺候機器，大家其實只是「AI保姆」從Botsitting到「職場廢話」，引爆職場信任危機！累到不想檢查：69%的職場人曾交出「自己也無法負責」的成果 工具看起來越聰明，我們越容易放棄判斷、推卸責任不想被Botsitting累死，高效工作者做對了什麼？懂得「刻意不用AI」把AI當隊友推敲 生成式AI普及後，你的工作真的變輕鬆了嗎？ 企業搜尋與工作AI平台Glean旗下的Work AI Institute，針對美、英、澳三國共6,000名全職數位工作者進行調查，發布了《Work AI Index 2026》研究報告。 調查結果呈現出一組強烈的反差：高達87%的工作者日常工作都有使用AI，其中有75%認同AI提升生產力，平均每週透過自動化省下約11小時；但再進一步詢問，卻只有13%的人真心覺得組織整體績效有顯著提升。 那省下來的11小時究竟去了哪裡？ 時間去哪了？87%職場人都中招的「生產力假象」 每週省下11小時，為什麼只有13%的人覺得效率真的變好？ 很多人用AI寫草稿、抓摘要，速度的確變快了，但省下來的時間，全在實際的工作流程裡被悄悄吃掉了，主管想看到的「把時間拿去做策略、帶來業務成長」這類理想根本沒發生。 每週花6.4小時伺候機器，大家其實只是「AI保姆」 這筆大家都沒算到的隱形時間成本，報告直接命名為Botsitting（伺候AI）。 調查發現，工作者每週平均花6.4小時在Botsitting，這段時間甚至比真正拿它來產出工作（3.6 小時）還要長。 那這6.4小時裡大家到底都在忙什麼？ 反覆餵背景資料（每週2.3小時） 請AI產出一份文件前，得不斷補充公司規矩、專案細節、客戶需求等前後文，有時同一個任務換個視窗，就得重新貼一次Context跟指令；另外還有一個尷尬點是，背景資訊餵少了怕得不到想要的答案，塞太多又容易引發AI「情境腐爛」、產出荒腔走板的內容，如何拿捏也是一門學問。 調查顯示，員工每多花10%時間在餵資料，感到心力交瘁的機率就跟著增加25%。 忙著抓錯與監督（每週2.2小時） AI最可怕的地方是「給出的文字或分析看起來超專業、講得頭頭是道，明眼人一細究才發現漏洞百出」，所以謹慎的工作者只能一行一行盯著檢查，抓AI的幻覺、核對數據真實性，清理那些看起來漂亮卻毫無用處的產物，並隨時準備接手AI付失敗留下的爛攤子。 反覆除錯換問法（每週1.7小時） 當AI第一次給不出好結果，人類就開始當偵探，改Prompt、補指令、修正錯誤，甚至把同一個問題丟給兩三套不同的AI互相比較，直到擠出跟自己預期差不多的答案…… 這種「人➔AI➔錯➔改Prompt➔換模型➔人手動修整」的無限來回，心智耗損率最高（疲憊倍率高達1.4倍）。 更慘的是「工具還越用越多」，77%的人每週在好幾套AI工具間跳來跳去，3分之1的人工作時甚至同時開到4個以上，在視窗間來回複製貼上、比對答案，光是這些切換成本就耗掉一大半精力。 AI通用素養檢測 實體限定優惠 104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證 23597人感興趣 了解課程＞ 從Botsitting到「職場廢話」，引爆職場信任危機！ 當Botsitting讓職場人筋疲力竭，截稿時間又步步逼近時，大家就容易自暴自棄，最先被犧牲的就是「專業把關」。 當大家開始交出未經查證的產出，出事就推給AI，甚至連主管與客戶都不知道眼前的報告到底能不能信，這場由AI引發的連鎖反應就會動搖職場上的信任基礎。 累到不想檢查：69%的職場人曾交出「自己也無法負責」的成果 調查的數字相當驚人： 69%的使用者坦承，自己曾在工作中交過這種未經把關的成品。 41%的人承認，如果主管或客戶追問細節，根本講不出背後的推導邏輯。 在那些已經對AI感到身心俱疲的職場人當中，交過這種產物的比例更直接飆到95%。 針對這個情況，報告直接幫它取了一個很犀利的名詞，叫「Botshitting」。 工具看起來越聰明，我們越容易放棄判斷、推卸責任 為什麼大家敢交出連自己都沒把握的東西？問題就出在我們對工具的「盲目信任」，以及對專業責任的稀釋。 看得順，就以為是對的（流暢度偏誤） AI寫得越有條理、語氣越自信，使用者的警覺心就越低，尤其是職場經驗較少、還不熟悉業務眉角的Z世代，交出這種半成品的機率比其他世代高出19%。 出了事，第一反應怪工具 當沒做到專業把關，當責感通常也會跟著瓦解，有28%的受訪者坦言，自己犯了錯卻把責任推給「是AI算錯、AI給錯資料」，把人該負的最終責任甩鍋給機器。 信任透支帶來的後遺症 天天在Botsitting與擦屁股之間循環，員工對工作的熱情也會被消磨殆盡。 調查發現，經常陷入Botsitting的員工，想換工作的機率高出73%；更有51%的人無奈表示，AI沒幫自己省去繁瑣雜事就算了，反而還把自己原本最喜歡、最有成就感的工作給自動化掉了。 不想被Botsitting累死，高效工作者做對了什麼？ 在調查裡，有少數是既能提升效率，又能顧好品質的強者，他們不盲目追捧工具，而是抓準了兩件事： 懂得「刻意不用AI」 這群高手比一般人多出18%的機率會主動在特定任務上關掉AI，他們很清楚，有些需要深度判斷、人際信任和專業洞察的事情，交給AI只會帶來沒完沒了的除錯黑洞，不如自己動手更快更準。 把AI當隊友推敲 比起無腦把AI當免責的代工廠，高手們反而是把工具當成對話的夥伴（75%的高成就者把AI當隊友看待，一般人只有32%），他們把力氣花在補充關鍵情境和最後把關，確保交出去的每一份成果都禁得起檢視。 在AI越來越聰明的時代，比誰用的工具多、省的時間多，都只是一場數字遊戲，如果省下時間的代價，是在疲憊中交出連自己都無法說明的半成品，那這份效率只是一場自我安慰的假象；且不只會逐漸失去批判思考，最終也守不住自己的專業價值。 104學習推薦： 實體限定優惠 台灣簡報認證-初級｜104 × 台灣簡報認證 22099人感興趣 了解課程＞ （參考資料來源：Glean Work AI Institute, The Work AI Index 2026: Botsitting, botshitting, and the hidden human labor of AI at work, 2026.） 延伸閱讀： OECD研究揭：全球青少年閱讀力正在下滑！AI世代如何培養「深度腦」？ AI破牆，硬知識貶值了！拆解「2種智力」決定你被取代還是被放大

文／黛C 🎯 科技業人資✖職涯顧問師 2027 年部門預算怎麼編？從人力需求、外包成本、AI 與 SaaS 工具、教育訓練到情境預算，整理主管編年度預算必算的 5 筆帳，讓資源配置更精準。 每到第三、第四季，許多主管都會開始面對年度預算。真正難的，通常不是把明年的數字填進 Excel，而是當上級或財務追問：「為什麼需要這筆錢？如果少了，會影響什麼？多投入之後，又能換回多少成果？」主管能不能拿出一套清楚的估算方式。 尤其到了 2027 年，單純沿用去年的預算結構，準確度可能愈來愈低。薪資成本持續變動，AI 與 SaaS 工具快速進入工作流程，有些工作可以透過自動化降低工時，有些專業能力的取得成本卻變高。如果只是把今年實績加減幾個百分點，很容易把今年的低效支出一起複製到明年，真正需要補強的資源反而沒有被編進去。 因此，編預算前可以先換一個順序：**先算明年要完成多少工作、需要多少產能，再決定該用人力、外包、工具還是培訓補足。以下 5 筆帳，可以幫主管把「我覺得需要」轉成更具體、可被驗證的預算依據。 1. 團隊到底缺幾個人？先把工作量換成 FTE，避免 Headcount 多報或少報 「明年事情會變多，所以希望增加一個人」，是主管很常使用的人力申請理由，但它有一個問題：很難判斷這一個人到底是怎麼算出來的。更精準的方法，是先把明年新增的工作換算成工時，再進一步估算需要多少人力。這裡可以用 FTE（Full-Time Equivalent） 來計算，簡單來說，就是把工作量換算成「大約需要幾個全職員工才能完成」。它的用途很簡單：把模糊的「很忙」換成「實際缺幾個人的工作量」。 例如，明年預計新增 12 場活動，每場從企劃、執行到結案平均需要 40 小時，全年就增加 480 小時；另外新增兩個長期專案，每月各需要 20 小時，一年再增加 480 小時。光是這兩項新增工作，全年就多出約 960 小時。接著再估算一名員工一年真正能投入核心工作的有效工時。這裡不能直接用「一天 8 小時 × 工作天數」來算，因為實際工作還包含會議、行政、內部溝通、訓練與休假。主管真正要抓的是員工一年可以拿來完成主要任務的時間。 假設一名員工一年可投入核心工作的有效工時約為 1,300 小時，明年新增工作量為 900 小時，換算方式就是： 900 ÷ 1,300 ≒ 0.69 FTE，意思是，這批新增工作大約需要 0.7 個全職人力。 這個數字真正有價值的地方，在於它可以幫主管做下一步決策。0.7 個人的工作量，是否值得直接新增一名正式員工？其中有沒有 0.2 個人的工作可以透過自動化處理？0.2 個人的工作適合委外？剩下的 0.3 個人工作量，是否能透過重新分工消化？ 反過來，如果算完發現明年的新增工作量已經接近 1.5 FTE，團隊卻只打算增加一個人，也能提早看見人力超載的風險。 行政院主計總處 2026 年公布的統計顯示，2025 年有 34.8% 的工業及服務業廠商調升經常性薪資，40.7% 員工獲得調薪；截至 2026 年 3 月，也已有 31.4% 廠商確定或預計調薪。當人事成本持續變動，每一個新增 Headcount 都更值得先用工作量驗證需求。 簡單說，FTE 的用途就是：先算出「到底缺多少工作量」，再決定要不要真的補一整個人。 2. 什麼時候該新增員工、什麼時候繼續外包？先算出成本臨界點 很多主管會把人事費與外包費分開看，但只要某一項工作長期、固定又高頻發生，這兩筆成本就應該放在一起比較。 假設一個團隊一年固定需要剪輯 60 支影片，每支外包 8,000 元，全年成本就是 48 萬元。如果明年需求增加到 100 支，外包費就會提高到 80 萬元。這時就可以開始問：工作量增加到什麼程度後，繼續外包的成本已經接近，甚至可能高於增加內部人力？ 不過實務上，主管不能只拿「外包 80 萬」和「員工年薪 80 萬」直接比較，因為兩者包含的成本不同。如果要估算增加一名員工的實際成本，至少還要把年薪、獎金與雇主負擔、設備、軟體、招募成本，以及新人學習期間一起算進去。 假設一名剪輯人員全年的總成本約為 90 萬元，而明年外包支出預估 80 萬元，這時兩種做法的成本其實已經很接近。但「差 10 萬元」還不足以直接決定要不要增加人力，接下來還要看三件事。 第一，需求是否全年穩定 如果需求只集中在旺季三個月，正式人力可能在淡季出現閒置；如果每個月都有固定且穩定的工作量，增加內部人力的合理性就會提高。 第二，溝通與修改成本高不高 如果每個專案都需要和外部廠商來回修改五、六次，表面上的外包報價可能比較低，但主管與團隊花在對接、確認與修改上的工時，也是一筆容易被忽略的成本。 第三，這項能力值不值得留在團隊裡 如果它直接影響產品、品牌、客戶關係或未來核心業務，把能力留在內部還能持續累積經驗與知識；如果只是低頻、專業度高的單次任務，交給外部專家反而更有效率。 所以最後可以用一個簡單原則判斷：如果工作量穩定、需求高頻，而且需要大量內部協作，就可以優先評估是否增加人力；如果需求集中在特定期間、工作量波動大，或需要的是低頻但高度專業的能力，保留外包通常更有彈性。 成本可以幫主管判斷「哪一種做法比較划算」，工作特性則能進一步判斷「哪一種配置更適合團隊」。 3. AI、SaaS 值不值得續？不要只看 License 價格，改算使用率、節省工時和新增產能 近年部門預算裡，另一筆很容易默默膨脹的支出，是 SaaS 與 AI 工具。專案管理、簡報設計、數據分析、會議紀錄、文件協作，再加上 ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 服務，每一套看起來可能都不算貴，但當帳號逐年增加，年度總支出很容易變成一筆可觀成本。 而且企業對 AI 的投入仍在增加。國際商業與科技研究顧問公司 Gartner 2026 年調查 1,303 名企業功能主管發現，85% 預計在 2026 年增加 AI 支出；受訪組織在 2025 年平均已將約 12% 的部門預算投入 AI。不過，同一份調查也顯示，只有 22% 的組織已成功把 AI 擴大到多個事業單位。 對主管來說，這代表「有買 AI」已經不是足夠的判斷標準，真正需要看的是使用程度與實際產出。 先算每位活躍使用者成本 假設某套工具一年花 24 萬元，共買 20 個帳號，表面上每人一年成本是 12,000 元。但如果每月至少使用一次的只有 8 人，實際每位活躍使用者成本就變成： 240,000 ÷ 8 = 30,000 元 因此，續約前至少可以看三個數字：購買多少帳號、每月真正活躍的使用者有多少，以及每位活躍使用者成本多少。如果同時還有兩套以上功能高度重疊的工具，例如兩套會議摘要、兩套專案管理系統，或多個 AI 工具都在處理類似的文字生成工作，也可以順便檢查有沒有重複付費。 再往下算：AI 到底替團隊省多少時間？ 假設一套 AI 工具一年成本 12 萬元，每月能替 10 位同事各省下 2 小時，一年就是： 10 人 × 2 小時 × 12 個月 = 240 小時 如果平均每小時人力成本估算為 600 元，這 240 小時換算出的時間價值約為 14.4 萬元。 但這裡還不能直接說 AI 的 ROI 是正的，因為「省下時間」和「公司真的多得到產能」是兩回事。 主管還要再看第三層：省下來的時間被拿去做什麼？**如果團隊因此多完成專案、服務更多客戶、減少外包或提升分析品質，那才開始真正轉成可見的產能。 可以把 AI 預算的判斷拆成三層：第一層看使用率；第二層看省下多少工時；第三層看這些工時最後有沒有轉成更高價值的工作。 這樣比單純問「大家覺得好不好用」更能判斷明年要不要續約或擴大採購。 4. 教育訓練該編多少？從「明年缺什麼能力」倒推，比一人一筆額度更精準 教育訓練預算很常用「每人每年多少額度」來抓，但這種方式比較難回答一個重要問題：花完這筆錢之後，團隊究竟多了什麼能力？ 主管可以改從能力缺口開始。假設明年部門目標需要更多 AI 資料分析、BI Dashboard、英文簡報或專案管理能力，就先盤點目前團隊裡有多少人可以獨立完成這些工作。真正要補的地方，就會很快浮現。 例如一個 6 人團隊，目前只有 1 人能獨立完成 AI 資料分析，BI Dashboard 則完全沒有人能獨立製作。這兩項能力的培訓優先度，通常會高於「大家有興趣學」但和明年工作關聯較低的課程。 經濟部中小及新創企業署 2026 年推出企業 AI 人才培育輔導計畫，提供超過 200 門免費 AI 主題課程，涵蓋營運管理、行銷客服、製造流程、知識管理與內部作業優化，也把學習進度、訓練成果與成效追蹤納入企業培訓機制。對主管來說，這提供了一個很實用的做法：把培訓 KPI 從「上過幾堂課」改成「有多少人能獨立完成這項工作」。 例如，今年只有 1 人可以獨立製作 BI Dashboard，2027 年希望提升到 4 人；今年只有 2 人可以使用 AI 完成完整資料整理流程，明年希望提高到 6 人。這樣預算就可以從「教育訓練費 10 萬元」，進一步變成「投入 10 萬元，把某項關鍵能力從 1 人提升到 4 人」。 年底檢視時，也不用只看上課人次或預算執行率，而可以直接看能力缺口到底縮小多少。 5. 預算突然被砍 10% 怎麼辦？提前做好 90%、100%、110% 三個版本 不少主管都有過這種經驗：花了很多時間做完年度預算，送出後收到一句：「請各部門再減 10%。」如果一開始只有一版預算，最常見的做法就是每個項目都砍一點。活動費少一點、軟體少幾個帳號、培訓縮一些、外包也減一點。最後所有事情看起來還能做，但每一項資源都剛好不夠。 更有效率的方式，是一開始就做三個情境版本。 90%：預算縮減時，哪些成果一定要守住？ 這一版只留下會直接影響核心工作與主要目標的支出，例如必要人力、必要工具、已承諾專案，以及無法取消的營運成本。重點不是「每個項目砍 10%」，而是先定義：如果資源少 10%，哪些結果一定要保住？ 100%：依照目前最合理預測編列的 Base Case 這一版按照現階段最可能發生的業務量、工作量與資源需求編列，也是正式預算的主要版本。 110%：業務超標時，哪些資源值得優先追加？ 如果明年專案量、客戶數或業務表現高於預期，主管也可以提前決定哪些成本可以跟著增加，例如外包產能、額外工具帳號、專案費或增補人力。 這種「先替不同情況準備預算版本」的方式，在管理上稱為 情境規劃（Scenario Planning）。簡單來說，就是先假設明年可能出現「預算縮減、符合預期、業務超標」等不同情況，提前決定每種情況下哪些支出要保留、哪些可以縮減，以及哪些資源需要跟著增加。 實務上，也可以把預算再分成三類：一定要花、工作量增加才花，以及可以延後。這樣當上級要求砍預算時，不需要臨時從整張表亂刪；當業務突然增加，也能知道哪些資源應該優先追加。 預算編完後，再檢查兩個數字：每個成果花多少？預算增加後成果有沒有跟著增加？ 總預算只能告訴主管「明年準備花多少錢」，真正能幫助判斷效率的，是支出和成果之間的關係。 第一個可以看的數字是「每單位成果成本(Cost per Output)」，也就是平均完成一個成果需要花多少錢。依照不同部門，可以換算成每場活動、每支影片、每個專案或每位客戶的平均成本。假設今年 100 萬元預算完成 20 個專案，每個專案平均成本就是 5 萬元。明年預算增加到 120 萬元，如果只能完成 21 個專案，單位成本就提高；如果能做到 28 個專案，則可能代表團隊產能或規模效益正在改善。 第二個可以看的，是預算增加幅度與成果增加幅度之間的關係。如果某項預算增加 20%，產出只增加 5%，主管就值得往下查成本為什麼提高；如果增加 10% 預算，卻能換回 30% 的產出，這筆投資就更容易說明價值。 這兩個指標的好處，是不需要把部門管理變成一堂財務課，卻已經能讓預算從「花多少」往前走到「花得有沒有效率」。 好的部門預算，要能回答「這筆錢可以替團隊多完成什麼？」 主管在預算審查時，最有說服力的通常不會是「去年也有這筆錢」，而是能清楚說明資源和成果之間的關係。 申請新增人力，可以說明明年增加多少工作時數、相當於多少 FTE；申請外包費，可以說明工作量到什麼程度後外包仍然比內製有效率；續約 AI 或 SaaS，可以提出活躍使用率、省下工時，以及省下來的時間最後轉成多少產能；教育訓練則可以直接對應明年要補上的能力缺口。 同樣的邏輯，也能用在預算刪減上。當某一筆預算被拿掉時，主管應該可以說清楚：會少掉多少產能、延後哪個專案，或增加什麼執行風險。 做到這一步，年度預算就不只是去年的數字延伸，而會更接近一張「下一年度資源配置圖」。 而主管真正要算清楚的，也正是這件事：有限的資源放在哪裡，才能替團隊換回最大的產能與成果。

輝達開出年薪650萬招募簡報師，點出一個當前的職場現實：把複雜資訊講得簡單清晰，就是高價值的核心硬實力！然而每個人履歷都寫「擅長 PPT」，用人主管和企業該憑什麼相信你的專業呢？由國內三大簡報專家打造的「台灣簡報認證」，能快速客觀驗證你的簡報邏輯，直接為履歷加分、拉開競爭差距！ 文／104學習 本文導覽 不只是排版，高薪買的是「把複雜講成簡單」求職最大痛點：每個人都說自己「精通簡報」業界三大名師背書：20分鐘線上測驗，直接替履歷加分提早卡位建立差距，就是最划算的職涯投資 輝達開出年薪650萬台幣找簡報設計師，引發網友熱烈討論，這件事點出職場最真實的現實：把複雜事情講清楚，本來就是超高價值的專業，但每個人履歷都寫自己擅長簡報，主管到底憑什麼相信你？ 不只是排版，高薪買的是「把複雜講成簡單」 很多人以為做 PPT 只是找漂亮模板、調調字型，但輝達願意開出這種高階年薪，買的其實是「資訊轉譯」的硬實力。 科技巨頭每天要面對投資人、跨國客戶與內部高層，講台上不能有一句廢話。簡報師的工作是把深奧的 AI 技術與複雜數據，轉化成對方一聽就懂、願意買單的商業故事。 現在AI工具隨手一按就能生出一份投影片，操作軟體早就不是門檻；真正值錢的，是你能不能抓出重點、梳理邏輯，並促成最後的商業決策。  延伸閱讀：AI會做投影片，不代表你會說服人：職場簡報力健檢的6個關鍵 求職最大痛點：每個人都說自己「精通簡報」 打開104人力銀行的履歷，十個人裡面有九個人都會在技能欄勾選「擅長 PowerPoint、具備簡報溝通提案能力」，但對人資和用人主管來說，這反而是最難在面試前驗證的模糊技能。 畢竟口說無憑，很多人自稱精通，做出來的頁面卻塞滿整段密密麻麻的文字；加上主管不可能每個人都找來現場試講，而在學校報論文、做小組作業的經驗，拿到職場商務提案也常常不管用。 這種「大家都在寫，卻沒人拿得出證據」的狀況，正是為什麼越來越多求職者選擇直接考一張具公信力的簡報實力認證來證明自己。  延伸閱讀：「台灣簡報認證」是什麼？為什麼求職者、上班族都該考？ 業界三大名師背書：20分鐘線上測驗，直接替履歷加分 想在一片履歷海當中被挑選相中、一眼被看見，你需要一套具備公信力的客觀標準。 台灣簡報與溝通教育訓練領域的三位代表性人物：企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥），以及台大簡報大賽創辦人葉丙成教授，聯手制定了這套標準化的評測機制。  這次推出的104 × 台灣簡報認證-初級門檻很親民，不考軟體操作、也不用上台演練，純粹檢核你的「簡報核心觀念」，內容涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構與群眾分析等六大能力。  測驗方式：線上測驗，單選加複選共 30 題，70 分及格。  彈性快速：約 20 分鐘就能完成，即報即考、不限時間地點。  履歷連動：測驗通過後，104學習於3-5個工作天將直接把認證回傳至你的 104 履歷資格認證欄位，讓你的實力被看見。  台灣簡報認證-初級｜104 × 台灣簡報認證 實體限定優惠 台灣簡報認證-初級｜104 × 台灣簡報認證 22099人感興趣 了解課程＞ 提早卡位建立差距，就是最划算的職涯投資 初級認證只是起點，未來還能一路挑戰中級（作品審查）與高級（實體上台，由福哥、憲哥親自評定），現在考等於提早卡位，拉開跟其他求職者的差距。  從日常向主管回報進度、跨部門協調爭取預算，到對外向客戶提案競標，簡報力決定了你在職場上的能見度與說服力。與其在自我介紹裡花大篇幅解釋自己多會溝通，不如在履歷放上一張有公信力的認證，讓你的實力一眼就被看懂。  立即報名【台灣簡報認證】 AI也許能幫你做簡報，但沒辦法替你說服別人！「台灣簡報認證」由企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥）、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授共同發起，是一張標準化的「簡報溝通能力」認證，已對接104證照中心，檢測通過(70分以上)104幫您回傳於個人履歷，認證終身有效，適合求職新鮮人、轉職者、在職工作者、主管報考。　▶ 台灣職場簡報認證 - 初級｜104 × 台灣簡報認證

明明資料齊全、說明完整，報告卻總是無法說服人？問題往往出在解讀方式。作者曾任貝恩顧問公司策略顧問，解析報告最常見的3個誤區：只從自身立場解讀、見樹不見林、以及硬套理論脫離現實，並整理出克服問題的3種能力，幫助從大量訊息中找出核心重點。本文節錄自《薪水翻倍的報告撰寫法》。 文／金玲瓏 本文目錄（點擊可快速前往） 報告的常見3大誤區陷阱1：侷限觀點的解讀陷阱2：見樹不見林陷阱3：脫離現實框架用錯，不如不要用避開失真陷阱，需要的3種能力 報告的常見3大誤區 到目前為止，我們已探討報告的3個要素。邏輯思維、「所以重點是什麼」與「為什麼會得出這個結論」，都是強化結構的有力工具。接下來，就讓我們一起看看，該如何巧妙運用這些工具吧。 有時，即使報告已包含所有必要要素，內容仍可能偏離主題。儘管清楚說明了該做什麼、為什麼這麼做，也加入各種數據，羅列得非常清晰，最後得出的結論卻難以引起共鳴，也缺乏說服力。這時，必須重新檢查以下3點： 侷限觀點的解讀。 見樹不見林。 脫離現實。 只要能避開以上3個陷阱，就能保證報告不會偏離主題。現在就來一同檢視這3個問題，以及該如何避開它們。 陷阱1：侷限觀點的解讀 第一個陷阱是：侷限觀點的解讀。舉例來說，A項目是公司的新事業，公司正在評估是否應持續投入資金於該事業，以及目前的經營成績。此時，負責人拿著整理好的報告說：「近期銷售增加50％，顯示已逐漸培養出忠實顧客，應該繼續經營這項事業。」 這段陳述乍聽之下相當合理，看似符合報告該有的邏輯結構。「所以重點是什麼」（繼續經營這項事業）與「為什麼會得出這個結論」（近期銷售增加50％，顯示已逐漸培養出忠實顧客）兩者均無遺漏。但這樣就能確保負責人說的正確無誤？ 據了解，A項目多年來持續占用公司超過一成的資金，但銷售占比卻始終不足公司整體的1％。此外，在市場中的競爭力也不明確，最近銷售之所以成長，只是受到大型促銷活動帶動。這項事業投入的成本很多，獲利卻趨近於無，某種程度上甚至可以視為虧損。即使擁有部分忠實顧客，人數也相當有限，而且長期以來幾乎沒有新顧客。 在這樣的情況下，負責人卻表示：「A項目最近銷售表現不錯，所以應該繼續經營。」這樣的判斷，真的正確嗎？ 當然，A項目負責人的發言並非毫無根據。銷售成長與擁有忠實顧客，的確是不爭的事實。只是，若從公司整體角度來看，A項目更像是花了很多錢，卻沒什麼水花的「雞肋事業」。而從負責人的立場來看，由於這是自己長期投入心力的事業，自然會希望保住它，同時也能避免因經營成果不佳而遭到批評。 越是在這樣的情況下，越需要以客觀角度看待問題。站在公司的立場，比起費心包裝A項目的業績，更希望負責人能主動指出問題，並提供替代方案。例如停止該項目，將相關資源重新投入其他核心業務，或嘗試轉向更具成長潛力的新項目。 即便是具邏輯依據的發言，也不代表一定是正確的訊息。同樣一個現象，也會因觀察角度、評斷標準與解讀方式不同，而產生截然不同的結論。隨著邏輯結構的差異，最終呈現出的訊息，可能偏向個人立場，也可能真正符合整體利益。 陷阱2：見樹不見林 偏離主題的第二個原因就是見樹不見林。有一天，負責線上服務的主管發現一項異常數據──使用B服務的人數突然下降20％，他立刻慌張的向上回報：「B服務的使用人數下滑20％，必須立刻改善該服務。」 這項提案中，「所以重點是什麼」（立即改善B服務）與「為什麼會得出這個結論」（B服務的使用人數下滑20％）看似都交代清楚了。但問題是，只要改善B服務就夠了嗎？ 在急著下結論之前，不妨先檢視整體狀況。仔細查閱後會發現，不只是B服務，連帶C服務與D服務的使用人數，也都下降20％。 換句話說，最近使用整體服務的人數下降20％，因此各項服務的使用人數也因此受到影響。既然如此，難道能說問題出在B服務嗎？眼下最該做的，真的是改善B功能嗎？ 在改善B服務之前，應該先釐清為何整體使用人數銳減，並確認是否能採取措施，挽回這些使用者。 工作中很常出現類似情況──忽略整體脈絡，僅憑一、兩項數據就急著判斷並下結論。即使是再聰明的人，也可能掉入這種陷阱。因此，為了避免這種錯誤，應該在解讀問題與分析情況時，不斷反問自己：「我是否忽略了整體？」、「是否有遺漏的地方？」 除此之外，我們再來看看行銷組長C的案例。某天，C突然發現這個月訪客人數暴跌了30％。驚慌之下，他立刻提出以下提案：「這個月的訪客人數暴跌了30％，必須盡快增加行銷預算。」 這個提案看起來也十分合理。增加行銷預算，的確可能帶動使用者成長。「所以重點是什麼」（立即增加行銷預算）與「為什麼會得出這個結論」（訪客人數暴跌30％），這兩個部分，也都交代清楚。 倘若此時擴大範圍檢視數據，又會發現什麼？真正該做的應該是在急著追加行銷預算前，先回頭檢視過去兩年的整體趨勢，而非只盯著最近這兩個月的數據。只要仔細查看就能發現，這個公司因為事業屬性的關係，某些季節使用者會增加，反之則會下降。由此可知，現在的數據變化，只是反映了季節波動。 由於季節因素影響，這項服務的當月訪客人數，原本就會比上個月減少約30％。若不與前一個月相比，而改與去年同期比較，會發現人數其實上升20％。既然如此，「訪客人數比上個月暴跌30％」，算是嚴重問題嗎？ 雖說對企業而言，若能每月持續成長是再好不過，但像這樣季節性明顯的事業，在判斷數據時，更需要以宏觀的角度來看待。 觀察某種現象並從中獲取訊息時，必須兼顧整體與局部，以及長期趨勢與短期變化。若只關注局部現象或短期數據，可能會忽略更重要的細節，甚至導致判斷失真。 陷阱3：脫離現實 最後一個陷阱，則是脫離現實。以下是一個與多家企業合作的案例，這些合作公司原本各自經營自家工廠。然而，總部企劃負責人D卻認為：「各自運營不僅無法發揮規模經濟，也缺乏效率。」因此，他強烈主張，即使要耗費巨額資金，也應整合成一座大型綜合工廠，並表示：「蓋了大工廠後，合作公司的訂單就能統一透過總部管理，合作方也能因規模經濟獲得更大利益。」 在D看來，只要將工廠合而為一，不但能發揮規模經濟、降低成本並提高效率，也能省去經營工廠的繁瑣雜事，這份提案看起來的確不錯。關於「所以重點是什麼」（蓋一座大型綜合工廠）與「為什麼會得出這個結論」（透過規模經濟讓雙方獲利）的邏輯結構，也相當完整。 不過，這項計畫勢必要投入大額投資，總讓人覺得哪裡不太對勁。因此，團隊決定深入檢視，而後在過程中發現幾個關鍵問題。在確認合作工廠的生產流程後，發現這些製程都難以自動化。也就是說，合作工廠的產量與投入的人力成正比，並不是蓋一座大型綜合工廠就能解決的事。 另一個問題是，合作方各自負責生產的內容本就不同。只有在製程相近的情況下，才能產生協同效應，但由於產品與生產流程皆不相同，即使強行合併，也無法形成更快速、更有效率的運作模式。 此外，光是讓合作方關閉目前營運中的工廠，並將既有設備與貨物轉移至綜合工廠，就需要付出龐大成本，這本身便是一大阻礙。更何況，每個合作方早已經在工廠用地、設備等方面投入大量資金，也為了維持運營招聘不少職員，因此要讓工廠停運並不容易。 透過規模經濟改善效率、提高利潤率，是管理學常見的策略之一。但現實往往比教科書更複雜，有時甚至會與理論完全相反。不論接觸任何書籍或理論，都要時刻警惕過度套用，或認為它能適用於任何情況。若對現實缺乏足夠理解，只是一味強調理論和技巧，那麼提出的訊息表面看似合理，實際上卻可能早已偏離重點。 框架用錯，不如不要用 套用特定框架也是如此。隨着管理學發展和顧問產業興起，各種思維框架接連誕生。從大家熟悉的「SWOT分析」、「○○矩陣」，到「○○飛輪」等，在經營學書籍、教科書，以及各種部落格都隨處可見。然而，如果對現況缺乏正確理解，就貿然套用這些模板，有時可能會產生「不如不要用」的念頭。 目前許多廣為人知的框架，大多出自顧問公司。即使是曾開發過優秀框架的經營顧問，在實際工作時，也不會只依賴單一框架就想推動所有專案。因為每個產業、每家公司面臨的問題和情況都截然不同，無法用同一套模板帶入所有案例。 正因如此，比起使用既有框架，能否根據專案當下的情況，重新建立思考框架才是更理想的做法。 不同情況適用的框架各不相同，與其了解各種框架、鑽研特定框架，擁有能針對情境處理的能力更重要。所以，簡報不該只停留在形式，應以能真正影響業務和成果的訊息為主。 避開失真陷阱，需要的3種能力 到目前為止，相信你已經了解即使具備完整的邏輯結構，訊息仍可能失真的3種典型情況，分別是「侷限觀點的解讀」、「見樹不見林」及「脫離現實」。想避免落入這些陷阱，就必須具備以下能力： 客觀解讀：比起從主觀角度解釋現象，更應站在客觀立場提出合理觀點。 綜觀全盤的思考能力：從整體與長期角度得出合理結果，而非沉溺於細枝末節和短期目標。 現實感：跳脫表面包裝或固有理論，聚焦本質、傳遞具有實際意義的訊息。 前面提到的邏輯思維，以及能展現思考能力的「所以重點是什麼」與「為什麼會得出這個結論」，再加上「客觀解讀」、「綜觀全盤的思考能力」及「現實感」，等於已經具備從大量訊息中找出核心重點的能力。 節錄自：大是文化《薪水翻倍的報告撰寫法：我在全球三大顧問之一，貝恩策略公司學到的祕訣。》／金玲瓏 著

生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。 文／《104學習》 本文導覽 AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段 根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。 這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。 而這樣的轉變並不只發生在台灣。 從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。 產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。 延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」 「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。 簡單來說，AI PM 真正要做的是： 找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。 傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。 儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。 例如： AI回答到什麼程度才算正確？ 準確率90%可以上線嗎？ 如果AI判斷錯誤，誰負責？ 哪些事情可以讓AI自動完成？ 什麼時候需要人類確認？ 模型使用成本多少才合理？ 使用者資料能不能送進大型語言模型？ AI產生幻覺時，產品要如何處理？ 這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。 延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！ 哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會 你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」 其實不一定。 AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。 舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢： 產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。 軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。 UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。. 行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。 HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。 因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。 真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。 未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。 第一屆－AI 產品經理學習營 ｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 實體 第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 17947人感興趣 了解課程＞ 趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散 AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。 但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。 以前問的是：「我們能不能做AI？」 現在問的是： 「哪些流程最值得 AI 化？」 「這個功能真的有人需要嗎？」 「AI 可以節省多少時間？」 「導入之後能不能增加營收？」 「這筆 AI 投資到底值不值得？」 104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。 換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。 無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。 所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。 第一屆－AI 產品經理學習營 ｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 實體 第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 17947人感興趣 了解課程＞ 趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代 當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生： 員工問：「公司差假怎麼申請？」 AI從知識庫找到答案後回覆答案。 但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。 不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。 例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作： 讀取訂單 直接執行以下5個SOP → 判斷是否符合退貨資格 → 建立申請 → 通知物流 → 更新 CRM → 回覆顧客 因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。 不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。 這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計： AI 可以做到哪一步？ 什麼時候交回給人？ 哪些操作需要再次確認？ AI 可以存取哪些資料？ Agent 執行錯誤後如何恢復？ 如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。 延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！ 趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要 AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。 過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是： 需求研究 → Wireframe → Figma Prototype → PRD → 工程開發 → MVP 現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。 產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立： AI Chatbot 簡單Web App AI知識庫 RAG應用 自動化Workflow AI Agent Prototype 未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」 雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。 但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。 延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？ 趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小 生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。 真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」 例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？ 這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。 因此未來有價值的人才組合，很可能會是： 金融 × AI HR × AI 醫療 × AI 製造 × AI 教育 × AI 行銷 × AI 對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。 延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI 生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是： 多少員工開始使用AI？ 一天用了幾次？ 有哪些團隊導Chatbot？ 但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」 根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。 OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。 因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解： Task Success Rate Accuracy Hallucination Rate Latency Automation Rate Human Intervention Rate Cost per Successful Task 最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？ 延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」 趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍 2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。 歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。 因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考： 使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？ AI 產出的內容需不需要標示？ 產品使用了哪些資料？ 哪些事情一定需要人工決策？ 系統如何留下紀錄？ AI 判斷錯誤後如何追蹤？ 特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。 延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則 未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」 從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。 就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。 因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是： 「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」 想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始 如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。 第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用 真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。 因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。 第一屆－AI 產品經理學習營 ｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 實體 第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 17947人感興趣 了解課程＞ 光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步 如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。 而是實際練習： 怎麼找到值得用 AI 解決的問題？ 怎麼把需求轉成 AI 產品構想？ 怎麼和技術團隊討論 AI 解法？ 怎麼快速驗證產品？ 怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？ 針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。 與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。 👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊 從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段 回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化： 2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。 2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。 2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。 2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。 放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。 AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。 所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」 而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」 推薦閱讀 AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 AI代理人時代，勝負不在AI多聰明！林之晨：關鍵在組織消除落地摩擦力 AI拆解傳統職位、重組專業分工：下一批高薪人才長什麼樣？

埋頭苦幹做了90分，卻因為簡報只呈現60分被奪走升遷機會？本文拆解3大報告盲點，教大家用4個關鍵技巧，把辛苦產出的專案價值完好呈現，讓你的專業不再被埋沒！ 文／《104職場力》 本文導覽 上台簡報時，明明底子硬、實力卻打折？掌握3個溝通關鍵，精準呈現你的專業！讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 一場高層會議簡報後，某職位升遷人選終於定案！AB這兩位年資相當、能力與績效皆不相上下的候選人，一度讓選拔陷入膠著，但最終由A拔得頭籌，原因是：他會議上簡報講得有聲有色！ 這時有同事心想，B雖然「憨慢講話但很實在，且苦幹實幹」，A只是比較「能言善道、會做簡報包裝成就」，難道最終還是要靠耍嘴皮子才能勝出嗎？ 有點殘酷，但現實就是如此！專業能力只是決定一個人的下限，而簡報力、溝通表達等軟實力往往是決定一個人能往上爬多高的關鍵！尤其當兩個人硬實力旗鼓相當時，能不能把複雜的成果和想法精準傳達，就成了決定勝負的臨門一腳。 上台簡報時，明明底子硬、實力卻打折？ 很多優秀的職場人（尤其技術強者）常會陷入一個迷思：「只要我專案做好、發揮超強技術，主管自然看得見／一定會懂我的優勢！」 但主管老闆的工作節奏很快，加上組織高手雲集，只知道能擠進候選名單的人能力都很好，根本無法擠出時間、精力好好比對專案細節或候選人之間的差別，最終他們評估一個人的能力＋決定誰出線的依歸，就是來自會議上15分鐘簡報內所展現的溝通效率。 同樣都是報告，若A講得舌燦蓮花、讓主管們聚精會神（可能還有互動）；B不功不過，卻總是無法打動人（也許主管們聽到一半還恍神），最終會由A勝出好像也不是這麼意外。 簡報力相對弱的人容易吃什麼虧？ 一場簡報成不成功，其實開講5分鐘看台下的人是彌留還是振奮狀態就知道，通常會不小心召喚睡魔的講者都卡在以下這幾個盲點： 陷入「流水帳迷思」，簡報資訊抓不到重點 把簡報當工作日誌在寫，塞了所有執行步驟，過度沉溺於過程與工序細節，在缺乏資訊篩選與結構整理情況下，導致內容雜亂無章，聽眾看半天只覺得是一堆文字大雜燴，完全抓不到核心重點，更別提有什麼結論。 視覺圖表太複雜，畫面呈現讓人「看得很問號」 以為把數據表格直接截圖貼上就是視覺化，結果字體過小、顏色太花、重點數據沒標出來，聽眾花時間盯著螢幕，卻看不懂圖表想表達什麼趨勢，視覺不僅沒幫內容加分，反而增加閱讀理解的障礙。 只講自己的專業語言，忽略聽眾聽不聽得懂 習慣用自己部門的專業術語或執行視角報告，沒有針對聽眾換位思考，例如：對財務講技術名詞、對營運講Bug，沒有把內容「翻譯」成對方聽得懂且在意的語言（如成本、效益或風險），導致講者口沫橫飛、聽眾對不上焦。 這3個盲點最後都會走向無效溝通，把你平常辛苦累積的100分實力大打折扣，因為老闆主管根本聽不出你的價值在哪裡！ 掌握3個溝通關鍵，精準呈現你的專業！ 簡報力的重要性不分位階，我們永遠不曉得這項能力什麼時候會帶來實質影響，想在關鍵時刻展現無可取代的職場影響力？不妨練習調整簡報的底層思維： 讓「結論先行」，精準篩選資訊 捨棄照單全收的紀錄式報告，改用「倒金字塔架構」，在開頭直接給出結論與核心建議，再層層展開關鍵數據與理由，讓聽眾在第一秒就抓住重點，不必在資訊大海裡猜你的意圖。 →延伸閱讀：謝文憲教簡報：先說結論再講細節，一開場就要直球對決 善用「視覺導引」，讓圖表一目了然 好的視覺不是花俏，而是「降低理解成本」，善用對比色凸顯關鍵數字，刪除投影片上非必要的雜訊與滿版文字，確保聽眾一眼看過去就能讀懂圖表背後的趨勢與觀點，不必邊聽邊瞇著眼猜字。 →延伸閱讀：PPT簡報編排的5招資訊設計技巧，設計師教你成為簡報大師 練習「換位翻譯」，用聽眾的語言對話 簡報前先問自己：這場會議的聽眾是誰？他們最關心的是成本、時程還是風險？收起自己部門的內部術語，將技術與執行細節「翻譯」成聽眾聽得懂、在意的商業語言（如果熟知決策者在乎什麼重點，可以加強表述），才能真正打動對方並促成決策。 →延伸閱讀：你上台是要做「簡報、授課還是演講」？福哥：搞懂2大因素再開PPT 「控場表達」，展現臨場專業度 口語演繹決定了你的專業氣場！試著戒掉「然後、那個、基本上」等冗餘口頭禪，善用適度停頓來強調關鍵訊息，面對會議上的突發質疑時，先認同對方的疑慮，再引導至備用方案，展現從容的抗壓與應變能力。 →延伸閱讀：告別死背簡報講稿！5步驟練習「像賈伯斯一樣演講」 掌握這4個關鍵，不僅能大幅降低對方的理解成本，更能讓你辛苦產出的專案成果不再被埋沒，在每一次爭取信任與升遷的關鍵時刻，順利取得先機。 讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 想知道自己的簡報實力是否足夠？或是明明超會用PPT匯報、溝通，充分掌握了邏輯構思、視覺設計與溝通策略，卻無人知曉、求職轉職時也苦惱無法呈現？ 20分鐘完成「台灣簡報認證」！讓實力具象化 如果你希望系統化檢視並提升自己的簡報說服力，不妨考慮104與3位簡報大師王永福、謝文憲、葉丙成聯手打造的「台灣簡報認證」！ 這項簡報認證不考操作、不考上台口條，單純針對「簡報邏輯、架構、說服思維」設計標準化的線上測驗，完全為懂邏輯的求職者量身打造，只要約20分鐘，通過認證後104會協助回寫履歷增加亮點，讓企業搜尋人才時能快速辨識。  現在就把實力化為證明，讓企業更容易看見你吧！ ★點擊按鈕，立即認證簡報力★ 即日起報名台灣簡報認證─初級即免費贈送《初級證照考前說明》影片！　▶ 台灣職場簡報認證 - 初級｜104 × 台灣簡報認證 延伸閱讀： 一場簡報讓默默無名的業助驚艷董座！謝文憲：簡報，是職場最不公平的競賽 我簡報講不好，怎麼想都是聽眾的錯？千萬講師：重點不是誰錯，而是如何改善 「台灣簡報認證」是什麼？為什麼求職者、上班族都該考？ PPT做超美，但一開口就破功？3個簡報壞習慣暴露出你根本沒邏輯！ 

AI不只取代單一任務，也正拆解傳統職位、重組專業分工。當AI開始大規模執行任務，人類的工作角色該如何重新定義？程世嘉從跨界轉譯、AI協作與π型人才等面向，解析下一批高薪人才需要具備的能力。本文節錄自《智慧通膨下的新商機》。 文／程世嘉Sega Cheng，蕭玉品採訪整理 兩個專業是基本： 想進入高薪賽道，得成為跨職能通才 如果你今天去看Anthropic、OpenAI、Google 3家公司的徵才頁面，會看到一批18個月前根本不存在的職位：知識架構師、前線部署工程師、Harness工程師、AI編排師（AI Orchestrator）、人機協作主管（Head of Human-AI Collaboration）。 這些職位的共同特徵是：基本薪資開到年薪30萬美元起跳，加上股票與獎金最高可破百萬美元，但這些公司還是找不到人。如果你再去LinkedIn上看大型企業的徵才需求，會看到完全相反的現象：傳統的初級資料分析師、初級行銷企劃、初級會計助理、客服代表等職缺，數量都比兩年前少了一半，薪資中位數也明顯往下掉。 兩個方向同時往極端走：頂尖的跨職能新角色搶到沒人，傳統的單一功能初階職位塞到沒人要。這背後是一場史無前例的職位大轉移。科技巨頭過去兩年的大規模裁員是這場轉移的一個顯眼切面，但裁員只是這場戲的表面。要看懂底下發生什麼，得進一步問：當AI開始有能力承接過去人類負責的單一任務，整個職位結構會被怎麼重組？工作者要怎麼站到對的位置上？ 2025年1月，世界經濟論壇在《2025未來就業報告》中預測，2030年前，AI會消滅9,200萬個既有職位，卻也會創造1.7億個新職位，一來一回扣掉後，職位的淨值大概會增加7,800萬個。從宏觀經濟的角度來看，整體工作機會會變多。我個人的觀察與世界經濟論壇有些差異。我認為在高度自動化的未來，職位總數其實會愈來愈少。 但無論總數增減，真正值得我們關注的，是這些新增職缺的「成分」，並沒有均勻分布在原先的就業光譜上，而是高度集中在與數據、AI、機器學習相關的領域。比方說數據分析師、機器學習工程師、超資深的軟體工程師、AI系統設計師，這些人的需求量沒有減少，反而瘋狂增加，速度只會愈來愈快。 這也呼應了Anthropic在2025年9月發布的〈Anthropic經濟指數報告：人工智慧在地域和企業中的應用失衡〉（Anthropic Economic Index report: Uneven geographic and enterprise AI adoption）所揭露的關鍵數字：在企業透過API大規模部署AI的場景裡，有77%的使用模式已經屬於「自動化」（AI主導執行，人類只做最後驗收）。企業AI應用的主流已經從「AI在後台輔助人類」演進到「AI直接執行、人類退到驗收角色」。這個轉變直接帶出一個關鍵問題：當AI開始大規模執行任務，人類的工作角色該怎麼重新定義？ 跨職能角色崛起：AI正在解構傳統職位中的單一任務，單一功能的初階職位大量消失，「Harness工程師」、「AI編排師」等跨職能工作者成為最搶手的人才。 氛圍編碼讓程式開發變成全民技能：氛圍編碼讓不會寫程式的人也能以自然語言指揮AI產出可運行的程式碼。原本需要產品、設計、工程3人的工作，如今一個善用AI的人就能搞定，職能因此被合併。 通才比專才更有競爭力：AI時代的真正創新來自跨界，單一專業的護城河正在縮減。工作者必須升級為「AI指揮官」，對各領域都具備至少80分的常識底蘊。 跨界轉譯力是最具價值的軟實力：當AI拉平執行門檻後，最稀缺的能力是「跨界轉譯」，亦即能聽懂工程師的技術限制，將之轉換成設計語言，包裝成商業故事，並以系統性思維將任務整合成有商業價值的完整系統。 從T型人才進化為π型人才：過去「一深一廣」的T型人才已不夠用，市場開始要求「兩根深度專業加跨領域廣度」的π型人才。因為AI已將「廣度」便宜化，真正稀缺的是兩根專業之間的交叉整合能力。 節錄自：天下文化出版《智慧通膨下的新商機：AI時代的稀缺能力與新護城河》／程世嘉Sega Cheng、蕭玉品採訪整理 著 * {box-sizing: border-box;} .wp-block-table .has-fixed-layout td { width: 50%; height: 1px; } .wp-block-table .has-fixed-layout td a { padding-bottom: 8px; } 更多104【AI】工作機會 Mid-AI 應用工程師（AI Application Engineer） 稑燾智能有限公司 台北市中正區 月薪72,000元以上 AI Waifu Visual Generation Engineer 萬達人工智慧科技股份有限公司 台北市松山區 月薪70,000-80,000元 AI工程師 財團法人台灣人工智慧學校基金會 新北市板橋區 待遇面議 立即前往【更多相關職缺】

當AI成為每個人都能用的外掛，獲取專業能力的成本就發生了斷崖式下跌。台灣大哥大總經理林之晨與資訊長蔡祈岩指出，生成式AI終結傳統分工邏輯，唯有翻轉晶體智力、全面轉向流體智力，才能不讓自己變成被組織埋葬的零件。本文節錄自《逆分工》。 文／林之晨、蔡祈岩 本文目錄（點擊可快速前往） AI為什麼是那個「破牆者」？AI帶來的改變：專業能力邊界消失硬知識貶值了，活腦袋才是王道 既然分工早就開始出問題了，為什麼我們以前不談逆分工？為什麼個人電腦和網路都發明了，人類也登上月球了，公司裡的分工卻還是愈切愈細？ 原因很簡單：過去做不到。 過去所有科技發明，像是電腦、網路、雲端、協作軟體，其實大多只是延伸了我們的手腳、記憶或通訊能力。它們幫我們算得更快、存得更多、傳得更遠，但它們沒有真正擴展我們的大腦容量。 你的大腦裝不下所有知識，一個人不可能精通所有專業。所以，隨著人類知識體系愈來愈大、每個學科愈來愈深，每個人從求學到職場，只能愈來愈專；公司的部門也只能愈來愈多，職能體系愈來愈膨脹。 直到生成式AI出現，情況才徹底改變。它像是一個能夠擴展我們大腦容量的底層引擎，讓我們第一次有力量打破不同專業之間的壁壘。 AI為什麼是那個「破牆者」？ 要理解逆分工為何在此刻爆發，我們得先面對一個現實：人的大腦容量是有限的。 根據常被引用的一萬小時定律，你要花大量時間，才能成為某個領域的專家。你花10年學寫程式，就很難再精通商業法律；你把青春奉獻給視覺設計，可能就對財務會計一竅不通；你長期做業務，就很難同時成為資料科學家。 我們需要部門和專才，說到底，就是因為一個人的大腦裝不下所有知識，但大型語言模型改變了這個遊戲規則。 AI不是一個簡單的資料庫，它更像是一位真正讀完了全人類各行各業深度知識的「超級博士」──它讀過大量書籍、論文、文件、開源程式碼與各種人類知識材料，能把不同領域的語言翻譯成彼此看得懂的形式。 它不會讓非專家一夜之間變成真正專家，但它能讓非專家第一次跨過專業領域的第一道門檻，取得初步理解、草稿、選項、框架與可討論的成果。 這件事之所以重要，是因為大部分組織內部的卡點，不是每件事都需要世界級專家，而是大量任務連第一版草稿、第一輪分析、第一個可討論版本都生不出來。 AI讓這件事變了。 AI帶來的改變：專業能力邊界消失 當AI成為每個人都能使用的通用外掛，獲取專業能力的成本就發生了斷崖式下跌。 這不是說專業不重要，真正重要的專業，仍然需要人類專家把關。合約最後要法務審，程式最後要工程師看，設計最後要品牌與市場判斷。 但在AI之前，大量工作卡在「我根本不知道怎麼開始」或「進入新的領域時要先花費巨大的學習成本」。 在AI之後，更多人可以先做出第一版，讓事情進入討論與迭代，而且這個第一版是有模有樣、有所依據的。 這就是為什麼像台灣大哥大這樣的公司，會將全員導入AI提升生產力的計畫命名為「超人計畫」。 「超人」不是說每個人都突然變成天才，而是說每個人都應該有機會，把自己原本的能力放大。 硬知識貶值了，活腦袋才是王道 我們接著談智力。 這裡可以挪用心理學家雷蒙德．卡特爾（Raymond Cattell）的概念：晶體智力與流體智力。 我們並不是完全套用原本的心理學理論，只是借這個理論的名詞，而且略微改變其定義，把人的智力粗略分成兩種。 第1種：晶體智力 你可以把它想像成你腦中的硬碟資料庫和肌肉記憶，它指的是運用過去累積的知識、經驗和標準化技能來解決問題的能力。 例如律師背誦法條、醫師根據症狀診斷常見疾病、會計師熟練查帳、資深員工熟悉公司SOP。 這是傳統職場常說「愈老愈吃香」的原因，因為這些知識會隨著年齡與經驗累積。 第2種：流體智力 它更像是你大腦的中央處理器，負責運算速度和靈活性。 它處理的是全新、陌生、混亂，甚至從未見過的情境。它考驗的是邏輯推理、模式識別、問題拆解與適應能力，跟你背了多少書沒有直接關係。 例如創業家在混沌市場中尋找新的商業模式，或是工程師面對一個從未見過的系統故障時，快速找出可能原因。 殘酷的事實是：AI已經是這個星球上最強大的晶體智力載體之一，它讀過大量法典、醫學期刊、財報標準、程式碼範例與商業文件，它不會忘記，也不會疲倦。 如果人類還想在職場上跟AI比記憶力、比誰的知識更廣、比誰操作標準流程更快，那我們完全沒有勝算，而且差距只會愈來愈大。在晶體智力的賽道上，人類已經被超越。所以，人類的戰場必須全面轉向流體智力。 未來的競爭，不再是比誰的腦袋裡裝的知識多，而是比誰能更快釐清混亂局勢；不再是比誰能給出標準答案，而是比誰能向AI提出最一針見血的好問題。 當每個普通員工都能透過AI這個強大引擎，瞬間具備跨越研發、行銷、法務、設計與資料分析的能力，那些原本為了協調他們而存在的經理、總監與各種跨部門會議，也必然會被重新檢視。 節錄自：天下雜誌出版《逆分工：AI 時代的生產力革命，重構組織、市場到經濟的生存新賽局》／林之晨、蔡祈岩 著

2026-08-04 09:51 經濟日報記者邱琮皓　由聯合新聞網授權轉載 企業不會開勞資會議嗎？新北市「勞動教育學院」辦理115年第2期課程，自9月起陸續開課，推出「勞資會議代表研習班」及「勞動專題演講」兩大系列課程，即日起開放報名，課程全程免費，歡迎各事業單位及對勞動議題有興趣的勞工朋友踴躍參加，共同打造和諧穩定的勞資關係。 勞工局表示，「勞資會議代表研習班」為學員規劃循序漸進的課程內容，分為「初階班」、「進階班」及「精進班」三大班別。 「初階班」以勞動法令及勞資會議相關制度為核心，協助學員建立完整基礎觀念； 「進階班」則從勞方及資方不同立場切入，深入探討勞資互動及常見實務議題； 「精進班」透過案例研討、情境演練及勞資會議模擬，培養學員協商溝通與問題處理能力，提升實務應用技巧。 除研習班外，本期亦規劃4場「勞動專題演講」，聚焦現今職場最受關注的勞動議題，包括「職業災害常見爭議及實務案例解析」、「職安法霸凌專章解析－企業防治義務與申訴處理實務」、「勞動基準法常見違法案例及相關爭議解析」及「職場性騷擾與霸凌的行政管制」等主題，並邀請曾翔律師、沈以軒律師、蔡晴羽律師及新北市勞工局副局長胡華泰等勞動法領域專家擔任講座，透過法令解析與案例分享，協助學員掌握最新法制趨勢及實務運作重點。 延伸閱讀：「職業安全衛生法」修法5大重點一次看！職場霸凌列專章、死亡職災最高罰150萬 希望藉由多元且系統化的課程安排，提升對勞動法令的認識，增進勞資雙方溝通能力，進而建立互信合作的勞資關係。課程即日起受理報名，歡迎有興趣的民眾至「新北勞動雲－勞動教育平台」完成線上報名，或洽詢（02）2298-3639分機110邱小姐。 更多勞資相關課程 線上限定優惠 人資法律白話課｜精選25個真實案例，避開 HR 最易誤踩的勞資陷阱｜104獨家人資線上課 43871人感興趣 了解課程＞ 更多勞資相關課程 線上 2026最新版【勞資關係-入門】人力資源相關法令與公司治理 5351人感興趣 了解課程＞ 最新HR新知，【人資充電】上都有！ ★ 小編精選專欄，趕快追起來！ ▶ 點我馬上去 延伸閱讀： 【2026年最新】勞工「職災保險」投保薪資分級表、保費分擔金額表總整理｜勞工職業災害保險 職災發生雇主才投災保，勞動部：仍會被處2-10萬罰鍰並限期追繳

在大量使用AI輔助製作履歷的時代，到底該如何準確的辨識出人才的「簡報溝通力」是真材實料、還是靠AI產出的呢？別擔心！由國內三大簡報專家所打造的「台灣簡報認證」，將透過六大核心面向來做深度的商業觀念檢核，透過這份認證的篩選，可以幫助HR迅速過濾人才的「真實簡報力」，省去來回確認的成本！ 文／104學習 本文導覽 解決招募盲點 精準辨識求職者的「簡報溝通力」選錯人才，企業的隱形成本有多高？「台灣簡報認證」建立商業溝通的客觀標準30道測驗題如何測出人才鑑別度？ 企業HR招募如何善用「台灣簡報認證」？三個理由，為什麼企業HR迫切需要這項認證？ 「無縫接軌104」，一秒辨識實力給HR與用人單位的行動建議！💡行動一：將「台灣簡報認證」加入職缺條件 💡行動二：作為企業內部培訓的「前測健檢」指標從人才辨識到招募落地 重新定義企業篩選標準 根據世界經濟論壇（WEF）發布的《未來工作報告》，高達70%的企業將「分析性思考」視為未來核心技能；知名人才研究機構GMAC的資料也顯示，「溝通能力」穩居企業最重視的技能之一。 視角拉回台灣招募市場，「簡報溝通力」同樣是企業辨識人才的重要軟實力。然而，這項能力往往難以從履歷或面試中客觀判斷。為增加人才辨識依據，企業可透過「台灣簡報認證」一致性的能力檢核標準，篩選具備聽眾分析、邏輯思考與表達觀念的人才。  【免費線上講座】AI時代人才新標準：從看不見的溝通力，到看得見的選才指標當履歷愈來愈難反映真實能力，HR該如何更有效辨識企業真正需要的人才？本場講座邀請王永福（福哥）、謝文憲（憲哥）、葉丙成教授，從求職者、企業主管與教育現場三種視角，探討AI 時代企業真正需要的人才能力，以及如何建立更有效的選才標準。9/17（四）13:30–15:00｜線上免費講座👉 立即免費報名：【免費報名】104 talks｜AI時代人才新標準-從看不見的溝通力，到看得見的選才指標 解決招募盲點 精準辨識求職者的「簡報溝通力」 選錯人才，企業的隱形成本有多高？ 在AI工具普及的時代，求職者只要下對指令，幾秒鐘就能產出排版精美、動畫華麗的履歷與PPT作品集。但他真的具備合格的簡報能力嗎？ 如果企業只憑書面資料或短短幾分鐘的面試來評估，一旦錄取後才發現，員工在跨部門溝通時毫無重點、對上報告時支支吾吾，這不僅會大幅增加主管的指導與企業內訓時間，更可能導致專案決策延誤，形成企業難以承受的龐大隱形成本。 「台灣簡報認證」建立商業溝通的客觀標準 為了解決軟實力難以鑑別的困境，由三位頂尖大師—企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥）、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授，聯手創立了「台灣簡報認證」。這項初級認證不考軟體操作技術，而是針對「簡報基本觀念、準備技巧、投影片技巧、表達技巧、邏輯思考、聽眾分析」等六大核心面向，進行深度的商業觀念檢核。  延伸閱讀：「台灣簡報認證」是什麼？為什麼求職者、上班族都該考？ 30道測驗題如何測出人才鑑別度？  這項認證絕非「有考就有」的安慰獎，它的鑑別度來自以下四大設計：  濃縮上市公司的實戰精華： 考題並非紙上談兵，而是萃取自創辦人們多年來在各大上市企業的內部培訓與實戰教學精華。  隨機題庫與複合題型：系統會從龐大題庫中隨機抽選 30 題，並結合高度擬真的「情境題」與「複選題」，徹底考驗應試者的臨場判斷力。  極具挑戰性：考題設計極為嚴謹，連教學經驗豐富的大師親自實測，都可能因為輕敵而答錯，確保了證照的含金量。  真正的鑑別在於「觀念對焦」： 測驗的核心不在於背誦理論，而是檢驗求職者的思考軌跡是否與「企業高階主管的決策邏輯」完全對焦。  台灣簡報認證-初級｜104 × 台灣簡報認證 實體限定優惠 台灣簡報認證-初級｜104 × 台灣簡報認證 22099人感興趣 了解課程＞ 企業HR招募如何善用「台灣簡報認證」？ 導入這項客觀指標，能為企業的招募與培訓流程帶來革命性的效率提升。 三個理由，為什麼企業HR迫切需要這項認證？  協助初步辨識具備商業溝通基礎的人才：通過測驗的求職者，代表其對重點整理、聽眾理解與決策溝通等觀念已有一定掌握，可作為企業評估溝通能力時的參考依據之一。  大幅降低面試成本：就如同「溝通表達界的多益（TOEIC）」，HR 不必再透過冗長的面試來盲測候選人的邏輯，可參考用客觀分數進行第一波履歷過濾。  找出具備「高成長動能」的積極型人才：願意主動投資自己、考取軟實力認證的求職者，通常具備更高的學習意願與自我要求，是企業最渴望的潛力股。  「無縫接軌104」，一秒辨識實力 「台灣簡報認證」已與104人力銀行的服務對接。當求職者通過這項測驗（70 分以上及格），104學習會將認證回傳至求職者的履歷中。因此當HR審閱履歷時，即可一眼看到求職者的「實力證明」，可省去來回確認該名求職者的真實簡報力的溝通成本。  給HR與用人單位的行動建議！ 💡行動一：將「台灣簡報認證」加入職缺條件  在104刊登如「專案經理（PM）」、「行銷企劃」、「業務銷售」，甚至是「工程研發」等高度仰賴跨部門溝通的職缺時，建議在「具備證照」的欄位中，明確勾選「台灣簡報認證-初級」。 這不僅能幫HR迅速過濾人才，也能向求職市場明確傳遞企業「重視高效溝通與人才素質」的優質雇主品牌形象。  💡行動二：作為企業內部培訓的「前測健檢」指標 除了對外招募，您也可以將此認證引入企業內部。在安排高階簡報內訓前，讓同仁先進行初級認證檢測，幫助 HR 精準盤點團隊的溝通盲點，讓後續的教育訓練預算花在刀口上。  從人才辨識到招募落地 重新定義企業篩選標準 除了現行初級測驗外，台灣簡報認證將陸續推出以作品審查為主的中級認證，以及採現場檢定的高級測驗，提供更完整的能力分級依據。  對企業而言，將「台灣簡報認證」納入徵才標準，不只是多一項履歷篩選條件，更是建立人才溝通力基準的第一步。無論是招募需要跨部門協作的專案或研發人才，企業都能透過認證結果快速掌握求職者與員工是否具備清晰邏輯、重點表達與說服決策的能力。  面對AI讓履歷與作品集愈來愈容易被包裝的時代，真正能在商業現場創造價值的，仍是能把複雜資訊說清楚、把觀點說服人、把共識往前推進的人才。建議企業即刻將「台灣簡報認證」納入招募與培訓流程，精準篩選具備清晰邏輯與說服力的高效人才，為組織打造更高品質的溝通競爭力。  更多關於【台灣簡報認證】 AI也許能幫你做簡報，但沒辦法替你說服別人！「台灣簡報認證」由企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥）、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授共同發起，是一張標準化的「簡報溝通能力」認證，已對接104證照中心，檢測通過(70分以上)104幫您回傳於個人履歷，認證終身有效，適合求職新鮮人、轉職者、在職工作者、主管報考。　▶ 台灣職場簡報認證 - 初級｜104 × 台灣簡報認證