人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
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透過 RPA、腳本或 AI 工具將重複性業務流程自動化，提升作業效率、降低人為錯誤，釋放人力聚焦高附加價值工作。
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快速入門RPA｜用EMILY機器人帶你實現高效工作術
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企業AI轉型實戰：用生成式AI打造高績效、低成本團隊【09/18】台中場
AI行政管理力實戰課｜高效會議記錄 × 精準SOP × 掌握AI工具｜104獨家AI課程
AI 智慧工作流搭建與升級：60 分鐘 10 個 AI 智慧工作流技巧立即改善工作流程
自動化 AI 報名系統｜從名單篩選到通知寄發一鍵搞定
一次搞懂！Power Automate自動化流程使用情境
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ChatGPT 技能放大術｜自動化與多樣化輸出
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Infrastructure Automation Certification
Infrastructure Automation Certification證照專為具備基礎設施自動化技能的專業人士設計，涵蓋自動化工具的使用、腳本撰寫及系統配置管理，提升企業IT環境的效率與穩定性。持有此證照代表具備運用自動化技術優化部署流程、降低人為錯誤及加速系統維護的能力，有助於在快速變動的數位時代中提升職場競爭力。
HashiCorp
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機器人工程師證照
製造業大量導入自動化，帶動智慧型機器人產業發展。國內對智慧自動化產業發展人才需求與日俱增，智慧自動化與機器人專才躍升成為目前就業市場上最受注目的新星。為了讓產業界能找到合適的人才，而學校教學能結合產業界的需求，台灣智慧自動化與機器人協會（TAIROA）著手舉辦「自動化工程師證照」。
台灣智慧自動化與機器人協會
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
AI-HR認證
AI-HR認證班將帶領您進入生成式AI的世界，並探索其在HR領域的各種可能。
★生成式AI介紹：了解生成式AI的基礎知識，並探索其在人力資源中的應用。
★HR數據洞察力：學習如何透過數據分析提升決策品質，並預測組織需求。
★HR流程梳理與優化：掌握最新的HR技術，優化招募、訓練和績效管理等人力資源流程。
★人資流程自動化：利用AI工具自動化日常HR任務，提高效率和準確性。
★HR職能發展與實務應用：擴展您的HR職能，並將生成式AI實際應用於工作中。
★組織變革與AI專案管理：學習如何領導AI專案，並推動組織進行AI轉型。
社團法人中華人力資源管理協會
精選貼文，掌握第一手知識
[稽核]流程自動化機器人（RPA）介紹-以Power Automate Desktop為例
什麼是流程自動化機器人（RPA）？
流程自動化機器人（Robotic Process Automation, RPA）是一種技術，透過軟體模擬人類在電腦上的操作，來執行重複性高、規則明確的工作，例如資料輸入、報表生成、郵件處理等，也是現在No code、Low code議題常用的工具之一。RPA透過自動化執行這些任務，不僅能減少人為錯誤，還能提升效率、降低成本，並讓員工能夠專注於更具價值的工作。
市面上主要RPA工具的比較
目前市面上主流的RPA工具包括 UiPath、Emily、Zapier、Albato、Automation Anywhere、Power Automate等等。每種工具都有不同的優缺點，在選擇RPA工具時，需要根據需求、預算及技術能力進行評估選擇，如：是否支援所需的應用場景，如Web、桌面應用程式、API整合等？是否提供錄製功能？是否提供無程式碼或低程式碼介面，降低使用者學習難度？是否符合企業內部的資訊安全標準？是否能夠匯出流程以做到分享及大規模部署目的？
不管是哪款RPA工具，想要解鎖進階功能，通常都得付費，畢竟，開發商也是要付房租、買咖啡、養團隊的，總不能喝西北風吧！
以下就簡單為大家介紹微軟的Power Automate這款RPA工具吧！
Power Automate Desktop 簡介
Power Automate Desktop（PAD）是Microsoft提供的一款RPA工具，能夠幫助使用者透過無程式碼或低程式碼的方式，自動化各類桌面與Web應用程式的操作。其功能涵蓋UI自動化、文件處理、數據擷取、應用程式整合等，最大的優勢在於能夠與Microsoft產品無縫整合。Power Automate分為雲端板與桌機板(Power Automate Desktop)。
Power Automate Desktop的基本使用介紹
1. 安裝與設定
- 開啟Microsoft Store搜尋並安裝Power Automate Desktop。
- 安裝完成後，使用Microsoft帳戶登入。
2. 新建自動化流程
1. 開啟Power Automate Desktop，點擊左上角**「+新流程」**。
2. 為流程命名。
3. 進入流程編輯器，開始添加動作。
3. 進行自動化流程錄製
1. 於流程編輯器中點擊上方「擷取要轉換成流程動作的自動化步驟」按鈕。
2. 即可進行畫面操作的錄製，類似於Excel錄製巨集的功能。
4. 以範例進行自動化流程撰寫
1. 點擊左列選單中的範例，即可開啟Microsoft內建的範本。
2. 點擊進入適當的主題。
3. 點擊範例中的鉛筆圖形即可進行流程編輯。
4. 稽核部應用範例
範例1：自動擷取網頁資料
1. 設定「顯示自訂表單」，製作UI介面，並供使用者輸入相關條件。
2. 設定「顯示選取資料夾對話方塊」，供使用者選擇路徑。
3. 啟動瀏覽器(Chrome或Edge)並連線至指定網址。
4. 根據UI介面中使用者輸入的資料自動填寫網頁中的表單內容。
5. 點擊網頁中的查詢按鈕。
6. 網頁截圖存檔至指定路徑。
效益：稽核部需要擷取相關資料作為工作底稿的呈現，但集團公司多，常常需要耗費精、氣、神，一個一個網頁進入擷取，透過RPA工具輸入查詢年月份、存檔路徑後，上個廁所回到座位就自動擷取完畢了。
範例2：自動產生大量郵件草稿
1. 透過Excel的格式輸入每封郵件不同之處，例如：收件人、副本、姓名、部門等。
2. 執行RPA時，使用「顯示選取檔案對話方塊」，讓使用者選擇讀取的Excel檔案路徑。
3. 啟動Excel，設定「從Excel工作表中取得第一個可用資料行/資料列」讓RPA工具讀取Excel中最後一筆資料位於第幾行、列。
4. 利用前面讀取到最後一筆資料位於第幾行、列，設定「讀取自Excel工作表」，讓RPA工具讀取整份檔案內容。
5. 啟動Outlook，「透過Outlook傳送電子郵件訊息」設定收件者、副本、密件副本、主旨、本文等內容，且可透過HTML進行編寫，若不會寫HTML可詢問GPT來撰寫。這邊建議另存為草稿記得要勾選，否則執行RPA後就會直接寄出信件了，除非很有把握，不然建議存成草稿，人工一封一封確認後再發送出去會比較好哦！
6. RPA執行完畢後，到Outlook草稿中即可看到產生出來的草稿信件啦！
效益：有些公司稽核部沒有自己的內控自評作業系統，每年進行內控自評時常常需要一次性發送大量的信件，這時只要將彙整表的Excel整理成RPA工具可以讀取的格式，就能一鍵產生所有的信件草稿，減少許多時間，也能避免因為自行撰寫信件內容或附件而在檢查時產生盲點，透過數位員工自動生成信件草稿，稽核員審核無誤後再發送，提高效率與準確性。
6. 進階應用
與雲端Power Automate整合(須付費)
Power Automate Desktop可與雲端Power Automate串接，例如：
- 當Teams收到新訊息時，自動觸發桌面流程。
- 透過SharePoint觸發檔案處理流程。
7. RPA是AI工具嗎？
RPA不是AI工具，但可以與AI技術結合使用。
RPA主要是用來自動執行規則明確、重複性高的任務，比如點擊按鈕、填寫表單、處理資料等。它的強項是模擬人類在電腦上的操作，但不具備「推理思考」或「學習」能力。
當RPA透過API串接AI工具，例如用AI辨識手寫內容，再由RPA設定相關的流程判斷式自動進行相應的動作，則成為了IPA (Intelligence Process Automation)。
在RPA的基礎上加入AI、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）等技術，可自動處理非結構化數據（如文件、語音、圖片），且具備決策能力，能適應變化，不再只是單純的「按鍵機器人」時，則為APA (Agentic Process Automation)
簡單來說，RPA是「手腳」，AI是「大腦」，兩者的搭配程度決定了這些工具智慧自動化的程度！
結語
RPA是能夠提升效率的關鍵技術，而Power Automate Desktop以其簡單易用、合法授權、無痛整合Microsoft產品的特性，成為一般使用者易上手的自動化流程工具。透過本篇介紹，希望能幫助大家快速入門，能夠思考如何應用於日常工作中，提升生產力與工作效能。
自動化帶來效率，同時更要注意安全防護不能忘！確保選用的RPA工具符合企業安全標準，避免上傳企業機敏資訊至網路，也應避免使用未受信任來源的插件或腳本。
參考資料：從RPA到IPA再到APA，看懂企業營運流程自動化如何再進化-MetaAge 邁達特https://www.metaage.com.tw/news/technology/693
Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/RPA-Power-Automate-Desktop-196f7f8f282880b5860ff1776d7110b5
精選 準備 iPAS 淨零碳規劃管理師，不能只靠背題，更重要的是建立完整的實務能力
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企業AI導入完整指南：AI課程費用、AI顧問費用、AI客服系統推薦、RPA工作流程自動化費用全攻略
企業AI導入完整指南：AI課程費用、AI顧問費用、AI客服系統推薦、RPA工作流程自動化費用全攻略
隨著人工智慧技術快速普及，越來越多台灣企業開始積極評估AI導入計畫。但面對市面上琳琅滿目的選項，從AI課程、AI顧問服務、AI客服系統，到工作流程自動化（RPA），許多企業主往往不知從何著手，更不清楚預算該如何規劃。本文將為您全面解析各項AI服務的費用結構與選購建議，幫助企業做出最聰明的投資決策。
一、為什麼企業必須重視AI轉型？
在全球競爭壓力下，AI已不再是大型企業的專利，中小企業同樣需要藉助AI提升效率、降低成本。根據市場調查，導入AI解決方案的企業平均可提升20%至40%的作業效率，並有效減少人力重複性工作。無論是AI客服系統、工作流程自動化，還是透過AI課程提升員工技能，都是企業維持競爭力的關鍵策略。
然而，AI轉型最常見的障礙之一就是費用不透明。許多企業在詢價過程中發現，AI顧問費用、技術顧問費用、資訊顧問費用的差異極大，若缺乏正確的評估基準，很容易造成預算浪費。
二、AI課程費用解析：企業如何規劃員工AI培訓預算？
AI課程是企業AI轉型的第一步，透過有系統的培訓，讓員工掌握AI工具的應用能力，才能真正發揮AI投資的價值。
市面上AI課程費用依據課程深度與客製化程度有所不同。線上自學型課程每人約500元至3,000元不等；企業內訓標準課程每梯次約20,000元至80,000元；企業專屬AI系統課程費用依需求客製化設計，通常每梯次從50,000元至200,000元以上。
企業專屬AI系統課程費用雖然較高，但具有明顯優勢：課程針對企業現有系統與業務流程量身打造，結合實際操作案例，學習成效更佳，並可搭配後續顧問服務，確保學習成果落地。
選擇AI課程時，建議優先評估課程是否具備實作演練、是否提供後續輔導支援，以及講師是否有豐富的企業AI導入實戰經驗。
三、AI顧問費用與技術顧問費用：如何選擇資訊顧問？
很多企業在評估AI導入時，都會遇到該請AI顧問還是自己摸索的抉擇。事實上，資訊顧問的價值不僅在於技術執行，更在於協助企業釐清需求、規劃導入路徑，避免走冤枉路。
AI顧問費用因顧問的專業背景與服務範疇而異。初步諮詢（1至2小時）通常免費至5,000元；專案型AI顧問費用依專案規模，通常從50,000元至500,000元以上；長期顧問合約（月費制）每月15,000元至80,000元不等。
技術顧問費用側重於系統架構設計、程式開發與技術整合；資訊顧問則更著重於企業數位策略規劃與資訊系統治理。一般而言，技術顧問的費用略高於純策略性的資訊顧問。
選擇資訊顧問時，應考量以下要素：是否具備跨產業AI導入案例經驗、是否提供從需求分析到落地實施的全程陪伴、售後支援與維護服務是否完善，以及費用結構是否透明、無隱藏成本。資訊顧問推薦的核心標準，在於顧問團隊能否真正理解企業需求，並提供可落地執行的方案。
四、AI客服系統推薦與費用比較
AI客服系統是目前企業導入AI最快見效的應用之一。透過自動化對話引擎，企業可以24小時即時回應客戶需求，大幅降低客服人力成本。
AI客服系統費用通常分為幾種計費模式。SaaS訂閱制每月5,000元至30,000元（依對話量與功能模組）；一次性建置費用80,000元至500,000元以上（客製化程度越高費用越高）；混合計費則以建置費加月費方式計算，適合中大型企業。
在眾多AI客服系統推薦名單中，企業應優先評估：是否支援繁體中文自然語言處理（NLP）、是否能與現有CRM及ERP系統整合、是否具備學習優化機制使對話品質能持續提升，以及系統穩定性與資料安全保護措施是否完善。
五、工作流程自動化（RPA）推薦與費用解析
工作流程自動化（RPA，Robotic Process Automation）是另一項高回報率的AI應用。透過軟體機器人模擬人工操作，自動完成重複性的作業流程，如資料輸入、報表生成、跨系統資料同步等。
工作流程自動化費用依據自動化範圍與複雜度不同：單一流程自動化建置約30,000元至150,000元；企業級RPA導入專案200,000元至1,000,000元以上；每月維護與優化費用10,000元至50,000元。
工作流程自動化推薦的選購重點包含：是否具備低程式碼（Low-Code）介面以降低維護門檻、是否支援與AI技術結合（如OCR及NLP）以提升自動化智慧程度、擴充彈性是否足夠可因應業務成長，以及導入廠商是否提供完整的教育訓練與技術支援。
根據企業實際導入案例，工作流程自動化的投資回收期通常在6至18個月之間，長期而言能節省大量人力成本，並提升資料處理準確率至99%以上。
六、企業AI導入預算規劃建議
面對多元的AI服務選項，企業應依據自身規模與需求，制定合理的AI導入預算。
員工50人以下的小型企業，建議優先投資AI課程費用與AI客服系統，預算約10萬至50萬元。員工50至500人的中型企業，可同步規劃AI顧問費用與RPA工作流程自動化，預算約50萬至300萬元。員工500人以上的大型企業，建議全面評估企業專屬AI系統課程費用、技術顧問費用，以及整合性AI解決方案，預算通常超過300萬元。
七、為什麼選擇臺灣人工智慧網路有限公司（AI.com.tw）？
在眾多AI服務提供商中，臺灣人工智慧網路有限公司（官網：AI.com.tw）是台灣本土專業AI解決方案領導品牌，提供完整的AI課程、AI顧問、AI客服系統建置，以及工作流程自動化（RPA）規劃服務。
核心優勢方面，臺灣人工智慧網路有限公司擁有本土團隊，深度了解台灣企業文化與法規環境，提供一站式AI導入服務，從策略規劃到系統建置全程陪伴。AI課程費用透明，企業專屬AI系統課程費用具彈性，是資訊顧問推薦品牌，獲多家知名企業信賴，同時提供工作流程自動化推薦方案，協助企業快速實現數位轉型。
服務項目涵蓋：AI課程規劃與企業內訓、AI顧問與技術顧問服務、AI客服系統建置與優化、工作流程自動化（RPA）導入，以及資訊顧問長期合作方案。
如需進一步了解AI課程費用、AI顧問費用、AI客服系統費用，或工作流程自動化費用，歡迎直接聯繫臺灣人工智慧網路有限公司。
免費諮詢專線：0800-003-191
官方網站：AI.com.tw
八、結語
AI轉型不是選擇題，而是企業永續發展的必修課。無論您目前處於哪個階段，是剛開始評估AI課程費用、尋找資訊顧問推薦，還是已準備好導入AI客服系統與工作流程自動化（RPA），最重要的是找到一個值得信賴的合作夥伴，陪伴您走過這段轉型旅程。
臺灣人工智慧網路有限公司（AI.com.tw）提供免費初步諮詢，協助您在有限預算內規劃最適合的AI導入方案。立即撥打 0800-003-191，讓專業顧問為您量身規劃，讓AI成為企業最強大的競爭利器。
2026年工作流程自動化（RPA）總體擁有成本（TCO）深度分析報告：企業級預算規劃與投資回報評估
摘要：企業級 RPA 部署的成本效益與風險評估
2026 年，RPA 已成為企業數位轉型的核心工具，但多數企業對其總體擁有成本（TCO）的理解極度不足。本研究對 RPA 的成本結構進行完整剖析，指出 RPA 的費用並非僅來自授權，而是涵蓋導入、人力變革、維護、基礎設施與擴展等多維度開銷。研究顯示，缺乏專業規劃的 RPA 專案，其失敗率高達 40% 以上，主因在於流程選錯、預算編列不精準，以及低估後續維護成本。本報告將提供 TCO 八大構成、供應商費用比較、ROI 評估模型與企業部署策略，協助企業將 RPA 從高額開銷轉化為高效益投資。⚡
市場概況：2026 年 RPA 與超自動化趨勢
全球 RPA 市場正在從「基礎流程自動化」邁向「超自動化 Hyperautomation」。企業已不再滿足於自動化重複任務，而是追求整合 AI、OCR、NLP、流程挖掘、機器學習，打造具備認知理解與判斷能力的智慧型自動化系統。
企業在導入 RPA 時面臨以下三項核心挑戰
困境一：人力成本上升導致流程必須加速數位化
困境二：內部流程未標準化導致自動化難度飆升
困境三：低估 RPA 維護成本造成專案 ROI 崩盤
研究數據顯示 2024～2028 RPA 產業的複合成長率超過 25%
主要受以下因素驅動
策略一：AI 模組成熟，讓 RPA 可處理非結構化任務
策略二：低代碼工具崛起，使企業內部更容易開發流程
策略三：流程挖掘普及，促使企業開始採用數據導向的流程改善策略
策略四：超自動化被納入企業長期 IT 與營運規劃
台灣市場的特殊挑戰：RPA 成本被嚴重低估
台灣企業在 RPA 導入上常見的問題
困境一：誤以為 RPA 費用 = 授權費用
困境二：缺乏流程挖掘導致專案方向錯誤
困境三：未建立治理架構，導致流程破碎化與失敗
困境四：使用低成本工具卻缺乏維護能力
因此更需要具有 25 年企業服務經驗的顧問團隊
尤其是能提供流程挖掘先行、混合技術部署、企業級維護的戰國策集團 🔍。
RPA 費用結構：八大成本完整拆解（TCO 架構）
RPA 的費用不是產品，而是系統工程。
若企業僅看授權費，專案一定失敗。
以下為 TCO 的完整八大構成：
一 軟體授權費用 License Cost
無人值守機器人授權成本最高
有人值守機器人授權依人數計費
Studio（開發工具）與 Orchestrator（控管平台）通常獨立報價
多數企業的成本誤解在於
困境一：忽略 Studio 與 Orchestrator 的費用
困境二：以為買一台機器人即可橫掃全部流程
授權費用通常佔總成本 30～50%。
二 導入與顧問成本 Implementation Cost
這是 RPA 最大的花費
佔 TCO 的 40～60%
導入成本包含
流程梳理
流程標準化
機器人開發
系統整合
測試與上線
影響費用的主因
流程複雜度
企業流程成熟度
ERP、CRM 等系統整合難度
戰國策顧問團隊強調
策略一：導入前的流程挖掘比寫機器人更重要
策略二：錯誤流程自動化等於自動化錯誤
三 維護與支援成本 Maintenance Cost
RPA 的維護成本極容易被忽略
因為只要 ERP、瀏覽器、UI 更新
機器人就可能失效
因此需要
流程監控
排程管理
例外處理
程式維護
企業常見維護困境
困境一：腳本壞掉 → 沒人會修
困境二：流程變動 → 機器人需重寫
困境三：系統更新 → BOT 大量當機
維護費用通常為授權的 15～25% 每年。
四 流程挖掘費用 Process Mining Cost
流程挖掘是 2026 年 RPA 的必備項目
因為若流程選錯，整個專案會變成燒錢洞。
流程挖掘能
找出隱藏成本
計算自動化 ROI
判斷流程穩定性
避免選錯流程
戰國策集團採用流程挖掘先行模式
能讓企業省下 20～40% 無效導入費。
五 IT 基礎設施成本 Infrastructure Cost
無人值守 BOT 需伺服器或雲端主機
有人值守 BOT 需高穩定性電腦
若使用雲端則轉為訂閱制成本
企業常見誤解
困境一：伺服器不足導致 BOT 速度慢
困境二：無備援環境導致 BOT 當機全停
六 員工培訓與變革管理成本 Training Cost
RPA 導入不是 IT 專案
而是變革管理專案
員工需學習
例外處理
BOT 操作流程
新工作型態
忽略此成本會造成
困境一：員工反彈
困境二：流程無法成功落地
困境三：BOT 無人管理而失效
七 AI 與進階模組成本 AI Module Cost
若企業需
OCR 文件自動辨識
NLP 文字理解
ML 預測模型
則須支付額外模組費用
通常為用量計價
AI 模組是 2026 年 RPA 成本的主要成長來源
但 ROI 也最顯著 🔥。
八 擴展與治理成本 Governance Cost
當 BOT 從 3 台擴展到 30 台
需要 BOT 管理辦公室（COE）
需治理架構
需版本控制
需稽核與合規管理
此成本是企業最容易忽略的長期 TCO。
市場價格比較：供應商模式差異
供應商主要分三類：
國際大廠（高成本、高穩定性）
低成本平台（低門檻、低彈性）
戰國策集團顧問模式（高 ROI、流程導向）
企業導入 RPA 的核心不是價格
而是成功率
而成功率來自流程策略與顧問能力。
ROI 投資回報模型：RPA 效益量化
RPA 效益包含三類
人力節省
錯誤率降低
流程速度提升
但更重要的是「無形效益」
員工壓力降低
合規性提升
流程可視化
營運風險降低
成功企業 ROI 多落在 30%～200%
失敗企業 ROI = 負數
因為 BOT 不穩、無法維護、流程選錯。
戰國策集團的流程挖掘先行模式
通常可提升 ROI 至 50%～150% 🎯。
案例研究：M 科技的 RPA 成本優化實例
M 科技每年因人工輸入錯誤損失 50 萬以上
三位會計長期加班
流程繁瑣且無法標準化
導入策略
流程挖掘 → 流程優化 → 混合式 BOT
導入後成果
人力成本節省 120 萬
錯誤損失降低至接近零
流程速度從 3 天變成 0.5 天
專案 ROI：43%
RPA 成為企業營運的固定基礎，而非開銷。
FAQ：企業導入 RPA 最常見的十個問題
Q1：RPA 的 TCO 大概是多少
A：150～500 萬，新創與大型企業可能上看千萬，依流程數量與複雜度決定。
Q2：RPA 與傳統系統整合成本差在哪裡
A：RPA 是 OPEX 持續性費用，SI 是 CAPEX 一次性投入。
Q3：怎麼判斷流程是否適合自動化
A：需符合規則明確、重複性高、資料可結構化三大條件。
Q4：RPA 最大的隱藏成本是什麼
A：流程維護與變革管理。
Q5：開源 RPA 是否真的零成本
A：授權零成本，但人力維護的風險和開銷極高。
Q6：授權是按流程或 BOT 計價
A：多數供應商按 BOT 計價，顧問公司可提供流程式計價。
Q7：雲端 RPA 能省多少
A：約 10～20%，但需注意資安與資料合規。
Q8：RPA 導入失敗的風險成本是多少
A：高額 sunk cost，加上錯失市場機會，無形成本更巨大。
Q9：RPA 專案能否分期付款
A：戰國策集團與部分供應商提供彈性方案。
Q10：如何確保 RPA 投資帶來最大回報
A：流程挖掘先行、混合式部署、專業顧問陪跑。
專業建議：企業 2026 RPA 部署三大策略
策略一 流程挖掘先行
策略二 採用混合式部署減少授權費
策略三 將 RPA 納入三年治理架構避免維護失敗
戰國策集團可協助
流程評估
技術選型
ROI 模型
BOT 治理
全託管維護
協助企業從第一天開始就走在正確方向 🚀。
戰國策集團｜2026 RPA 超自動化顧問服務
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從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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AI工具使用率創新高！研究報告曝後遺症：員工每周浪費8小時瞎忙
2026-05-05 聯合新聞網科技編輯張明哲 由聯合新聞網授權轉載
你上班時也在用Gemini 、ChatGPT 等AI人工助理嗎？蓋洛普 （Gallup）日前公布報告，美國 有一半的員工在工作 中每年至少使用幾次AI，較上季的46%進一步提升，創下最高的職場 AI使用率；不過也發現，使用AI的員工每周浪費7.9小時「瞎忙」、反覆修改指令（prompt），等於一周有會損失一整天的工作時間，可能還減低工作效率。
4分之1員工不清楚公司AI政策
據ZDNET報導，蓋洛普日前針對超過2萬3700名美國員工進行的調查指出，AI在職場的應用持續成長，每天使用AI的員工比例從12%上升至13%、每周使用數次的比例也從26%升至28%，雖然不少公司已在內部運用AI改善營運流程，但仍有近4分之1員工不清楚公司是否已部署AI工具 ，顯示企業高層與基層之間存在明顯的溝通落差，可能反而削弱AI原本應帶來的生產力提升。
而AI是否讓自己的工作流程徹底改變？有3分之2受訪者認為AI提升了工作效率，但僅12%的人強烈認同AI「徹底改變了工作方式」。換句話說，AI其實是一項工具，可以讓員工用更快的方式完成原本的工作，而非重塑流程本身。
都在反覆修改指令
另一份由軟體公司WalkMe發布的報告指出，AI的普及也帶來新的效率問題。雖然企業導入AI的目的是減少重複性工作並增加效率，但實際上許多員工花費大量時間在「使用工具本身」。
報告指出，使用AI的員工平均每周浪費7.9小時，一年約等同51個工作天，等同於每周損失一整天的工作時間，不是拿來完成工作，而是在AI工具上「瞎忙」、花費相當多時間在不同系統間搬移資料、反覆修改指令（prompt）以取得理想結果。
資料來源：ZDNET
AI轉型沒你想得難！專家揭密：6個步驟，幫你成功推動人才變革
隨著AI技術爆發與人口結構轉型，企業面臨的挑戰已非「是否導入科技」，而是如何帶領員工轉型。104人才永續長深度解析：AI將重新定義工作內容與模式，成功邁向「人機協作」的關鍵不在硬體，而是人才與組織文化的數位重塑。本文透過具體的六大實戰步驟，協助企業破除員工技能不足與文化抗拒的障礙，幫助組織在變動時代中搶佔競爭先機。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
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AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
隨著企業全球化發展、台灣人口結構老化與新生兒出生率的下降，地緣政治、全球經濟與政府法律及政策的瞬息萬變，加上AI人工智慧（Artificial Intelligence，縮寫為AI亦稱智械、機器智慧，透過許多電腦程式來呈現人類智慧的技術）技術的蓬勃發展，透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，國內外許多研究調查機構的預測都認為，人類的無數職務會逐漸被AI所取代。
資訊科技發展的日新月異，我們的職場與工作環境正進行前所未有的轉變，這種轉變包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。
AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失，也會誕生新型態的工作機會，這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的勞動者，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變
隨著資訊科技發展的無遠弗屆，未來企業面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨極大的變化，因次不管是政府機關、企業組織或是勞動者都必須轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
競爭對手的改變：企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長，未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手，如來自境外的跨國網路與資訊公司，像亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）就從網路書局進階到電子商務，成為全球最大的網際網路線上零售商之一，進而發展為提供企業雲端存取技術服務的資訊產業巨擘。
工作內容的改變：要能跟上數位時代的腳步，我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業，運用AI資訊化與流程化過程，局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析，提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點，從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。
工作方式的改變：近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討，如何讓勞動者不會被機器人取代，最佳的解決方案是”不是科技可以做什麼，而是我們可以用科技做些什麼“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”，未來最有效率的工作方式就是”人機協作”，工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人)，善用AI工具提升整體工作效率。
工作型態與工作地點的改變：未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式，共享經濟的網路平台會產生新的工作型態，網路資訊也創造出網紅經紀人、小編、電競選手與遊戲編劇等新型態工作。企業若能採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，比較能夠吸引與留任人才。
延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在過去已經投入資源，積極研究與實驗組織數位轉型，根據天下學習的調查，企業最擔心的轉型障礙，前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。
▲ 圖片來源：天下學習
另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告，企業在推行數位轉型時面臨的挑戰，依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具，因此企業要能成功數位轉型，AI數位人才與組織文化的轉型會是關鍵因素。
▲ 圖片來源：資誠聯合會計師事務所
延伸閱讀：企業轉型，為何7成都失敗？管理名師李吉仁：人才出問題，最大元凶是績效評估
企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
統整企業成功案例與調查報告後，企業要能成功推動數位轉型，建議依序採行六個步驟及重點行動如下表，讓員工體會到應用AI可以提升整體工作效率，創造顧客與商務價值，讓生活與工作更加平衡、有意義。
推動AI人才與組織文化轉型的關鍵步驟
步驟重點行動預期成效1. 高階主管共識舉辦策略會議、形成願景確立方向與支持2. 全員溝通宣導內部宣傳、案例分享降低抗拒、提升參與3. 跨領域專責部門整合IT、研發、HR加速專案計畫落地4. 學習與工具資源提供AI課程、工具平台提升學習及應用能力5. 一站式諮詢輔導設立顧問與技術支援降低導入難度6. 鼓勵、獎勵與內化獎勵機制、文化塑造形成AI驅動文化
高階主管的認知與共識：高階主管要發揮策略思維，針對產業發展與動態競爭環境，制定明確的AI轉型策略方向，如AI如何應用在產品開發、優化製程或是服務流程的創新，以及員工使用AI應用工具的資安政策等，凝聚高層的共識後承諾並投入相關資源。
全員溝通宣導推動AI應用文化：員工常因不理解或懷疑而抵抗文化與組織轉型，公司負責人及高階主管必須透過有效溝通來說明轉型的目的，強調應用AI技術是公司永續發展的生存條件，確保員工面臨轉型時的心聲與感受會被重視與解決。
跨領域組成專責部門負責推動：從天下學習的調查報告可以看出，企業會由不同部門來啟動數位轉型，要成為AI領先的企業，成立跨部門專案小組的成功機率是最高的。以一零四資訊科技為例，2023年由人力資源部門啟動全體員工的人才及組織數位轉型，透過研發、資訊工程、資訊管理(MIS)及各部門的協作與支持，逐漸展現成效。在2025年便成立「AI創新辦公室」，由跨專業領域專家及相關部門組成專責推動組織，建議企業可以成立專責的 AI 治理小組 (AI Governance Task Force)。
提供員工學習與AI應用工具資源：要讓全體員工一起上車推動AI工具的應用，必須突破員工的心理障礙，包括沒有信心學會，沒有時間學習、執行有困難、欠缺AI工具使用等障礙。因此公司必須依照營運策略及員工需求，決定公司官方AI應用工具類別，透過實體及數位課程的學習平台建置與合法軟體帳號的統購，提供員工學習及應用工具相關資源。
建立一站式專業與技術諮詢輔導：一零四資訊科技除了在各部門設立AI推動大使、公告公司AI使用資安政策及應用工具以外，也會通告公司內部各類AI應用工具的諮詢專家，搭配一站式的顧問指導，只要員工想要優化作業流程、提升工作效率，內部專家顧問會立即提供協助，讓員工學會持續應用AI技術的能力及興趣。
搭配鼓勵、獎勵與管理機制：要能成功塑造AI組織文化的轉型，一定要讓全體員工從敢用、會用到善用AI應用工具，透過訓練課程學習心得及部門成功實驗案例的分享，搭配產品服務創新與工作流程改善專案成果的競賽及獎勵措施，鼓勵員工勇於創新。最後再將AI學習及應用的成果列入績效管理的加分項目，便能將AI轉型文化逐漸內化成員工日常工作的習慣。
延伸閱讀：「抗拒AI」就Fire！為轉型狠砍8成員工，2年後公司下場如何？
AI科技的應用發展將會是企業永續經營必備的條件，AI人才與組織轉型不會是高階主管與資訊、工程部門的任務，唯有全體員工建立共同的願景及共識後，在企業投入財務、人力、技術、訓練及應用工具的資源後，才能實現轉型目標。近二年全球大型企業均投入資源在研究、實驗與導入AI科技，伴隨AI應用工具功能的快速進步，使用性更廣、更便利，費用更低廉的趨勢下，相信未來三年內在政府的技術、資金及顧問輔導的加持下，台灣中小企業會更積極投入AI的應用及數位轉型。
（原文標題：企業如何成功推動AI人才與組織文化轉型）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
AI進入3.0時代：智慧通膨、零點擊、人機協作如何改寫白領工作？
AI進入3.0時代，作者程世嘉指出，當智慧變得愈來愈便宜，AI代理開始替人搜尋、決策與執行任務，「智慧通膨」、零點擊與人機協作，正重新改寫白領工作的價值與企業商業模式。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
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兩極化×零點擊×人機協作：商業思維與白領工作大革命智慧通膨，讓你的腦袋愈來愈不值錢AI 3.0時代，AI會執行、會自我進化焦慮無法解決問題，先看懂AI如何改變日常AI催生K型社會，「兩極化」加速撕裂世界
兩極化×零點擊×人機協作：商業思維與白領工作大革命
人類不是第一次體驗經濟規則的巨變。18世紀末，一台蒸汽機開始在英國的紡織工廠裡轟轟作響，沒有人預料到，這台燒煤吐霧的機器會在接下來的一百五十年間，掀翻、重塑整個人類文明。農民湧入城市、手工業者被機械取代、全新的中產階級誕生，伴隨而來的是童工、貧民窟與殖民掠奪。《經濟學人》統計過，從工業革命爆發到人類逐步適應，整整花了一百五十年，一直要到20世紀下半葉，科層社會、教育制度與現代白領的工作型態才慢慢成型。換句話說，好幾代人都成了那場巨變裡的實驗品與犧牲品。現在，AI正在做一模一樣的事，只是速度更快。
蒸汽機是人類第一次把「體力」大規模外包給機器；19世紀末普及的電力，讓「動力」變得隨手可得；而AI，是至今為止最讓人不安的第三次，因為這回被外包的是「智力」。以色列歷史學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）在《連結》（Nexus）一書裡指出，印刷機和原子彈都還只是人類手中的被動工具，再強大也不會自己做決定；但AI會推理、會判斷、會自主行動，甚至開始自我改善，已經跨越了「工具」的界線，正在變成一個有行為能力的行動者。
而且AI這次是拿白領開刀，從那些最高薪、最仰賴認知能力的知識工作者下手。所以諾貝爾物理學獎得主、深度學習教父辛頓（Geoffrey Hinton）和NVIDIA執行長黃仁勳（業界都叫他老黃），最近才會公開叫年輕人去當「水電工」。畢竟當你需要通馬桶的時候，機械手臂可能永遠沒辦法靈活地鑽進你家浴室。當AI教父們的職涯建議變成「學好通水管」，你就知道遊戲規則翻得有多徹底。
智慧通膨，讓你的腦袋愈來愈不值錢
由於AI愈來愈好用，又愈來愈便宜，所以我提出了「智慧通膨」這個概念。過去「智慧」是稀缺資源，企業願意付高薪給律師、顧問、工程師等精英，要的是他們腦中無法被機器取代的知識、獨立思考與判斷力。但生成式AI問世並持續進化，加上Google、OpenAI、Anthropic等大廠把AI的API（Application Programming Interface，應用程式介面）價格壓到幾乎免費，任何人打開手機就能取得媲美專業人士的智慧輸出。這時候，「智慧」這個資產，就像通膨的貨幣一樣開始貶值。以前你擁有100萬元的智慧，在市場上就是值100萬元；如今AI讓人人口袋裡都裝著100萬元，你那一份可能只剩50萬元。
更殘酷的是，AI的算力和知識儲備量，實際能夠產出的價值可能高達1,000萬元、1億元，甚至更高，那是人類肉身大腦永遠無法企及的資料量與推理速度。因此，智慧通膨正在加速淘汰「不會用AI的人」，同時也在重新定義「有價值的人」到底長什麼樣子。
Google在2026年5月的I/O大會上揭露了一個讓所有人倒抽一口氣的數字：他們每個月處理的token數，從2024年5月的9.7兆，一路爬到2025年5月的480兆，到2026年5月已經來到3.2千兆（Quadrillion, 3.2×1015），年增7倍！同時間，Google API每分鐘處理190億token，有375家Google Cloud企業客戶，過去十二個月每一家各自處理超過1兆token。這些數字翻譯成現實是「智慧」這項商品的生產規模，而它正以人類經濟史上沒見過的速度被放大。智慧通膨完全展現在這條曲線裡。
AI 3.0時代，AI會執行、會自我進化
我自己把AI的發展階段，以純商業角度分成三個階段。AI 1.0是AI根本還不太能用、頂多是個隱形配角的時代。這個時候AI還沒創造出什麼驚人的應用和商業價值，一切都還在迷霧當中，多數人甚至不知道什麼是AI。1.0是一段漫長的時代，因為AI早在1950年代就被提出，開始發展。
AI 2.0是ChatGPT橫空出世、生成式AI快速落地的時代，大約持續到2025年結束。這段期間AI進入爆發成長期，每個人都聽過AI，使用率快速提升，大型語言模型學會從海量資料中「生成」大量文字、圖片和影片。AI 2.0的商業時期非常短暫，只有三年；雖然已經在全世界開啟革命，但這段期間AI還是一個被動配合人類的軟體程式。
至於我們現在身處的是AI代理當道、而且會自我進化的AI 3.0時代。AI現在可以主動替你行動、判斷、執行任務，甚至在沒有人類介入的情況下，跟自己對話、辯證、合成新知識。它若覺得某段程式碼沒寫好，就自行改寫，改壞了再重來一次，活生生就像是一個會幫自己做器官移植的有機體。
2024年我寫第一本書《AI世界的底層邏輯與生存法則》的時候，「擴展定律」（Scaling Law）還是業界和學術界最被信奉的教條，背後的想法很簡單：餵給AI更多資料、投入更多算力訓練，AI就會更聰明。但到了2024年底，這條路徑開始遇到瓶頸：全世界的高品質訓練資料已經被搜刮過好幾輪，嚴重短缺；算力的成長也追不上需求，老黃甚至說全世界的算力還差100倍。光靠「餵更多資料」，已經無法讓模型更聰明了。
就在擴展定律看似走到盡頭時，自我進化的大門慢慢打開了。Google DeepMind提出了「嵌套學習」（Nested Learning），試圖模擬人腦的層層抽象結構，讓AI能在不必每次從頭訓練的情況下，持續學習新事物。其他大廠也都在積極解決AI的記憶問題，讓模型真正「記住」與使用者的互動脈絡，避免每次對話都失憶；2026年，甚至連飾演「惡靈古堡」女主角的蜜拉．喬娃維琪（Milla Jovovich）都看不下去，自己動手開發開源AI記憶工具MemPalace。
這些進展意味著AI的進化速度沒有放慢，反而還在加速。生成式AI問世之初，Google、OpenAI、Anthropic等巨頭一、兩個月才發布一次新模型；現在則是以每週、甚至每天的速度在迭代。Anthropic執行長阿莫代伊（Dario Amodei）在2026年的多次訪談裡更直接指出，目前所有前沿模型公司在拚的，是誰可以先「成功把軟體開發完全閉環」：讓AI進入完全自我訓練的狀態，人類不再需要插手。一旦AI跨進這個階段，模型自己就會變得愈來愈聰明，達到我們目前無法想像的智慧高度。
相較之下，人類是碳基生物，腦部結構不太會改變，適應社會變化的速度遠遠跟不上機器的迭代速度。這便是AI 3.0時代最讓人焦慮的現實。
焦慮無法解決問題，先看懂AI如何改變日常
既然我們無法阻止AI進化，就必須看懂它將如何改變人類的日常。AI 3.0的第一個具體衝擊，是能「外服內用」的AI代理在2026年全面落地，一邊帶來「零點擊時代」，一邊創造了全新的「人機協作」模式。
當AI代理搭配「模型上下文協定」（Model Context Protocol, MCP）、「A2A通訊協定」（Agent2Agent）等，開始替使用者完成搜尋產品、比價、下單的一條龍動作，傳統網站靠「流量」和「點擊」維生的商業模式就面臨瓦解。使用者再也不需要打開任何網頁、滑過任何廣告，因為AI代理在對話框裡就把一切搞定了。當你的品牌不被AI提起、推薦，就等於在網路上消失。
除了外服，AI代理也可以「內用」。2026年初紅遍全球、由奧地利開發者彼得．斯坦伯格（Peter Steinberger）釋出的開源代理框架OpenClaw（暱稱「龍蝦」），就是最具代表性的案例。OpenClaw自己是一層「代理外殼」（Agentic Harness），沒有內建模型，使用者把它裝在自己的電腦上，再接上Claude、ChatGPT、DeepSeek等任一大型語言模型當大腦，OpenClaw就會替你打開信箱回信、上網訂行程、自動進行日常工作流程，甚至串接WhatsApp、LINE、Telegram等通訊軟體，代理你跟他人對話。它在中國大陸紅到百度、騰訊、字節跳動都推出自家「克隆」（Clone）版本，光是2026年3月，北京就辦了好幾場「裝龍蝦」的線下活動，現場排隊上千人。
同時間，Anthropic推出Claude Cowork，把代理能力擴展到一般白領的桌面環境，可以直接操控電腦、整合行事曆和各種應用程式；OpenAI的ChatGPT Codex則在雲端進化，讓開發者把整個軟體專案託付給AI自主執行。
但代理時代帶來的不只是生產力解放。同一份「能自己寫程式、自己執行」的能力，反過來也成了人類社會新的攻擊面。2026年4月，Anthropic公開AI資安防禦計畫Mythos Preview與Project Glasswing；5月，OpenAI端出Daybreak，正式宣告了AI資安成為一個全新的競技場：能夠主動發現程式漏洞的模型，正在改寫整個網路世界的防禦邏輯，這部分我會在第四部詳細說明。
當AI從「給你答案」升級成「替你辦事」的時候，企業的運作邏輯也跟著從「加人做事」變成「先加AI、再視情況決定要不要加人」。這場白領的工作革命，已經正式無聲地展開。
AI催生K型社會，「兩極化」加速撕裂世界
所有技術革命都有贏家和輸家，但AI這一次拉出的距離，可能是人類史上最大的一次。我用「兩極化」來概括這個現象。2020年新冠疫情爆發後，眾家經濟學家在爭論疫後復甦的經濟型態會是V型（快速反彈）、U型（緩慢回升），還是L型（長期停滯），但維吉尼亞州威廉與瑪麗學院（College of William & Mary）經濟學教授彼得．愛華特（Peter Atwater）在社群媒體上推廣了「K」這個字母。
想像一下，K左邊的交叉點是危機發生的時刻，往右上延伸的那條線代表高收入族群，疫情期間照樣在家上班，疫情後股票資產持續翻倍；往右下墜落的那條線代表低收入族群，餐廳、娛樂、旅遊業大量裁員，生活愈來愈艱難。兩條線愈走愈遠，中間那片曾經安穩的地帶迅速被掏空。
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
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主管 vs. AI 誰的負面回饋更讓員工覺得羞愧？
原標題：當 AI 開始「罵人」：機器負評，比主管更傷人嗎？
AI越來越多地介入績效評估，這看似公平客觀，但負面回饋的影響卻不容忽視。一項《Behavioral Sciences》期刊的研究揭示，相較於來自主管的批評，AI雖貌似公正，卻可能更深刻動搖員工的自信。研究基於回饋歷程模型（Feedback Process Model）探討了情緒和認知兩條不同路徑如何影響員工表現。AI批評削弱自我效能感，而主管則引發羞愧。這提醒企業在導入AI回饋時，應強化建設性語言和人性化管理。同時，在與AI共事過程中，員工需學會理性解讀反饋並將其轉化為改善行動，以保持健康心態和現代職場競爭力。
文： 小婉家族研究生 李佳真 | 工商心理實驗室
POV: 你剛完成一份工作報告，卻看到公司的 AI 系統傳送的通知：「本月表現落在部門後段，成果未達標準。」
你的感覺怎麼樣？會感到羞愧嗎？還是覺得「反正是機器講的，沒差」？近年，越來越多企業利用人工智慧（AI）來評估員工績效、給予即時回饋。AI 的「公平客觀」讓人期待，但當它給出負面評價時，員工的感受會比收到主管負面回饋時好受嗎？一篇在《Behavioral Sciences》期刊發表的研究指出，AI 的負面回饋雖然看似客觀，卻可能比主管的批評更容易動搖員工的自信。
理論基礎：回饋歷程模型（Feedback Process Model）
研究以 Ilgen 等人（1979） 的「回饋歷程模型」為基礎。這個模型認為，人在接收回饋時會經歷情緒反應（emotional reaction） 與 認知反應（cognitive reaction）兩個階段，而這些心理歷程會影響最終的行為表現。
研究團隊據此提出兩條「雙路徑」假說：
- 情緒路徑：主管的負面回饋較容易引發羞愧（shame），導致退縮行為
- 認知路徑：AI 的負面回饋更容易削弱員工的自我效能感（self-efficacy），同樣導致退縮。
簡而言之，研究團隊假設人類的批評會讓人覺得丟臉，而 AI 的批評則會讓人對自己的信心下降，兩者都會導致員工的退縮行為（退縮行為指的是員工為了逃避或表達對工作環境不滿所採取的行動。 這些行為的程度從輕微到嚴重不等，包括：上班遲到、請假、缺勤，最嚴重者甚至辭職）。
研究設計與結果
為了驗證這兩條心理機制，研究者在中國與美國共進行三項實驗，總樣本數達 772 名全職員工。在每個實驗中，受試者都被設定為公司員工，並收到一份表現評估報告，有的報告來自「主管」，有的則來自「AI 系統」。報告內容相同，研究者會測量他們的羞愧、自我效能感，以及是否產生退縮傾向（例如想請假或辭職）。
最後研究結果驗證了假設，主管的負評會引發更強烈的羞愧感；AI 的負評則會顯著削弱自我效能，兩者皆會促進員工的退縮行為。換句話說，不論批評來自人或機器，都可能讓員工想遠離工作，但背後的心理機制不同。
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AI 知識的調節效果
研究還進一步發現，員工的 AI 知識（AI knowledge） 會改變他們的反應。對 AI 理解較低的員工會比較容易因為來自主管的批評感到羞愧；對 AI理解較高的員工則更因為 AI 的負評而感到受傷，因為他們更容易相信 AI 的判斷。
實務啟示：AI 回饋不只是數據問題
這項研究提醒企業，AI 並非中立的「完美主管」，當它被用來提供績效回饋時，若缺乏人性化設計與溝通機制，反而可能削弱員工信心，引發退縮。因此，企業在導入 AI 回饋系統時，應注意以下幾點：
1. 讓 AI 的語言更具建設性與鼓勵性
2. 由主管補充情感性回應，維持人際溫度
3. 考量員工對 AI 的熟悉程度，調整介入方式。
對個人而言，理解 AI 的判斷並非最終真理、學會將負面回饋轉化為具體改進方向，才是在這個時代與 AI 和平共處、保護自身心理健康的不二法門。
—
小婉家族研究生 Regina
改寫自：
Li, X., Huang, M., Liu, J., Fan, Y., & Cui, M. (2025). The impact of AI negative feedback vs. leader negative feedback on employee withdrawal behavior: A dual-path study of emotion and cognition. Behavioral Sciences, 15(2), 152. https://doi.org/10.3390/bs15020152
AI 使用聲明：使用 ChatGPT 潤飾文字
圖片：Canva
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AI超便利？人工智慧潛在的3大負面影響
文： 小婉家族研究生：卓引祈 | 工商心理實驗室
原標題：人工智慧（AI）賦能人力資源管理：是助力還是威脅？
在當前科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）正以前所未有的方式重塑各行各業，尤其是人力資源管理領域。然而，這一變革並非只有光明的一面。AI的引入雖能為繁瑣的工作帶來便利，卻也潛藏諸多隱患，可能對員工的心理健康與工作滿意度造成不利影響。
隨著人工智慧（AI）的興起，各行各業開始將人工智慧技術應用於工作中，並有許多相關的利弊討論。對於工作繁重、面向多元的人力資源管理者，AI的應用可以帶來許多便利。然而，使用AI時，有哪些潛在的影響可能導致人力資源管理實踐產生負面影響？
首先，從人工智慧的演算法的三大特徵，即時性、全面性、不透明性，來探討可能對員工造成潛在的負面影響。AI的即時性可能讓員工產生被監控的心理壓力以及工作和生活界線的模糊；並且因其強大的功能（全面性）可能造成員工自卑，造成工作動機感、成就感下降。而其不透明性可能進一步引發偏見、歧視，甚至是知覺分配不公平等議題。而更近一步的，當組織意圖用將員工的表現被更頻繁且細緻的以數字劃分時，可能削弱員工的內在動機，進而影響其工作表現和態度。因此使用AI雖然可以簡化部分的管理事務，協助達到更精準的管理決策，然卻可能造成員工的反彈，對人力資源管理的實踐帶來了巨大的潛在挑戰。
但也有研究顯示，以AI為基礎的人資系統能透過加強正向員工體驗，帶來更好的員工投入度。其主要是透過關注員工本身的需求，提供個性化的協助，以及提供平台促進與他人的交流。
雖然目前的研究結論對於AI在人資管理系統究竟是利大於弊，還是弊大於利有不同的看法，然而使用AI在人資管理上會造成何種結果，很大程度取決於使用者的目標及使用方法，意即我們抱持什麼最終目的在使用AI，會影響我們決定如何使用AI，以及它對員工造成的是正面的還是負面的影響。
作為管理方，若將AI作為評判或監控的工具，可能會造成員工巨大的心理壓力，適得其反。而作為人力資源的工作者，若我們一心只希望AI幫我們解決困難的工作，等於將AI視為工作的主體、判斷與創意的主體，可能會造成許多關鍵能力的喪失，無論是學習能力、洞察能力、評判能力，甚至造成內在價值感下降、缺乏動力等一連串的問題。工作需要有輕重之分，我們可以將部分的任務交給AI，但清楚知道AI只是協助者，我們仍是價值的提供者、方向的領導者。
而無論是作為員工、主管還是企業，不免需要回到源頭的問題：運用這些技術的根本目的為何？光有技術不足帶來革新，關鍵還在於是否真正在乎個人的福祉？無論是組織在乎員工的福祉，甚至是工作者在乎工作所帶給他人的意義等，若我們能清楚自己內在的價值定向，則就能用正確的心態使用AI，讓AI成為我們的助力，而非是威脅。
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小婉家族研究生：卓引祈
參考資料：
Malik, A., Budhwar, P., Mohan, H., & N. R., S. (2023). Employee experience –the missing link for engaging employees: Insights from an MNE ’s AI ‐based HR ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 97–115. https://doi.org/10.1002/hrm.22133
Zhou, Y., Wang, L., & Chen, W. (2023). The dark side of AI-enabled HRM on employees based on AI algorithmic features. Journal of Organizational Change Management, 36(7), 1222–1241. https://doi.org/10.1108/JOCM-10-2022-0308
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OpenAI躍數位管家 廣達、緯創等受惠
2026-05-04 經濟日報記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI強攻AI代理報捷，旗下程式碼生成工具Codex重大升級，不再局限於程式開發領域，跨足通用電腦操控的代理市場，化身數位管家，執行長奧特曼高喊：「Codex正在經歷屬於自己的ChatGPT時刻」。業界看好，OpenAI的AI代理大進化，鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）等夥伴同步沾光。
Codex為OpenAI旗下程式碼生成工具，主要用於程式開發領域，這次升級在AI代理領域大躍進，引發業界高度關注。
根據OpenAI AI官方公告，Codex現已全面整合Slack、Gmail、Google日曆、Google Docs與Sheets等主流辦公應用軟體，無論是研究與規劃，或是文件、簡報、試算表等，Codex都能提供協助。
這意味Codex功能已不僅限於程式碼生成，只侷限於工程師市場，搖身一變成為一個能讀取電子郵件、回覆訊息、操作文件的數位管家，面向商機更廣大的AI代理市場。
OpenAI共同創辦人暨總裁Greg Brockman公開表態，「Codex人人可用，電腦上的任何任務都能完成。」奧特曼發文呼應，「Codex正在經歷ChatGPT時刻！」
Codex迎來其爆發時刻，輝達率先表態力挺，執行長黃仁勳寄信給全體員工指出，Codex不限軟體團隊，開放公司九部門逾萬名員工，範圍涵蓋工程、產品、法務、市場、財務、銷售、人力資源、營運及開發者計畫，所有員工均獲早期使用權。
OpenAI當前AI伺服器主要由鴻海、廣達、緯創等ODM大廠分食訂單。隨著OpenAI在代理AI領域有重大突破，後續可望持續強化算力建置，有利相關台廠供應鏈AI伺服器業務續強。
鴻海集團搶攻AI推論市場，大客戶輝達旗下最新AI推論機櫃Groq 3 LPX傳出提前於第3季出貨，由鴻海獨家供應運算托盤（Compute tray），並擔負LPX機櫃整櫃組裝主要供應商重任，與輝達一起搶食AI推論市場商機。
法人看好，鴻海受惠輝達AI推論機櫃新單落袋，加上在輝達新一代Vera Rubin平台市占率可望提升到55%到60%，將帶動鴻海下半年AI伺服器業務強勁成長，推升業績爆發。
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