104學習
【AI 不只是工程師的事：職場人2026都該學會的能力】
在 2026 年的職場裡，討論的重點已從「AI 會不會取代人類」轉向「會不會善用 AI，會不會在本業中把它用對地方」。對人資、行銷、財務等非技術背景的專業人士來說，關鍵多半不是成為工程師，而是培養「AI 協作能力」與「情境應用思維」，讓自己在自動化愈來愈普及時，仍然握有決策主導權。
一、從執行者到調度者
傳統工作模式，強調的是把每一項任務「親手做完」，例如一份份篩選履歷、逐篇撰寫文案或報告。當 AI 能幫忙處理部分重複性工作時，專業人士的角色就不只是在「執行」，而是學會如何把任務拆解、交辦與檢查結果。
兩項能力特別重要：
• 把業務需求拆解成清楚的指令，讓 AI 能理解並產出有用結果。
• 判讀與稽核 AI 輸出內容，確認是否正確、合規，必要時調整或補充。
這不要求每個人都懂演算法細節，但需要明白：哪些流程可以讓 AI 協助，哪些決策仍必須由人負責。只要能把工具「調度」好，就能把更多時間留給真正有價值的工作判斷。
二、證照作為有結構的學習起點
對非工程師而言，AI 相關證照的價值，在於提供一套有系統的學習框架，而不是單純多一張紙本證明。像 iPAS AI 應用規劃師與 Microsoft AI-900，都屬於基礎、概念與應用導向的認證，適合想把 AI 當工作工具的人作為起點。
💡 iPAS AI 應用規劃師（初級）聚焦在 AI 基本概念、應用規劃與導入風險，強調如何在組織裡規劃與運用，而非自己訓練模型。
💡 Microsoft AI-900 則幫助學習者理解雲端 AI 服務的用途與邏輯，方便之後與 IT 或外部廠商協作，有共同語言可對焦。
透過這類證照課程，非技術背景者能較有架構地理解 AI 能與不能，包含幻覺、偏誤與合規等議題，降低在實務導入時踩雷的機率。
三、在人資與管理情境中的實際應用
在人力資源與管理工作中，AI 正逐漸成為日常工具，而不是實驗玩具。若善用這些工具，人資與主管可以把心力從大量庶務中抽離，轉向更具策略性的任務。
實務上常見的應用包括：
• 利用 AI 協助整理履歷重點、產出面談問題範本、彙整員工意見調查文字回饋，減少重複性閱讀時間。
• 在資料與合規條件許可下，輔助觀察離職、出勤與績效等數據趨勢，作為決策參考，而不是只依直覺判斷。
當部分流程能交由 AI 協助完成，人資與管理者便能更專注在組織發展、關鍵人才盤點、勞資溝通與文化經營等需要高度人際互動與情境判斷的工作。對非工程師來說，真正的競爭力不在技術深度，而在能否在自己的專業場域中，持續找到與 AI 合作的具體場景，並穩定把它用好。
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