人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
104學習
自動化設備
能操作及維護工廠或辦公環境中的機械與系統，提升工作效率與品質，減少人力負擔與錯誤率。掌握相關軟硬體設定、故障排除及優化流程，對提升產能和降低成本非常重要。具備這項能力，代表你能協助企業實現智慧製造與數位轉型，具備市場競爭力。
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Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
乙級機電整合技術士
機電整合為現代自動化控制建設必備技能，對我國產品品質提昇及解決勞力短缺問題幫助最大。國內各產業界對自動化控制技術人才需求甚殷，但技術與人才均缺，機電整合技術士為各界所期盼。
乙級相當於自動化助理工程師，丙級相當於自動化技術員。惟衡量丙級考生對整合技術能力有限，因此丙級分成二組（自動化機構及自動化控制)考生可選考其中一組，機械背景較適合考自動化機構，電機背景較適合考自動化控制。
乙級機電整合技術士工作範圍：產業自動化機械之設計、裝配、控制、試車、調整與維修。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
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)
丙級機電整合技術士
機電整合為現代自動化控制建設必備技能，對我國產品品質提昇及解決勞力短缺問題幫助最大。國內各產業界對自動化控制技術人才需求甚殷，但技術與人才均缺，機電整合技術士為各界所期盼。
乙級相當於自動化助理工程師，丙級相當於自動化技術員。惟衡量丙級考生對整合技術能力有限，因此丙級分成二組（自動化機構及自動化控制)考生可選考其中一組，機械背景較適合考自動化機構，電機背景較適合考自動化控制。
丙級機電整合技術士工作範圍：能按圖從事組立、裝配、調整、操作及簡易維修產業自動化機械。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
人工智慧應用與技術 (實用級/進階級/專業級)
人工智慧應用與技術證照分為實用級、進階級及專業級，涵蓋人工智慧基礎理論、機器學習、深度學習及資料分析等核心技能。持有該證照者具備運用AI技術解決實務問題的能力，能設計並優化智能系統，提升企業數位轉型效能。證照適合希望掌握AI技術並應用於各行各業的專業人才，助力職涯發展與競爭力提升。
尚未查核發照單位
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
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與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
AI與淨零轉型雙重驅動下，企業人才需求已發生結構性轉變，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何建構可持續的創新能力。本文解析科技業與民生服務業的員工價值主張差異，揭示企業尋求「未來型人才」必備的十項關鍵職能，並分享了五大關鍵實務思維，提供給企業在建構人才創新能力上策略方向及參考。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長、社團法人中華人力資源管理協會常務顧問）
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張企業尋求「未來型人才」的關鍵職能一、從人力補齊走向人才價值設計二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育三、從明星個人走向組織整體效能四、從管理控制轉向賦能型領導五、從短期效能衡量走向長期人才投資結語
在數位發展、淨零轉型與產業升級同時推進的時代，企業對人才的需求條件已明顯出現結構性轉變，對企業人力資源與人才發展而言，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何協助企業建構可持續的人才創新能力。
過去大數據與敏捷創新讓我們更重視數據思維與實驗精神；跨域整合讓我們更重視協作、責任感與持續改善；AI與雲端科技的發展讓我們更重視系統思考與綜觀全局，其實產業發展一路都在經歷技術浪潮與轉型，企業也持續在重新定義什麼叫做好的人才。
AI的發展與應用，不會只是一項新增的技術能力，只改變某一類工作或只影響某個產業，而是直接進入每個人的工作流程與學習發展歷程。我們的工作模式已經從自己做到與AI協作，即將發展到指揮AI工作，AI開始影響我們怎麼思考、做事、學習、協作、判斷與創新。
延伸閱讀：2026職場決勝關鍵在這！專家解碼大缺工時代下的5大人才趨勢
企業營造開放創新文化建構員工價值主張
一零四人力銀行於2024年舉辦第一屆雇主品牌大賞，其中得獎的統計58家科技業得獎企業，主打的員工價值主張(Employee Value Proposition)項目第一名為職涯發展，第二名為訓練發展，這反映科技業重視員工的成長與技能提升。提供清晰的職涯規劃及完善的培訓計畫，不僅能吸引求職者，也能降低離職率，留住核心人才。
開放創新文化及良好的團隊合作分別為第三與第四名，反映出科技業的核心運作模式。創新文化需要多元的想法和跨部門合作，因此許多企業都相當注重培養開放的工作氛圍，促進員工間的互動協作與創意激發。
圖中顯示科技業員工價值主張占比排名由高至低為職涯發展(55%)、訓練發展(44%)、開放創新(40%)、同事合作(40%)、福利制度(36%)、薪資待遇(27%)、企業永續(24%)及其他占比低於20%的領導養成、工作平衡、績效管理、多元共融。 ▲ 資料來源：2025年科技業人才報告書 104人力銀行
另外得獎的46家民生服務業企業員工價值主張（EVP）中，「同事合作」以48%的比例排名第一，顯示出團隊合作對員工的重要性，良好的同事關係不僅能提高工作滿意度，還有助於提升整體效率。其餘項目中，「領導養成」「企業永續」「開放創新」各佔19%，整體而言，開放創新文化與永續發展正成為服務業EVP的核心主軸，民生服務企業在招募訊息與內部制度，逐步強化開放創新、同事合作機制、職涯/訓練路徑與可見的福利制度，以吸引及留任人才。
圖中顯示民生服務業員工價值主張排名為同事合作(48%)、職涯發展(40%)、福利制度(33%)、訓練發展(33%)、薪資待遇(21%)及其他占比低於20%的領導養成、企業永續、開放創新、多元共融、品質導向。 ▲ 資料來源：2025年民生服務業人才報告書 104人力銀行
企業尋求「未來型人才」的關鍵職能
根據優樂地永續服務公司的一項企業與人資主管調查，台灣企業在面臨全球化發展、資訊科技與環境變動下，讓企業得以永續經營的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。不論是企業甄選人才、員工發展計畫或是未來人才的自我學習與養成，都可以透過多元學習與發展管道，培養職涯永續的能力。
圖中顯示企業尋求的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。▲ 資料來源:《2025 HR×ESG行動指南手冊》優樂地永續服務(股)公司
許多企業已投入各式人才發展方案，但成效不一，關鍵往往不在工具是否先進，而在於背後的人才思維與政策是否跟上人才轉型及永續經營的需求。以下從人力資源的實務視角，淺談企業推動人才創新時，值得關注的五個關鍵思維與對應做法。
一、從人力補齊走向人才價值設計
過去企業面對人力缺口，多半以快速補人為優先，然而在產業快速變動下，許多職務內容本身正在重塑。若仍以過往職務內容描述來徵補人才，容易造成「人到位、卻無法創造新價值」。成功企業的做法是由人資部門與用人單位重新檢視關鍵職位，釐清該角色在組織轉型中所扮演的價值，再思考是透過內部調整、跨域培養，引進外部人才來滿足需求。這樣不僅提升人力運用彈性，也有助於留才與能力累積。人資部門可觀察的指標與方向：
關鍵職位內部轉任或輪調比例
新角色到位後的價值產出回饋
職務重新設計案件數
二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育
隨著工作型態改變，單一技能的有效期限愈來愈短，與其教導更多技能，不如培養員工的學習能力、問題分析及跨域思考更為關鍵。企業可以將傳統課程調整為情境式學習或行動專案，讓學員針對真實營運問題提出改善與行動方案，不僅促進能力整合，也提升學習成效轉化率。人資部門可觀察的指標方向：
行動學習或專案型課程的完成率
員工參與跨域技術研討與產品討論次數
學習後工作行為改變的主管回饋
培訓成果與實際流程改善連結度
三、從明星個人走向組織整體效能
若企業過度依賴少數績優個人，短期績效或許亮眼，長期卻容易形成風險。人才創新的重點，應放在如何讓能力留在組織，而非只留在人身上。有些企業開始調整績效與獎勵制度，將團隊合作、跨部門參與及經驗傳承納入考量，使知識能夠在組織中流動。人資部門可以觀察的指標方向：
跨部門專案參與率
建立跨部門專案與技術交流平台，舉辦技術分享、社群活動或內部論壇場次
關鍵知識文件化與交接完成率
人才異動後的組織運作穩定度
四、從管理控制轉向賦能型領導
創新型人才能否發揮，與其直屬主管的領導方式高度相關。若組織文化過度強調零錯誤與層級控制，往往抑制學習與創新。在領導力發展上，愈來愈多企業建立開放且尊重專業的組織文化，讓人才感受到被重視，將重點放在「給方向、給信任、給回饋」，而非只教導管理技巧，透過員工體驗調查了解員工是否感受到支持與安全感。人資部門可觀察的指標方向：
員工心理安全感調查結果
團隊改善與創新提案的數量與採納率
主管支持度與回饋品質
五、從短期效能衡量走向長期人才投資
人才培育的成果往往無法即時反映在績效上，因此企業需有耐心與長期視角。企業可以透過追蹤高潛力人才的留任、發展與接班狀況，逐步建立對人才投資的共識。當人才發展被視為支撐企業永續競爭力的基礎，人資部門的角色也更能與企業策略緊密連結。人資部門可以觀察的指標方向：
高潛力人才留任率
關鍵職位接班人覆蓋率
中長期職涯發展與晉升情形
各部門人才梯隊養成齊備度
結語
人才創新不只是HR的專責工作，而是組織面對產業轉型時的重要能力基礎。當HR能從制度執行者，轉為協助企業整合策略、文化與人才的夥伴，人才發展將不只是支持營運，更能成為推動轉型的關鍵力量。
（原文標題：企業人才創新的關鍵思維與實務）
【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。
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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 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
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從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，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。
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
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教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
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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。
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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
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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
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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、演算法工程師
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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加速技能斷層！專家揭潛在隱憂：新一代技術人才能力下滑
在AI與自動化技術席捲各行各業，本文作者、MIT博士麥特．比恩指出，人工智慧雖提升企業生產力，卻也打亂了原本仰賴「專家帶新人」的技能傳承路徑，導致新一代技術人才能力養成受限。這種「技能斷層」在全球蔓延，不僅使職場新鮮人難以勝任複雜任務，也讓企業與組織面臨長遠的人才空洞與績效風險。本文節錄自《技能密碼》。
文／麥特．比恩
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追求生產力，卻打斷技能的核心各行各業的潛在隱憂技能落差造成數兆美元損失
追求生產力，卻打斷技能的核心
現在許多職場因為科技的介入，硬生生隔開資淺員工與資深員工，也就是新人和專家。我們拚命追求生產力，卻打亂技能密碼的核心，但是挑戰、複雜性和連結三者缺一不可。如果這些元素不完整，未來我們該如何學習與智慧機器共事？
大家經常問我：「機器人會不會搶走人類的工作？」答案很簡單：「會。」
目前最完整的研究顯示，企業每添購一台機器人，大約會取代3到6個工作機會。然而，有一個問題比失業更重要：有多少工作、又有哪些工作正在改變？有一項長達40多年的研究，最後只發現一個規律：每當人類採用自動化或新技術，並沒有太多的工作消失。放到整體經濟來看，這些消失的工作根本微不足道，可能也就幾萬個而已。但是有更多工作因應新技術進行調整，這個數字恐怕是數千萬，甚至是幾億。因此這些從業者都要掌握新的工作方式，才能穩定完成任務。沒錯，學習才是目前最大的挑戰，因為工作模式改變了，這影響的是全球數十億人，而變化的速度正在加快。
回到克莉絲汀動手術的例子，看看一切會有什麼不同。她上次輪班是做傳統手術，後來經過6個月，她又把一位攝護腺病患推入手術室，不過這次迎接她的是一台巨大的機器人。機器人有4隻手臂，重達約455公斤左右，主治醫師將機器人連接到病患的身體。隨後他們脫下手術服，走到距離病患約5公尺的控制台，整場手術都是靠「遙控」。
克莉絲汀只能站在旁邊，看著主治醫師操控機器人的手臂，將病患的身體組織拉取並分離。
操作機器人的手術，有別於傳統外科手術，就像使用iPhone一樣簡單，醫師可以獨力完成整台手術。主治醫師也知道克莉絲汀需要練習，也希望給她機會，但也知道她的速度較慢，容易出錯，一旦讓她操作，就只能承擔風險。動作慢，就會拉長麻醉時間，徒增中風的風險；出錯了，出血量會更大，甚至發生更糟的結果。但是，病人的安全第一。因此這次克莉絲汀幾乎沒有機會接近病人的神經。4小時的手術，如果她能夠操作15分鐘以上，就要謝天謝地了，而且還只是切割脂肪這種非常簡單安全的環節。輪到她操作時，主治醫師只會在一旁大聲喝斥，一旦犯下大錯，主治醫師就會直接點一下觸控式螢幕，搶過來自己做，把她晾在一邊，感覺就像小時候戴著「我是笨蛋」的帽子，站在角落罰站。經過這樣的手術，她怎麼可能成為更優秀的機器人外科醫師？
結果就是，像克莉絲汀這樣的住院醫師，即使完成培訓，對機器人手術仍然缺乏信心，也沒有學到多少技術。後來，克莉絲汀成為外科醫師，第一次獨立操作機器人手術，卻在控制台上狂冒冷汗，動作斷斷續續，速度慢到不行，不小心燒壞和切除許多身體組織。手術團隊不發一語，氣氛相當凝重，人人面露難色。病人最後的失血量是她導師的10倍，原本只需要3小時的手術，硬生生拖到7小時。我在機器人手術室裡，親眼目睹一切，忍不住詢問克莉絲汀的外科主任，好奇這項新技術對醫師這一行的影響。外科主任非常憂心，雖然美國還是有精通機器人的明星外科醫師，但是絕大多數操作機器人的外科醫師手術實戰技能不足。他說：「我的意思是，這些人根本做不來。從來沒有真正操作過機器人，只有站在旁邊看別人做，看過電影，並不代表你就能當演員。」
這引發我的關注。然而，現在對機器人手術的需求正在瘋狂成長；很多醫院早就有手術機器人，還硬逼克莉絲汀這樣的新手醫師上場，反正她遲早得使用。2019年，《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)和《連線》(Wired)獨立調查此事，結果發現機器人手術培訓簡直就是「無法無天」，成果「糟糕透頂」。2022年，全球頂尖工程雜誌《科技縱覽》(IEEE Spectrum)也得出同樣的結論。許多人在接受機器人手術時，可能會遇到臨床訓練不足、手術經驗不夠，甚至對操作控制台沒信心的醫師。
光想都覺得可怕嗎？我也這麼覺得，但這只是開端。
各行各業的潛在隱憂
外科手術和其他行業沒兩樣，也是拚命引進智慧科技，彷彿站在自己建造的火箭前，全力衝向嶄新的未來。而這種趨勢從數十個職業和組織開始蔓延，再來是數百個，最後影響全球，這正是我們面對的現實。我深入研究先導入機器人的領域，大概有數十個，從這些數據來看，許多職業原本依賴專家帶新人的學習模式，但是如今已經無法繼續。
頂尖律師事務所拚命壓低成本，但對一件事毫不手軟，就是投入人工智慧等技術，「支援律師的工作流程」。現在文件審閱已經開始自動化，菜鳥律師不再做這些工作，律師事務所連工時費用都省了，資深律師反而接手更多的案子，效率更高；客戶花的錢更少，律師事務所也因為縮減人手，賺得更多。結果菜鳥律師和資深律師完全隔開了，沒機會觀摩、沒辦法參與，更別說幫忙前輩分攤工作，從中學習。最近Law.com有一篇評論，嚴肅提醒大家：「現在新一代的律師，正在錯失接受培訓與專業發展的機會。」
再看看警察的例子，警察局也在使用人工智慧的預測工具，幫忙分配巡邏區域，如此一來，是否能有更多的時間打擊犯罪？對菜鳥員警來說，現實並非如此，他們必須處理文書工作，餵養這些系統，反而沒時間跑社區，和前輩一起學習。
至於高階金融的領域，資深銀行業者加碼投資FactSet和CapIQ等工具，以人工智慧輔助市場分析與公司評價。2021年，金融業獲利1千7百億美元，但是這種自動化也改變了工作流程，導致菜鳥銀行職員大多在製作例行報告，無法和資深職員共事，就連資深職員也表示：「（資淺員工）對市場趨勢和業務情況的理解力正在明顯退化。」從這些尖端產業來看，在人類學習與機器學習的交會處，專家和新人之間的連結正在瓦解。
關於這個問題，我從全球經濟各領域蒐集優質的數據，其中有很大一部分是我個人十幾年的研究，還有其他優秀的田野調查。除了上述的例子外，其他職業也受到影響，我還在持續補充，像是高等教育、線上人力平台、晶片設計、新聞業、資料科學、刑事司法、新生兒加護病房、公共教育、音樂創作、機器人學、開放式創新、航太工程、叫車服務、長途貨運、拆彈、無人機駕駛、餐飲服務、次級物流、放射學、營建業、財富管理、零售業、汽車工程、客服中心營運等。雖然這些行業用的智慧科技不太一樣，但是都有一個共通點，就是總會干擾專家與新人的連結，屢試不爽。
這個問題很嚴重，牽涉到數兆美元。
技能落差造成數兆美元損失
我來拆解一下：產業有需求，卻找不到人才，稱為技能落差（skills gap），最近有人估算，光是全球製造業，技能落差就造成數兆美元損失，把這個數字乘以所有行業，虧損會更驚人。
過去3年來，美國經濟諮商局（Conference Board）調查企業執行長最擔憂的問題，榜首始終是吸引和培養人才。
對勞工來說，這也是頭號問題，根據2020年德勤（Deloitte）調查顯示，有45％受訪者擔心自己的技能在3年內就會不夠用。
另一項LinkedIn的調查顯示，高達94％受訪者表示，只要公司願意重視員工的職業發展，就會選擇長期留任。
然而，我們因應這個問題的方式，似乎是在開倒車。2020年，我們在技能發展投入的經費，有5千億美元都用在正式培訓，包括課堂學習、線上自學課程，或是近來的手機短影音。
只有極少的資金，用來奠定我們最寶貴的技能，也就是無所不在的非正式連結。原本資源就已經少得可憐，再加上我們對這種連結的理解太落後，導致這一點資源也白白浪費了。
為什麼會這樣？因為人工智慧的好處太誘人，這些系統放大專家的能力，帶來更好的成果。
不然你試著說服那些資深記者、技師或主管，讓那些實習生回來磨練，允許他們犯錯、拖慢效率。克莉絲汀的故事及其他無數類似的例子，跨越各個產業、技術、時期和職位，不斷提醒我們這個問題。為了追求更好的成果、更高的效率、更大的利潤，我們設計出這些智慧科技，引導人工智慧的發展，並選擇投資哪些研究。但是我們正悄悄付出代價，損失高達數兆美元。
科技、技術及技能一直在變，專家和新人的互動關係也要與時俱進，畢竟工作需要越來越複雜的技能。試想，生在古羅馬時期的梅內拉奧斯，怎麼可能像我們一樣拿著「智慧型手機」，從羅馬的市場打電話、發送郵件或傳送照片給斯特凡諾斯？但是在以前，我們至少有時間適應。關鍵就在於適應的過程，仰賴專家和新人的合作，一步步建立必要的知識，以整合新科技、新技術及新的工作關係。只不過現在這種學習，變得越來越困難。這種全面的衝擊，勢必會打破數百年來專家帶新人的模式，讓許多寶貴的技能跟著消失，因為技能發展離不開挑戰、
複雜性與連結。新一代技術人才的能力正在下滑，組織也變得空洞。在這個關鍵時刻，一不小心，無論是個人或集體，都會喪失適應未來的能力。
節錄自：商周出版《技能密碼：MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出，把專業變事業的職能升級攻略》／麥特．比恩 著
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AI時代人才怎麼學？擁有「4大軟實力」更重要
沒有人會是「AI」局外人！當AI技能從選填題變成必選題，你確實該緊張
2025職場技能趨勢！該放上履歷的15種高薪技能
在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
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【2026最新】AI產業人才認定指引3.0更新！5大能力評估、AI證照及學習資源、工作機會盤點
數發部2026年5月最新公布「AI產業人才認定指引3.0」，本次重要更新包括「AI治理素養」與「AI協作與開發」兩項能力，以及新增「推薦學習資源」幫助強化人才AI能力。本文帶你一次看懂AI三大人才類型、必備技能與證照資源推薦，並盤點AI人才職涯發展以及最常見的AI工作機會，幫助找到最適合自己的AI職涯起點。
※更新日期：2026/05/21
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載
2026.05更新：數發部2026年5月19日發布「AI 產業人才認定指引3.0」，兩項重要更新包括：1.因應2026年1月公布《人工智慧基本法》，新增「AI治理素養」能力，協助人才建立人工智慧應用風險的框架與意識；2.順應Vibe Coding與Agentic AI發展趨勢，新增「AI協作與開發」能力，強化人才與AI工具協作及開發的實務能力。並將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準，進一步落實到產業工作場景。
想進入AI領域要做哪些準備？工作上如何認證自己的AI能力？為了協助國內人才掌握AI就業趨勢，數位發展部《AI產業人才認定指引》指出AI產業人才可分為研究、開發、應用3大類型，不論你是工程師、行銷人，還是剛準備跨領域轉職的上班族，都能在AI產業找到自己的角色！
指引中明確列出AI產業的人才分類、能力架構與專業認證方向，並提供職涯發展路徑及跨域建議。《104職場力》幫大家濃縮重點，整理懶人包，讓你一篇就看懂！
完整內容請參考數發部【AI產業人才認定指引】：因應AI技術與應用的快速變革，數發部指出，為了協助企業快速識別、應用與培育AI人才，並為個人職涯發展、培訓規劃及專業認證提供明確依據，特別制定本指引。並將隨著產業趨勢持續動態更新指引內容，強化AI人才標準與產業需求接軌。● 下載數發部《AI產業人才認定指引》（115年5月）>>● 數發部AI產業人才認定指引專區>>
延伸閱讀：搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人
你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看
根據指引定義，AI產業人才是指具備人工智慧相關知識、技能與能力，並在各行各業中，從事人工智慧相關之技術研究、開發、應用、管理，或使用AI工具於生產、服務或行政管理相關工作流程的從業人員。
指引依據產業應用現況和專家建議，將AI產業人才分為「AI應用人才」、「AI開發人才」、「AI研究人才」等3大類別：
AI研究：AI技術的源頭，從事AI基礎研究與發表論文。
AI開發：AI技術的實現者，負責訓練出新的AI模型或開發新的AI應用工具。
AI應用：AI應用的使用者，將AI應用於各行各業，使用AI工具提高生產力。
AI產業人才分為3大類：AI研究、AI開發、AI應用（資料來源／AI產業人才認定指引）
本文整理將聚焦於「AI開發人才」及「AI應用人才」的相關資訊，包括AI認證資源、AI人才常見職缺及最新工作機會，還有職涯發展路徑，提供有意求職轉職、或即將進入職場的新鮮人參考！
想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？
依據產業現況，指引列出「AI開發人才」及「AI應用人才」所需的5大類核心能力。（詳細說明請見下表）
AI應用人才：要能使用現有AI工具，提升執行中工作的生產力、管理能力、行政效率、加速流程、縮短時效與產生企業價值的能力。所需的能力類型包括「AI應用素養」、「AI工具應用」及「AI協作與開發」能力，將其應用於行銷、製造、醫療、教育、法律、金融等不同領域。
AI開發人才：需具備數學、機率、電腦科學相關知識背景，其內涵不僅限於模型開發，更關注將AI技術落實於產品和服務，所需的能力包括「AI程式語言應用」、「AI模型訓練」與「AI服務開發」。
AI產業人才5大類能力類型、11細項
人才類別能力類型細項能力說明AI應用人才AI應用素養AI素養瞭解AI基本知識、道德倫理、應用及限制AI治理素養能瞭解AI衍生的AI系統、人機互動、社會衝擊等風險AI工具應用文書應用能用AI工具進行文字內容產生、修改、翻譯及整理圖文應用能用AI工具進行圖像內容產生、擷取與修改影像應用能用AI工具進行影像內容產生、擷取與修改音源應用能用AI工具進行音源內容產生、擷取、翻譯及整理自動化應用能使用AI代理或相關自動化工具，實現工作流程自動化AI程式語言應用AI協作與開發能以自然語言引導AI協作撰寫程式AI開發人才程式應用能使用AI輔助程式開發AI模型訓練AI模型訓練能用模型訓練和學習（如ML、RL）等工具、技術及方法，訓練AI模型AI服務開發NLP/LLM/CV工程能用NLP、LLM、CV工具，結合AI工作流或提出新服務
11項AI能力類型對應哪些工具應用？相關AI工具資源參考
能力類型參考工具AI素養台灣人工智慧學校、Meta AI、好好用AI素養計畫AI治理素養EU Artificial Intelligence Act、NIST AI RMF、ISO 42001、AI literacy frameworkAI文書應用ChatGPT、Copilot、Gemini、ClaudeAI圖文應用Midjourney、Canva、Adobe FireflyAI影像應用Runway、ideogramAI音源應用ElevenLabs、MURF AIAI自動化應用n8n、Zapier、Power AutomateAI協作與開發Lovable、Claude、n8nAI程式應用GitHub Copilot、CursorAI模型訓練TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Amazon SageMaker、Azure AI Foundry、Vertex AINLP/LLM/CV工程OpenAI、Hugging Face、OpenCV、MediaPipe
AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理
清楚AI人才需要具備的關鍵能力後，想學習或提升相關AI能力，可以參考數位產業署官網提供的相關培訓課程及AI能力認證內容，並透過相關資源來強化自己的AI競爭力。
以下整理素養類、工具類及專案類3種AI認證資源。
（資料來源／AI產業人才認定指引）
AI產業能力認證參考：素養類
AI素養類認證主要為「建立AI基本認知與倫理觀念」，著重培養非技術背景者對AI的理解與應用概念，不要求實作能力或程式操作。相關認證包括：經濟部iPAS AI應用規劃師、資策會生成式AI能力認證、AIA的AI素養級認證等。
點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源：
國際AI素養認證名稱辦理單位AI-901:Azure AI FundamentalsMicrosoftAWS Certified AI PractitionerAWS
國內AI素養認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師初級經濟部產業發展署AI 素養級認證台灣人工智慧學校AI 工程級認證：LLM 的行政任務應用台灣人工智慧學校生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會人工智慧工程素養認證財團法人資訊工業策進會AI+ 行銷科技專業人員財團法人資訊工業策進會TQC生成式AI應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會TQC人工智慧應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會EEC企業電子化人工智慧應用師財團法人中華民國電腦技能基金會
AI產業能力認證參考：工具類
AI工具類認證聚焦在「熟悉並應用AI工具完成任務」，要求能使用特定AI平台、工具或模型進行應用實作。常見任務例如影像生成、資料自動化分析、ChatGPT應用等，適合企業內部技能轉型或職能補強。
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國際AI工具應用認證名稱辦理單位NVIDIA Certified Associate: Multimodal Generative AINVIDIANVIDIA Certified Associate: Generative AI & LLMsNVIDIA
國內AI工具應用認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師中級經濟部產業發展署生成式AI美術設計能力認證初級財團法人資訊工業策進會生成式AI美術設計能力認證中級財團法人資訊工業策進會生成式AI辦公室應用能力認證財團法人資訊工業策進會TQC+ GenAI 輔助資料擷取與分析 Python中華民國電腦技能基金會
AI產業能力認證參考：專案類
專案類認證聚焦在「具備完成AI專案的實戰能力」，對應如資料工程師、機器學習工程師等技術職務。用於評估技術人員是否具備立即上手企業AI任務的能力。包括：IBM AI Engineering Professional Certificate、AI-103: Azure AI Engineer Associate等。
點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源：
國際AI服務開發認證名稱辦理單位AWS Certified Generative AI Developer - ProfessionalAWSAI-103: Azure AI Engineer AssociateMicrosoft
國際AI模型訓練認證名稱辦理單位AWS Certified Machine Learning Engineer (Associate)AWSAWS Certified Machine Learning (Specialty)AWSIBM AI Engineering Professional CertificateIBMGoogle Cloud Professional Machine Learning EngineerGoogle Cloud
認證名稱辦理單位TQC＋人工智慧：機器學習財團法人中華民國電腦技能基金會
104學習－課程推薦：
AI資料科學家全方位學程（緯育）
AI醫學影像分析實作直播學程（緯育）
AI學習資源專區｜AWS免費課程系列，完課自動同步學習紀錄到履歷表！
更多認證及培訓課程資訊，可至數位產業署官網查詢參考最新附表：AI產業人才認定指引專區
AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議
不同科技背景的人，想成為3大類AI人才，職涯路徑要怎麼走？《AI產業人才認定指引》提供一份「AI人才職類與發展路徑圖」，整理「理工相關科系」及「其他科系」發展成為3大類AI人才（AI應用／開發／研究）的可能路徑。
資料來源：數發部《AI產業人才認定指引》
1. 以「AI應用人才」為例：
適合非理工背景，包括來自商管、行銷、設計等，或具備跨領域行動力者，可以透過學習AI工具的使用及AI素養，將AI應用於自身專業領域。
職涯發展路徑：AI工具使用能力與素養→AI加值型／AI導入型→AI產品經理
→AI應用人才跨域指引：未來若想轉向開發，需補足軟體工程及演算法知識，可跨域至「軟／硬體工程師」路徑。
2. 以「AI開發人才」為例：
AI開發人才有2條主要的發展路徑：AI工程師、資料專業人員，共同負責AI系統的建構和資料驅動。
AI工程師路徑：軟／硬體工程師→AI工程師→AI技術主管／AIOps工程師。
→ 轉資料途徑：若軟／硬體工程師或AI工程師對資料品質、資料策略有興趣，可加強統計學和資料治理知識，跨域至「資料科學家」路徑。→ 轉管理途徑：AI工程師或技術主管若具備良好溝通與領導力，可轉向「AI產品經理」或更高階的技術管理職位。
資料專業路徑：資料分析師→資料科學家。
→ 轉工程師途徑：資料科學家補足軟硬體工程技術後，也可以轉向「AI工程師」途徑。
3. 以「AI研究人才」為例：
職涯發展路徑為：深入數學／統計、演算法研究→AI科學家／研究員→研發主管
→ 跨域指引：AI科學家／研究員的成果是應用源頭，若能理解市場需求，可將研究成果轉化為實際產品。可跨域與「AI專案產品管理」合作，或轉向至該路徑。
AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽
AI應用人才常見職稱及專業技能
《AI產業人才認定指引》指出，目前AI應用人才的職稱命名仍具有彈性和過渡性，需要依照產業特性和職務內容來判斷。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。
點擊職稱或工作機會，可查看職缺：
參考職稱角色定位工作機會既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）AI工具的高效終端使用者和應用者看職缺>AI應用規劃師AI導入顧問流程優化專員協助企業規劃導入AI的數位轉型流程看職缺>AI產品經理技術與業務的橋樑，推動AI專案執行看職缺>資料標註師連接原始數據與AI模型理解的橋樑看職缺>資料分析師轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策看職缺>
1. 既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）
角色定位：AI工具的高效終端使用者和應用者
核心職責：於既有職務範圍內，透過熟練使用既有AI工具、應用程式或軟體，來提升個人工作效率、優化工作成果、輔助決策或拓展創意。
專業技能：核心專業仍是其原本的職務領域，此外對AI工具具備理解與判斷，熟悉多種AI工具的操作、Prompt編寫能力、生成式應用技巧。
工作機會：行銷專員、行政助理、人資專員、看更多應用AI工具職缺>
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2. AI應用規劃師／AI導入顧問／流程優化專員
角色定位：協助企業規劃導入AI的數位轉型流程
核心職責：建構AI導入藍圖、評估痛點與效益、推動變革管理、企業訪談、現況盤點、需求分析、技術評估與導入建議。
專業技能：商業策略思維、資料治理、AI趨勢與工具理解、跨域分析、商業架構、數位工具評估與推進能力。
工作機會：AI應用規劃師、AI導入顧問、流程優化專員、看更多AI應用規劃職缺>
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3. AI產品經理
角色定位：技術與業務的橋梁，推動AI專案執行
核心職責：
整合使用者需求與AI功能，設計應用情境與流程，與技術團隊協作落地應用。
負責規劃與管理以AI驅動產品或服務的設計、開發與市場導入，常需與技術、設計與業務單位密切合作。
專業技能：商業分析、AI應用理解、需求分析、技術溝通
工作機會：看更多AI產品經理職缺>
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4. 資料標註師
角色定位：連接原始數據與AI模型理解的橋樑
核心職責：
根據專案要求和標註規範，對文本、圖像、音訊、影片等各類型原始數據進行清洗、標註與分類。
確保標註數據的準確性和一致性，作為AI模型訓練的基礎。
識別數據中的潛在問題（如偏見、不足），並進行反饋。
專業技能：專案基礎領域知識與數據理解、標註工具操作、重複性工作效率與抗壓性
工作機會：看更多AI標註職缺>
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5. 資料分析師（介於AI應用與AI開發之間）
角色定位：轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策
核心職責：運用資料分析工具與統計方法，進行資料整理與清洗、探索性資料分析、視覺化報表製作、KPI指標追蹤、洞察報告撰寫、跨部門需求溝通、支援策略分析與AI導入績效評估。
專業技能：SQL、Excel、Tableau、Power BI、統計分析、Python/R（進階）、資料視覺化、問題拆解與商業邏輯思維
工作機會：看更多AI數據分析職缺>
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AI開發人才常見職稱及專業技能
AI開發人才常見職稱，在不同公司或組織也可能會有所差異。例如，「AI工程師（AI Engineer）」是最常見的職稱，泛指負責建構AI系統的人員。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。
常見職稱角色定位工作機會自然語言處理（NLP）工程師專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統看職缺>大型語言模型（LLM）工程師專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中看職缺>電腦視覺（CV）工程師專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統看職缺>機器學習（ML）工程師AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型看職缺>資料科學家擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。看職缺>
1. 自然語言處理（NLP）工程師
角色定位：專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統。
核心職責：
運用NLP技術，實現文本分析、語言識別、機器翻譯、聊天機器人等功能。
廣泛應用於客服、輿情分析、內容生成等領域。主要工作在於使AI可以理解以及生成類人類的語言。
專業技能：
熟悉NLP相關演算法和技術（如詞向量、語言模型、transformer）。
熟練使用NLP函式庫（如NLTK、spaCy）。
具備深度學習框架的使用經驗。
大型語言模型 (LLM) 工程師
工作機會：看更多NLP相關職缺>
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2. 大型語言模型 (LLM) 工程師
角色定位：專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中。
核心職責：
負責建置與優化語言模型架構（如Transformer），訓練與微調模型以符合特定應用需求，並解決模型生成偏誤、知識更新等問題。
應用範圍包含智慧客服、知識問答、語意理解、內容生成、程式輔助撰寫等，也需參與模型部署與效能評估。
專業技能：
熟悉自然語言處理技術與演算法（如詞嵌入、命名實體辨識、語意分析、知識蒐集）。
精通語言模型架構（如GPT、BERT、T5）與其訓練原理，熟練使用深度學習框架。
具備資料清洗、標註與語料管理能力，並能處理多語言或特定領域語料。
工作機會：看更多LLM相關職缺>
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3. 電腦視覺（CV）工程師
角色定位：專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統。
核心職責：
運用圖像處理和深度學習技術，實現圖像識別、物件檢測、影像分割等功能。
廣泛應用於自動駕駛、安全監控、醫療影像分析等領域。主要工作在於開發出讓電腦可以辨識圖像，以及影片的相關應用。
專業技能：
熟悉圖像處理和深度學習演算法。
熟練使用電腦視覺函式庫（如OpenCV）。
具備深度學習框架的使用經驗。
工作機會：看更多電腦視覺相關職缺>
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4. 機器學習（ML）工程師
角色定位：AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型。
核心職責：
研究各式機器學習演算法，並利用演算法解決商業問題。
透過大量數據處理與特徵工程，持續優化模型以提升性能。主要工作在於利用機器學習，使得AI應用可以達成預期的目標。
專業技能：
精通機器學習演算法（如監督式學習、非監督式學習、強化學習）。
熟練使用機器學習框架，具備資料處理和分析能力。
工作機會：看更多機器學習相關職缺>
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5. 資料科學家
角色定位：擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。
核心職責：
運用統計分析、機器學習和資料可視化等技術，探索資料中的模式和趨勢。
需具備良好的商業理解能力，能夠將資料分析結果轉化為可執行的商業建議。主要工作在於分析資料，並且產出具有價值的資訊，輔助企業做出正確判斷。
專業技能：
精通統計分析和機器學習演算法。
熟練使用資料分析工具（如Python、SQL）。
具備資料視覺化和報告撰寫能力。
工作機會：看更多資料科學家職缺>
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投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？
對於有興趣投入AI領域發展的人，《AI產業人才認定指引》最後給出3個建議：1.根據個人興趣及專業背景選擇自己的AI職涯起點（參考AI人才職涯發展路徑圖），2.需具備核心技術基礎、3.培養關鍵軟實力和終身學習態度。
其中列出的4個核心技術基礎，對AI開發人才和AI研究人才來說是必備的；至於AI應用人才雖不要求具備開發能力，但若能對於基礎知識有一定了解，將能更有效運用AI工具，與技術團隊的溝通協作也會更順暢。
程式語言： 專精Python，並熟悉其在AI領域的函式庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。
數學與統計：掌握線性代數、微積分、機率統計，是理解AI模型運作的基礎。
資料基礎：理解數據庫（SQL）、資料清洗、資料前處理、資料可視化等基本技能。
軟體工程：熟悉版本控制（Git）、基礎軟體開發流程。
而在軟實力方面，不論選擇哪種AI職涯都需具備以下能力：
解決問題能力：能分析問題、提出解決方案並有效執行
溝通協作能力：AI專案通常需跨部門協作，溝通要清晰有效
批判性思維與創新：不盲從、敢於質疑，並能提出創新想法
適應變化與終身學習：AI技術發展訊續，需保持好奇心，持續學習新知和新工具
專案實戰：透過參與開源專案、Kaggle競賽、校內外專案或實習，累積經驗並建立作品集
數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載
本文由《104職場力》整理重點懶人包，完整內容請參考數發部《AI產業人才認定指引》：
【電子書下載】AI產業人才認定指引(115年5月)下載
（資料來源：數發部AI產業人才認定指引）
《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人，生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多
半導體為台灣經濟發展的命脈！104人力銀行與工研院合作發布《2025半導體業人才報告書》，2025年5月半導體人才缺口達3.4萬人，主要徵才職類：「生產製造/品管/環衛類」缺1萬人、「研發類」缺9,000人、「操作/技術/維修類」缺7,000人最多。半導體業期待職人具備的技能，「生產製造/品管/環衛類」與「操作/技術/維修類」重視設備運作與故障排除，「研發類」技能則與電子電路設計知識、電路布局技巧高度相關；科系方面，人才缺口最大的三大職類，限定科系普遍期待是電機電子或機械工程相關背景。
【立即領取】《2025半導體業人才報告書》
半導體技術職缺強勢成長 自2023下半年強彈逾6成
觀察半導體徵才趨勢，《2025半導體業人才報告書》數據發現，自2023年下半年起，主要徵才3大職類「生產製造／品管／環衛類」、「研發類」、「操作／技術／維修類」工作機會持續攀高，其中以技術職特別明顯，「生產製造／品管／環衛類」自2023年10月5,600個工作機會，攀升至2025年5月1萬個，增幅達77%，反映晶圓廠擴產、先進製程與先進封裝投資增加，對製造工程人力需求增多；「操作／技術／維修類」自2023年10月4,300個工作機會，增長至2025年5月7,000個工作機會，增幅67%，反映先進製程與先進封裝產線擴展，機台操作與維護人員需求上升。
半導體操作／技術／維修職類 每個工作機會僅能分到0.2名求職者
半導體缺才有多嚴重？根據《2025半導體業人才報告書》顯示，人才缺口前三大職類，「操作／技術／維修類」因需要輪班且工作當下需高度專注，人才招募不易2025年5月平均每個工作機會僅能分到0.2名求職者人力，極度緊張；「生產製造／品管／環衛類」因製程複雜，設備操作與維護需大量工程師，平均每個工作機會僅能分到0.4名求職者；「研發類」隨著AI應用全面擴散，消費性電子產品能力提升、通訊技術升級，平均每個工作機會僅能分到0.45名求職者，均出現人才短缺現象。
非理工職投入半導體 操作／技術／維修類58%不限科系最有機會
至於半導體想招募的人才，《2025半導體業人才報告書》指出，工作技能方面「生產製造／品管／環衛類」、「操作／技術／維修類」前三大技能均為機械產品故障排除檢修、改善設備問題及功能提昇、電機設備保養修護，確保維持設備正常、避免停機，支撐整體製程順利進行；「研發類」技能則為電子電路系統設計、類比IC電路設計、數位電路設計與驗證。
科系方面，根據《2025半導體業人才報告書》，「操作／技術／維修類」工作著重實作與現場技能，大多數企業都可提供訓練，58%職務科系不拘比例最高。「生產製造／品管／環衛類」雖具技術門檻，但多屬執行性質，部分工作也可透過內部訓練補足，38%職務科系不拘彈性中等。相較之下，「研發類」職務需具備電機、電子、材料等專業背景，要求高度理論與技術知識，因此對科系限制最嚴，職務科系不拘的比例僅23%。
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「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
從快速洞察客戶需求、整理海量用戶回饋，到撰寫全公司公告，AI 的應用潛力遠超你的想像。要解鎖這股強大的力量，關鍵就在於「精準提問」。這門課不僅僅是教你幾個指令模板，更是要建立一套屬於你的「AI 溝通邏輯」，讓您未來面對任何工作挑戰，都能舉一反三。
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