數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
104學習
機械操作
指熟悉並能熟練操作各類工業設備或生產機台，包含設定、調整及維護，確保生產流程順暢且產品品質穩定。此技能強調手眼協調、細心觀察及即時解決問題的能力，是製造業及相關產業不可或缺的基礎能力。具備此技能能提升工作效率，降低機台故障率，並保障工作安全。
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精選證照
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重機械操作技術士
重機械操作職類技能檢定包括挖掘機、推土機、裝載機（含小山貓）三項，為單一級技術士技能檢定。
重機械操作職類技能檢定術科測驗：挖掘機規格0.4M3 以上標準挖斗容量及引擎馬力80HP 以上；推土機引擎馬力70HP 以上；裝載機標準鏟斗容量1.2M3 及引擎馬力80HP
以上；小山貓標準鏟斗容量0.3M3 以上。
1、推土機操作工作範圍：推土機基本保養維護檢查調整、操作技術施工方法及工作安全。
2、挖掘機操作工作範圍：輪型及履帶型挖掘機施工方法，基本保養維護、檢查、調整、操作技術和工作安全。
3、裝載機操作工作範圍：輪型(含小山貓)及履帶型裝載機基本保養、檢查、調整及操作技術、施工方法及工作安全。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
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
生產與作業管理技術師證照
生產與作業管理技術師證照主要認證具有整體性的生產與作業管理概念之人才，例如產能規劃、生產線平衡、生產排程、供應鏈管理等。現今經濟體系全球化與國際化的結果，經營者無不希望在滿足客戶需求下，提高投入資源之附加價值與減少浪費。生產與作業管理是可以決定企業在全球競爭成敗的一個重要因子，它不只是為了解決企業自動化的需求，更是協助企業流程合理化管理，藉由此專業技術，讓企業經營的體系制度更趨完善。
社團法人中國工業工程學會
中級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過中級機械設計工程師考試者，應可執行單體機構之設計工作能力。
工業技術研究院
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
高級機械設計工程師
於民國97年9月發行，為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過高級機械設計工程師認證者，應能獨立負責整體系統規劃之工作與具備整合協調之能力。
工業技術研究院
精選貼文，掌握第一手知識
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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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 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
本文導覽：
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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數位轉型卡關？專家解析企業AI人才布局，跨域及整合型人才將是搶手貨
在全球永續經營與 AI 浪潮的雙重夾擊下，企業正面臨前所未有的轉型挑戰。104人才永續長指出：員工技能不足已成為企業數位轉型最大的障礙，企業應透過「人機協作」重新定義工作模式，並透過技能檢定、認證課程和證照來提高人才專業深度，才能在激烈的跨域競爭中搶占先機，打造韌性十足的未來型組織。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
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一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變1. 競爭對手的改變2. 工作內容的改變3. 工作方式的改變4. 工作型態與工作地點的改變二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才五、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
台灣企業持續拓展全球事業版圖下，台灣正面臨人口結構老化與新生兒出生率的下降，加上地緣政治、全球經濟發展與政府公共政策的瞬息萬變，伴隨AI（Artificial Intelligence）人工智慧技術的蓬勃發展，我們的職場與工作環境正面臨前所未有的轉變，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應用工具的人才，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
延伸閱讀：AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
企業外部經營環境與未來工作型態的轉變
資料來源：亞太人力資源聯盟The Asia Pacific Federation of Human Resource Management (APFHRM)
一、 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，未來企業要能永續經營，所面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨重大變化，不管是政府機關、企業組織、學校與教育機構或是勞動者都必須朝永續發展與資訊科技轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
1. 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，成為全球電子商務零售商巨擘，進而發展為提供全球企業雲端存取技術服務的資訊產業龍頭。
2. 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。
3. 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」，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。
“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”
4. 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，企業將持續採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，吸引與留任人才。
二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰
全球企業在Covid-19疫情結束後，我們明顯感受到VUCA（是指組織將處於不穩定(Volatile)、不確定(Uncertain)、複雜(Complex)、和模糊(Ambiguous)狀態之中）已經成為企業永續經營的新常態，隨時影響企業營運及人才趨勢，未來企業不只是要適應外部環境與內部管理體質的變化，更需要掌握先機，提前部署人才與技能。
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在近三年已經持續投入相關資源，積極研究與實驗人才與組織的數位轉型。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。
資料來源：兩千大企業AI應用與技能發展報告 天下學習2025年9月
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，人才是否具備AI技能與持續學習資訊應用工具的動能相當重要。
三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了用來精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。
根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠。
四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才（能在專業領域下能兼具AI及永續技能，以及整合型人才）能夠整合多元資訊及數據下做出適當決策，都是企業鍾愛與競逐的人才類型。
根據優樂地永續服務公司的企業調查報告，迎向未來世界的人才有十大必備能力，分別是文化的理解力、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、情感智商、創新創造力、學習如何思考與解決問題的能力。
資料來源：優樂地永續服務公司2023年
另外104人力銀行在2024年的企業調查報告，也發現企業最愛人才需具備學習力、科技力與溝通力。從企業端的人才需求樣貌，可以讓大學院校作為高等教育人才培育政策參考，也可以是未來人才在求學階段，設定學習目標及參與社團、學校活動與研究計畫的方向。
資料來源：一零四人力銀行2024年
五、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
為強化人才在資訊科技及永續發展的技能與素養，企業在人才的任用與訓練發展上，可以運用經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
從未來人才來看，可以參加學校規劃的AI應用技能學程與永續發展、循環經濟學程，搭配國外交換學生計劃或是參與學校研究計畫，持續維持學習與創新動能。透過計劃性與系統性的學習強化科技應用能力及語文能力，在課程學習與企業實習計畫中培養跨部門溝通與實作能力，參與工作輪調及專案任務培養解決問題能力。如此便可以在求學階段培養永保職場競爭力的優勢條件。
（原文標題：從數位轉型與永續經營趨勢，探索企業AI人才需求）
【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
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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《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。
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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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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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為什麼IBM頻繁輪調、員工技能卻能快速到位？全靠「一張Excel表」掌握技能樹
你們公司會職務輪調嗎？在台灣IBM，有人一年換3個部門、有人3年換5個職務，「內部輪調」是他們的工作日常。面對市場快速變化，工作輪調是企業應戰的必要手段，例如當使用者體驗興起時，設計部門便因應而生；當雲端與AI成為趨勢時，人員也須立刻到位。不過，企業要如何確保員工技能以便快速調度？IBM全靠一張Excel表。
文／李佳樺、劉鳳珍 由Cheers授權轉載
有「經驗」代表有「技能」嗎？僅憑過去結果判斷未來人才發展，在快速變動的市場更容易失準，IBM如何用一張Excel表，攤開員工的技能圖？
面對市場快速的變化，職務輪調已成企業保命應戰的必要管理手段。
「我曾經一年就換了3個部門。」台灣IBM諮詢合夥人暨業務轉型服務群負責人高愈惠分享自己的經歷。另一位諮詢顧問協理曾華彥則在短短3年間，轉換了5個職務。
台灣IBM的同仁，對頻繁地職務調動早習以為常。
顧問業的生意以客戶專案為核心，哪個產業有商機，組織就立刻對應調整，例如當使用者體驗興起時，設計部門便因應而生；當雲端與AI成為未來趨勢時，人員的調度也須立刻到位。
但面對客戶需求又快又急，企業要如何確保員工技能的「存量」足夠，以便能夠快速調度？
一張Excel表拆解顧問技能
IBM的做法是將每個職位所需技能，逐一定義，並發展出以技能為單位（Skills-based）的組織架構。
以顧問職務為例，上面密密麻麻列出顧問部門近百種職位（Job Role）、上千項職位專長（Specialty）與相應的技能組合（Skills set），清楚定義。此外，不同技能的含金量（Premium Type）也一清二楚。這份表單含會隨著市場、專案變化，定期更新。
以表中專案經理的職位為例子，同職位（Job Role）可以拆分出不同的專長（Specialty）。例如有人的專精是微軟系統、有人專精SAP的ERP系統。這兩位專案經理，會有共通的技能如溝通、談判等，也會有各自有別的技能強項。
在美國、歐洲、中國等員工數更多、規模更大的地區，顧問敘薪會參考專長的「成熟度分級」作為判斷指標之一，同樣職等不一定領一樣的薪水。
透過這一張定義清楚的表單，每位員工所具備的技能，無所遁形。企業一旦要調度人員、儲備人才、指派培訓，都有清楚依據，也相對可以減少員工對主管「主觀好惡」的臆測。
例如，如果A部門最近案量少，主管可以指派同仁去學習新興的產品技能；員工如果想轉調業務，則可以在了解業務需要哪些技能下，先在專案經理的職務上，參與公司培訓，取得所需的認證，不用立刻與公司分道揚鑣。
這套系統也有利於促進員工自我賦能，而不是公司開一大堆課，到頭來卻被員工覺得強迫學習。
聚焦技前瞻性，不僅憑績效表現選才
IBM會定期公布公司看重的市場稀缺技能，並透過舉辦競賽、活動，鼓勵員工學習，學習成果也與績效評估連結，每位員工一年至少要達成40小時的學習時數。高愈惠是忙碌的高階主管，2024年8月底就已經達108小時，而且像她一樣超標的同仁不在少數。
在IBM的學習平台上，透過徽章（badge）認證每一個人的學習、成長紀錄。台灣IBM諮詢金融產業顧問協理鄒淑芳曾被主管指派，一項預算規模超過她職級可以處理的專案，她為此而去上資深PM都會想拿的「Experienced PM Badge」課程，學習專案管理方法論，但並非上完課就能獲得這項獎章，還有其他嚴苛的條件。
鄒淑芳花了6年累積專案、導師經驗，最後獲得這項獎章才晉升到下一個職等，「這是我拿過最印象深刻的 Badge（獎章）。」鄒淑芳興奮的說。
IBM對技能重視的嚴謹度，從一件小事可以看出。
大部分企業多認為，只要是主管就「應該」會面試，自己去篩出適任人選，但IBM的主管必須先通過內部訓練考核，取得面試獎章後，才有資格上陣。
「這是IBM正在推動skills as currency（技能即貨幣）的概念， 」台灣IBM人資長邱纓琇說，當技能與績效、升遷串連，學習技能的價值也跟著提高，進而改變整個公司選材的思維。
邱纓琇說：「過去選人的做法，可能是印象中這個員工績效表現好就升他。在IBM，主管要思考公司未來要發展的核心技能是哪些？我如何投資擁有這些技能的人才讓他們一直留在公司？」
換言之，如果以前主管拔擢人才的標準是放在對「人」的主觀評價上，看的是他的過去，往往會疏忽了未來所需技能的重要性。尤其在人才稀缺的今天，聚焦「技能」的專業度高低、市場前瞻性，才是有機會把人才效能變大的睿智做法。
IBM也鼓勵員工攤開自己的職務「蜂巢圖」，讓員工面對下一個晉升職位，有更清晰的成長方向，同時配合課程推薦，儲備未來技能。下圖便是高愈惠和下屬分享自己的蜂巢圖。
透過技能為核心的管理模式，過往學歷、資歷的重要性也開始降低。IBM全球有20％的員工沒有大學學歷，就是憑藉技能說話。在2024年兩千大企業人資長的調查，也呼應此一趨勢 —學歷重要性下降，專業技能開始上升。
你的技能存量足夠面對未來變化嗎？你的團隊當前的技能存摺，足以面對產業變化嗎？加速發展技能，將是人才管理最重要的課題。
（原文標題：IBM全球２０％員工沒大學學歷！他們用「一張表」看出員工技能強項）
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廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
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廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
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金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
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104 AI職涯顧問發布《2026年科技業人才報告書》 人才缺口達19.3萬
AI發展，科技人才扮演重要角色！104獵才顧問用AI替中高階工作者推出的專業亮點加速器「104 AI職涯顧問」發布《2026年科技業人才報告書》，2026年科技業每月人才缺口達19.3萬人，當中以軟體及網路業人才缺口6.3萬人最多，半導體業人才需求增長最明顯；各職類中，軟體/工程類人員每月徵才2.5萬人最多，操作/技術、製程規劃、品保/品管人才缺口年增幅超過2成，成長速度最快。當前科技業迎接AI技術進入規模化應用，科技業招募也越來越重視AI人才，其中軟體網路業工作機會中，有3成為AI相關職務最多；以及全球供應鏈重組，外派工作機會以亞洲為最大宗，但美加地區自2025下半年起呈現翻倍增長，集中回補電子製造與半導體產業人才。下載《2026年科技業人才報告書》：https://pse.is/8yk67k
科技產業招募「位移效應」 半導體走升年增23% 軟體網路業趨緩
104 AI職涯顧問《2026年科技業人才報告書》透過數據了解軟體網路業、電信及通訊業、電腦及消費性電子製造業、光電及光學業、電子零組件業、半導體業6大科技產業徵才與薪資現況。觀察近3年六大科技業招募趨勢，104人力銀行人才永續長鍾文雄分析，科技業人才招募出現「位移效應」，軟體網路業雖長期是科技業中人才缺口最大的產業，但自 2024 年下半年從每月徵才最高峰8萬人滑落至2026年6.3萬人，相對半導體業則自2024年起穩定走升，每月徵才2.7萬人增長至4.1萬人，與去年同期相比年增幅達23%，反映AI、先進製程、高效能運算與供應鏈去風險化，持續推升核心技術人才需求。
科技業三大徵才職務：軟體/工程、工程研發、操作/技術 實作型職務人才需求激增
根據《2026年科技業人才報告書》，2026年科技業主要徵才職務軟體/工程類每月徵才2.5萬人最多、工程/研發類與操作/技術類2.4萬人居次。104人力銀行人才永續長鍾文雄指出，隨著AI工具的普及與效率提升，企業對工程師的需求正從「量」的擴張轉向「質」的盤整，軟體/工程類工作機會年減5%；操作/技術類提升30%、製程規劃類成長29%、品保/品管類增21%，反映出科技業發展重心正落地於實體產能的優化與良率的提升。對於具備現場管理與流程規劃能力的在職者來說，工作機會在自動化浪潮中不減反增。
科技業AI工作占比持續上升 軟體網路業成標配、電子製造業增長最明顯
AI從技術研發走向應用，《2026年科技業人才報告書》數據顯示，科技業中以軟體網路業的AI工作機會單季約2.7萬個最多、電腦及消費性電子製造業1.1萬個第二、半導體業1萬個第三。進一步觀察各產業AI工作機會占整體的比例，軟體及網路業自2025年維持在3成以上，顯示產業已進入高成熟度階段，AI 幾乎成為標配技能；電腦及消費性電子製造業變化最為明顯，占比由22%穩定上升至26%，反映AI正快速滲透至產品設計、製造流程與智慧應用；半導體業則維持在21%至22%間，小幅成長但節奏穩定，顯示AI導入多集中於關鍵製程與高價值環節，策略相對審慎；電信通訊、電子零組件與光電光學，AI占比多落在13%至16%，仍屬於逐步擴散的導入期。
科技業外派工作地區亞洲最多 美加翻倍成長人才需求強勁
地緣風險提升，全球供應鏈迎接新挑戰之際，《2026年科技業人才報告書》觀察科技業外派工作趨勢發現，6大科技產業中，電腦及消費性電子製造業每月徵才1,800個最多、電子零組件業1,100個第二、軟體及網路業700個第三。地區分布方面，亞洲地區長期維持每月約 3,100至3,800個工作機會最多，已成為科技業海外布局核心，相較大陸港澳外派需求明顯下滑，自2024年初約300個工作機會，降至2026 年1月僅約 160 個。另一方面，美加地區在美國推動美國製造政策，外派需求自2025年起快速增長，從2025年每月徵才247人增加至2026年593人翻倍成長，外派人才需求增長最明顯。
整體而言，科技業徵才已由過去的全面擴張，轉為聚焦「關鍵技術、關鍵產業、關鍵人才」的新常態。從AI、大數據到雲端運算，智慧科技正持續重塑企業的運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。下載《2026年科技業人才報告書》：https://pse.is/8yk67k
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在科技製造業，許多工程師常受困於「追趕規格」的無力感。然而，光寶科技正發起一場思維革命，將研發重心從「被動代工」轉向「主動定義」。 憑藉深厚的跨域整合實力，光寶工程師不再只是填寫考卷，而是大膽定義未來能源規則，在這裡，創新不再是高風險的口號，而是每一位職人在安全感中放手一搏的日常。
文／《104職場力》
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思維翻轉革命：定義未來電源架構技術的任性：為了1%的效率，我們拒絕妥協速度的決勝：用敏捷重新定義硬體開發全球的舞台：你的能量，決定你的疆界
在台灣的科技製造業，許多工程師都曾有過一種共同的無力感，撞上的不是技術瓶頸，而是「意義」的流失。
客戶給了規格(Spec)，PM壓了時程，工程師的任務就是把這些數字「做出來」。過程中，為了避免犯錯，為了達成良率的門檻，傾向使用最保守的設計與架構。「創新」往往只淪為簡報上的口號，因為在產線壓力前，創新意味著不可控的風險。
然而，這種「防禦性開發」的邏輯，正在被一場發生在運算核心的革命所打破。
當AI伺服器算力需求呈現指數級暴漲，舊有的標準答案儼然已失效。走進光寶科技的研發中心，你便會發現這裡的不同。工程師之間談論的不是怎麼「完成交付」，而是如何在物理極限的邊緣，利用公司賦予的強大安全網，大膽地定義未來的能源規則。
思維翻轉革命：定義未來電源架構
「現在的 GPU 是 AI 運算的大腦，但這個大腦運作時，需要心臟和血液的供應。」
光寶科技 Tiger Team資深處長李逸飛(Ifei Lee)
光寶科技Tiger Team資深處長李逸飛(Ifei Lee)，用生動的醫學比喻形容光寶的角色：「我們做的電源是心臟，散熱是血管。如果供電不及或散熱不順，大腦就會因為『心律不整』產生停擺。」
過去模式是客戶給規格、供應商照做，這只是代工，不是研發。光寶改變了遊戲規則：我們不只是執行，而是主動診斷、提出解方，甚至在客戶未察覺潛在問題前，預先定義未來架構的解決方案。」這需要具備跨域整合力，從電網到晶片生態系思考，從硬體到軟體，全面系統性思維能力的人才。
「這要求工程師須具備光寶新三力之中的高度「跨域整合力（Cross-Domain Integration）」。」
Ifei描繪了未來場景：隨著AI算力爆炸，未來的電源機櫃將邁向百萬瓦(Mega Watt)等級。「這意味著要把五六百戶家庭的用電量，或三四百台冷氣機，全塞進一個冰箱大小的空間裡運作。」
在這種極限場景下，單一技術無法解決問題。工程師必須打破硬體、軟體、散熱的界線，從整個場域(Scope)思考。從電網配置到晶片負載，這是一個系統工程。
「所以我們不是簡單賣產品而已，重點在於提供解方(Solution)。」Ifei 強調，「當你能幫客戶想到他沒想到的痛點，並用 POC(Proof of Concept)證明解法有效時，客戶就不會把你當供應商，而是視為共同定義未來的夥伴。」
這正是光寶給工程師的第一個承諾：在這裡，你不是在填寫別人出好的考卷，你甚至可以定義題目，並寫下答案。
技術的任性：為了1%的效率，我們拒絕妥協
如果Ifei談的是戰略，那麼雲服務電能方案事業部(CSP Power)資深經理張弘杰(Derek Chang)，則演繹了第一線的「工程師職人精神」。
Derek負責AI資料中心關鍵的電源系統與BBU（備用電池單元），每天都在與物理極限搏鬥。「最大挑戰是空間沒變，但需求變了。」Derek 解釋，「AI數據中心瓦數從4KW一路飆到20KW，且因要塞進更多電池，留給電源的空間反而變少。」
這是一個殘酷的數學題：功率密度(Power Density)提升了6倍以上，但體積不能變。
一般面對這種任務，通常會選擇折衷處理：告訴客戶不易做到，或犧牲效率換取穩定。畢竟換新架構風險巨大，出了問題誰負責？但在光寶，Derek的團隊做了截然不同的決定。
「為了再提升那1%的效率，我們決定主動換架構。」 Derek 語氣中透著執著，「我們可以與客戶協商降規或用舊架構硬撐，但為了逼自己更好，我們主動改變遊戲規則。」
這1% 效率提升代表巨大的能源節省，但也意味著必須跳出舒適圈。是什麼讓光寶工程師敢於如此「任性」？
Derek給出的答案令人意外：因為有安全感。
「我們有強大的『設計品質確保單位(Quality Assurance Team)』。」Derek 解釋，「他們不是等產品做好才挑毛病，而是開發初期就介入，幫我們做各種Corner Case（極端情況）測試，找出被忽略的盲點。」
這就像為走鋼索的工程師鋪設了安全網。工程師知道設計在交付前會經過嚴格驗證，這讓他們敢於放手一試。更深層的，是一種「不急於抓戰犯」的文化。
「以前覺得技術是冰冷的，但現在我們希望工程師是有溫度的。」
光寶科技 雲服務電能方案事業部(CSP Power)資深經理張弘杰(Derek Chang)
Derek分享了一次深刻的經驗：曾有專案發生嚴重客訴，甚至影響到公司業務。「在很多公司，這種情況下第一反應通常是『找戰犯』。」Derek 回憶說，「但當時主管給了我們充分的時間與空間，只告訴我們：『先專心解決問題。』他幫我們擋下外部壓力，讓我們能專注找出Root Cause（根本原因），而不是急著找人負責。」
這種「可以放手一搏」的心理安全感，讓工程師明白：在這裡，失敗不是終點，而是突破的必經之路。而除了有主管支持，整個團隊更是最重要的靠山。
「這也是為什麼我說這家公司變得更有溫度。」Derek提到，光寶透過軟實力課程培養溝通與同理心。「以前覺得技術是冰冷的，但現在我們希望工程師是有溫度的。唯有懂得換位思考與團隊合作，才能在高壓環境下一起走得更遠。」
速度的決勝：用敏捷重新定義硬體開發
「在這個時代，敏捷比力量更重要。速度，有時候比體型還關鍵。」
光寶科技 企業運算服務事業部(Enterprise Power)處長劉宇舜(Sky Liu)
「在這個時代，敏捷(Agile)比力量更重要。速度，有時候比體型還關鍵。」Ifei曾這樣提到。而在企業運算服務事業部(Enterprise Power)處長劉宇舜(Sky Liu)的團隊裡，這句話轉化為每天運行的制度。
Sky負責競爭激烈的企業級電源產品，敏捷開發的導入，讓最終成品來得更好更快。
「傳統硬體開發是瀑布式流程(Waterfall)，許多規格必須在早期定案。由於後期變更成本高，一旦晚發現與客戶需求不符，往往難以調整。」Sky 解釋。
為了打破閉門造車，在光寶，軟體業邏輯被移植到硬體研發。「我們現在每兩週一個Sprint（開發階段），每四週一次 Review（成果檢視）。」敏捷開發明確地重塑了整個研發節奏。「透過快速迭代，我們做出小的MVP（最小可行性產品）就送去驗證。客戶反饋快，我們修正就快，永遠跟客戶在同一個頻率上。」
這模式對人才提出了新要求：「學習敏捷力(Learning Agility)」。
在光寶，資歷不是唯一標準，快速適應調整才是王道。Sky講述了一個故事：有次客戶需求變更，專案時程被瞬間壓縮一半。「那是個不可能的任務，」Sky說，「按傳統邏輯大家應該會抱怨。」
但團隊展現了驚人韌性。「不分資深資淺的夥伴，都主動跳出來問：『我可以多做什麼？』」Sky 回憶，「特別是剛加入的年輕工程師，沒有退縮，反而視為展現機會。」結果，這個專案在第一次試產(Pilot Run)就滿足了大部分要求。
為了讓年輕人更快上戰場，光寶建立了 「Pilot Z」 人才孵化機制。
「我們不希望新人覺得被放生。」Sky介紹，「這像『打通關』遊戲。前三個月，有專屬導師(Mentor)帶著你。」第一個月學基礎，第二個月熟架構，第三個月參與專案。每一關都有練習題與Mentor引導。甚至現在有針對菁英培訓的Pilot Z新世代人才養成計畫與研發替代役，在入職前兩個月脫崗培訓，與跨部門的同仁一起學習。
「Every step counts（每一步都算數）。」Sky強調，「即使是新人，我們也鼓勵他研究新技術議題並與大家分享。我們想聽年輕人的見解，這對團隊也是激盪。」
此外，光寶也深知工程師對職涯的焦慮。透過OGSM(Objective, Goal, Strategy, Measure)定期檢視，主管與員工討論雙軌發展。想學新技術，有AI社團；想學管理，有專案管理培訓；想換環境，公司也鼓勵跨BU的專案支持與跨域合作。
延伸閱讀：重塑產業，光寶科技用90天打造AI新世代人才Pilot Z
全球的舞台：你的能量，決定你的疆界
隨著轉型加快，人才舞台早已不侷限台灣。「我們正在推動Global Career Opportunities。」Ifei補充，「我們已與國外頂尖大學及實驗室合作，佈局未來技術。」
這意味著，光寶工程師有機會直接對接世界級研究機構，參與最前沿探討。同時，光寶將 「AI協作力」 視為核心。「現在是資訊爆炸年代，你必須快速辨識底層邏輯。」Ifei說，「我們鼓勵用AI工具加速學習與除錯。AI是你的大腦延伸，讓你把腦力用在創新上。」
採訪尾聲，問到：「為什麼現在是加入光寶最好的時機？」Derek沉思後說：「因為無論是產品或員工福利，光寶都正在往好的方向發展，而且很有感。」
對技術人才來說，最迷人的職場不是只有薪資福利吹上天，而是感到「被尊重」。尊重專業，所以賦予定義架構的權力；尊重成長，所以允許犯錯並提供安全網；尊重未來，所以提供全球舞台與AI工具。
在光寶，既可以是規格執行者，更可以是搶先解決兆瓦級難題的未來人；是可以為了1%效率重塑架構的專業職人，也可以是剛加入就用新技術驚豔全場的領航者。
在全球流動的時代，光寶已搭好舞台，等著定義超凡的未來。
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驅動未來移動科技與重裝設備的跨域職人──北科附工動力機械科
在現代城市建設與工業發展過程中，大型重型機械與工程機具是不可或缺的基石。北科附工「動力機械科」是全台唯一科別。有別於傳統的汽車修護，這裡的學生不僅要懂機械原理，還要學習跨領域的電控，甚至親自操作龐大的挖掘機。本次訪談邀請到在教育界深耕二十多年的動力機械科胡國紘主任，帶我們一窺這門科系如何打造出具備高度競爭力的「機械醫師」。
從黑手到「機械醫師」：打破傳統的跨域職人培育
「以前的人常說，不讀書的人去做黑手；但現在時代不同了，現在的維修技師就像是『醫生』的等級。」本身為汽車科背景的胡國紘主任，一語道破了產業的轉變。
胡國紘主任說明，動力機械科的前身是「重機科」，隨著時代演進，前輩們認為「重機」二字過於狹隘，因而更名為涵蓋所有「會動的機械」的動力機械科。許多人容易將動力機械科、機械科與汽車科混淆，胡主任對此進行了明確的比較：
科系名稱核心領域、操作及維修對象動力機械科大型工程用機械（如挖掘機、起重機、堆高機）、重型柴油引擎機械科基礎機械加工與零組件製造生產（如車床、銑床、鉗工）汽車科一般交通工具（如家用汽車、機車）
面對日益複雜的機具設備，胡國紘主任強調，現在的維修已經不是單純憑勞力拆裝，而是高度仰賴專業知識與邏輯思維。「當機具出現故障時，它不會像病人一樣開口告訴你哪裡痛，技師必須透過故障現象，做出正確邏輯判斷，一步步找出問題根源。」從業人員也需要具備閱讀英文維修手冊的能力，因此解決問題的能力與學科基礎缺一不可。
三年淬鍊硬實力，累積專業證照與成就感
為了讓學生在畢業前具備扎實的即戰力，胡國紘主任表示，動力機械科的課程規劃是將「考取證照」融入各階段的課程目標中，讓學生從中獲得成就感。
高一的重點在於基礎摸索。學生會先從車床、銑床等傳統機械加工學起，並要求考取「機械加工丙級」證照。此外，因應機件維修需求，還有一門「手工電焊」課程，讓學生親身體驗焊接的操作，並輔導考取「一般手工電焊」證照。
升上高二後，課程導入自動化與電動控制，「機械有了骨架，還需要賦予它生命來控制。」學生除了考取「電腦輔助機械製圖丙級」與「氣壓丙級」外，科內也打造了專屬的「室內配線丙級」檢定考場，讓學生實地摸索電路配線的控制邏輯。此外，還需考取「重機械修護引擎丙級」證照，學習大型工業用引擎的拆卸維修。
到了高三，學生將面臨進階挑戰，準備「重機械修護引擎乙級」、「CNC銑床乙級」等高難度證照。更特別的是，年滿18歲的學生能在校內選修工程機具操作實習，親自坐上駕駛座操作挖掘機（怪手）、堆高機、鏟裝機並考取操作證，這是全台灣極少數擁有此類實作課程的學校。
在面對龐大機具時，胡國紘主任強調「安全」始終是第一鐵律。所以實習操作前，必定會安排三小時的職業安全衛生教育訓練課程並簽署安全說明。尤其在學生逐漸熟練的「老鳥階段」，老師們的督導反而會更加嚴格，以確保訓練過程絕對安全。
圖：學生操作大型機械
從做中學的成就感：高三學生分享實戰經驗
受到工程師父親影響的游同學，從小喜歡動手拆裝零件。她目前已考取高達九張證照，包含機械加工、鏟裝機操作，甚至拿下難度極高的重機修護引擎乙級、CNC銑床乙級以及飛機修護乙級證照。游同學回憶，實際在實習課開鏟裝機鏟土、整平地面的過程十分療癒，考取操作證更是讓她充滿自信。
另一位羅同學，則因父母從事重機具考照協會訓練相關工作而就讀本科。擁有七張證照的她坦言，準備「室內配線乙級」學科測驗時因內容偏向電機科而感到吃力，但她靠著反覆刷題成功克服挑戰。對羅同學而言，學習本科最實用的是「能看懂以前不懂的東西」，無論是重型機具維修或操作重型機具。
產學接軌與未來藍圖：實作專題與多元出路
在專題製作與競賽中，胡國紘主任分享，學生的專題多半以「實務應用與安全」為出發點。例如，曾有學生為克服初學者對大型挖掘機的恐懼，利用3D列印結合電子控制，製作出迷你「挖掘機教育訓練模型」以熟悉手感，榮獲全國專業群科專題競賽佳作。科內也會鼓勵學生參與綠能相關的「小水力發電競賽」，培養解決問題與創新能力。
圖片：學生專題作品成果
面對未來的升學與就業，胡國紘主任指出多數畢業生會選擇繼續升學，常見目標包含虎尾科技大學、勤益科技大學、高雄科技大學及屏東科技大學的機械、車輛或輪機工程系。
邏輯與實務兼備的未來工程師
「多操作幾次就會有手感，我們也都是從零開始學，現在都克服了！」游同學用自身經歷，鼓勵有興趣就讀的學弟妹。
胡國紘主任表示，在本科專業教師團隊的帶領、北科附工動力機械科提供的完善實作環境與嚴格的安全要求下，學生不僅具備操作大型工程機具的硬實力，更培養了跨領域的電控知識與解決問題的邏輯思維。這群年輕的「機械醫師」，正帶著高度的專業自信，準備在未來移動科技與重裝設備的產業中大展身手。
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