Google、AI學習、生成式AI、職場技能
不必會寫程式也要懂AI！Google在台培訓27萬人，給非工程師的AI學習路徑
你是行政、行銷、業務或 HR，看到「AI 人才」這幾個字就覺得跟自己無關，那是工程師的事？Google 台灣 11/5 公布的人才培育成果剛好相反：他們說，目標不是把每個人都變成工程師，而是讓每個人都有駕馭工具、解決問題的能力。
📊 數據重點（Google 台灣官方部落格，2026/11/5）
．自 2018 年至今，已協助逾 27 萬人提升數位技能（累計數字，不是今年新增）
．其中「數位人才探索計畫」自 2020 年啟動，累計協助超過 14 萬人；今年改成線上自學＋專家直播，近 4 萬名學員參與
．今年報名的學員，超過九成參加了新推出的「AI 職場通識」學程
．Google 引用 Public First 2026 年台灣調查：79% 的上班族正積極尋求相關培訓，72% 的年輕職場人士把 AI 視為職涯發展的「數位導師」
💡 Google 的三個面向
1️⃣ 扎根素養：高中生營隊、與台大合作的研究人員計畫、透過大專院校免費提供 Coursera 上的 Google 專業證書（已有超過 30 所大專院校響應）
2️⃣ 深化職能：數位人才探索計畫（AI 職場通識、數位行銷、Google Cloud）、公部門 Gemini 工作坊、廣告代理商賦能計畫
3️⃣ 驅動創新：創作者學院、開發者活動（Cloud OnBoard、Build with AI、DevFest）
→ 給非工程師最直接的是第 2 塊。Google 表示「數位人才探索計畫」明年會推出新梯次，開放全台求職者與工作者免費學習
✅ 非工程師的 AI 學習路徑：4 步走
1️⃣ 先會「寫」：挑一個每週都要做的工作（寫信、整理會議紀錄、做報告），固定用 AI 做初稿，練習把需求講清楚
2️⃣ 再會「查」：讓 AI 幫你找資料、整理重點，但每個數字都回原始出處核對
3️⃣ 接著會「算」：把表單、試算表的資料交給 AI 分析，自己判斷結論合不合理
4️⃣ 最後會「審」：用 AI 檢查提案的漏洞、模擬主管會問的問題，把 AI 當成第二雙眼睛
每一步練兩週，把「省了多少時間、品質有沒有變好」記下來，就是你的 AI 能力證明
⚠️ 三個常見誤解
1️⃣「學 AI 就是要學寫程式」→ Google 自己也說不是。大多數職場用法是把工作講清楚、把結果檢查好
2️⃣「27 萬人都是今年學的」→ 這是 2018 年到現在的累計人數；今年數位人才探索計畫的參與人數是近 4 萬
3️⃣「上完課就算會了」→ 課程只是開始。把 AI 放進自己每週的工作流程、留下前後對比，才是能寫進履歷的成果
📝 小練習：用 5 分鐘自我盤點
．我這週有哪 3 件事重複做、很花時間？
．其中哪一件，可以先讓 AI 做初稿？
．我會用什麼方式檢查 AI 給的結果？
📚 104學習 相關課程（免費）
用 4 堂課走完「寫、查、算、審」：
．【免費課程】AI工作術 第1堂｜用AI寫企劃
．【免費課程】AI工作術 第2堂｜用AI做研究
．【免費課程】AI工作術 第3堂｜用AI看數據
．【免費課程】AI工作術 第4堂｜用AI審提案
💬 你現在工作中最常用 AI 做哪件事？還是還沒開始用？留言說說你卡在哪一步！
📎 資料來源
．Google 台灣官方部落格〈幫助台灣打造迎向未來的 AI 人才〉，2026/11/5
．中央社〈Google推動台灣AI人才培育 聚焦素養職能創新3面向〉，2026/11/5
※ 27 萬人為 Google 公布的 2018 年起累計人數，官方未說明計算方式；79%、72% 來自 Public First 受 Google 引用的 2026 年調查。計畫內容與報名方式以 Google 官方公告為準。
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