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104學習
機械原理
理解機械運作的基本結構與力學關係，能有效分析和解決設備故障，提升維修效率。熟悉機械動作原理，有助於設計改良及優化生產流程，降低成本。此技能在製造業、機械設計及維修領域尤其重要，能強化跨部門溝通與協作，提升工作表現與競爭力。
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
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
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)
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
工業工程師證照
工業工程為推動國家經濟建設之重要專業領域，其為唯一整合工程與管理，達到系統與效率的專業技能且為少數需求大於供給之專業職能，其應用涵蓋各行各業之生產與服務領域。
中國工業工程學會
工具機機械設計工程師-初級能力鑑定
經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，於105年起專案推動產業人才能力鑑定業務， 整合產官學研共同能量，建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目，由經濟部核發能力鑑 定證書，並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。
特色：
1.能力鑑定制度以職能基準為基礎，由產學研專業委員會規劃發展。
2.能力鑑定業務由專業法人辦理，能力鑑定證書由經濟部核發
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
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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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
本文目錄（點擊可快速前往）
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秒殺人類工程師，現在矽谷科技家長都希望小孩讀「這類科系」
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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
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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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AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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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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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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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）
本文導覽
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
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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機電工程系（上）｜想當鋼鐵人背後的工程師？讓機器動起來的超能力！｜高雄科技大學｜科系真心話
如果鋼鐵人不是電影角色，而是一門學問，那它的核心就是「機電工程」！高雄科技大學機電工程系師生帶你走進讓機器「聰明動起來」的世界，從樓梯變電梯的生活比喻，到會養「機械狗」的真實實驗室，如果你對動手做、創新實驗和未來科技都充滿熱血，這一集將帶你揭開機電系如何結合機械、電機與電子，打造未來的智慧科技！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓 高雄科技大學機電工程系：薛博文主任、蔡秉宏同學、陳佑柱同學
點擊了解本集章節
03:06 機電系在學什麼？電動車、機器狗自己動手設計
04:51 迷思破解：機電系同學很會修家電？女生適不適合讀？
10:27 「機械、電機、電子、機電系」差在哪？鋼鐵人幫你分清楚
18:23 系上分組：精密 vs. 智慧自動化 還有 1600 噸衝床！
27:59 讀機電系最難忘的課是？從理論到實戰，親手做出發電機！
37:53 跨領域互助才是王道！想讀機電系，打好這些基礎就對了！
收聽這集，你會知道——
「機電、機械、電機、電子……」這幾個科系名稱是不是讓人傻傻分不清？許多人一聽到「機電工程系」，腦中浮現的畫面可能是拿著螺絲起子修理家電，但實際上，機電系學生是打造能「自己動起來」的智慧機具，例如機器人、機械狗與自駕車的幕後工程師。
用鋼鐵人秒懂機電、機械、電機的差別
機電系學生的學習內容是如何讓大型機具精準運作，課程會接觸電子電路與機械設計，但重點在整合「動力、控制、結構」，讓一個系統能自動運轉。
高科大機電工程系薛博文主任用電影「鋼鐵人」比喻：
機械系造的是「身體」——結構與材料
電機系造的是「肌肉」——驅動與動力
電子系造的是「大腦」——晶片與感測器
機電系，則是統整所有部分，讓機器能精準運轉
也就是說，只要是「會動」的智慧裝置，像工廠機械手臂、移動機器人，都離不開機電工程的應用。
你是用科技的人，還是創造科技的人？
薛主任分享，有些人喜歡享受科技，但也些人想要自己創造科技。如果你總是想「這東西是怎麼做出來的？我也想試試看」，那就會是適合機電工程的人格特質。
另外，機電工程系在普通大學與科技大學都十分常見，普大主要強調理論與原理，問的是「為什麼」， 科大強調應用與實作，問的是「怎麼用」，例如普大研究「為什麼F=ma」，科大研究的則是「怎麼用F=ma做出機械手臂」，兩種訓練方向不同，未來工作類型與發展路徑也會相應不同。
機電工程，是讓想像動起來的學問
機電系畢業後的出路相當廣，包括自動化工程師、機器人研發、半導體設備整合、智慧製造、醫療輔具設計等。這些行業不僅需求高，也常與最新科技接軌。
機電系結合了機械的力、電子的腦與程式的魂，是一門讓創意真的「動起來」的學問。如果你想從使用科技的人，變成創造科技的人，機電系會是個值得你深入了解的起點。
歡迎點擊，收聽本集完整訪談內容
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Gartner公布2026年十大戰略技術趨勢 AI帶動創新新成果將大量湧現
2025-10-27 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
全球科技研調機構Gartner 27日發布對2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示，2026年各項戰略層面重要技術動向密切交織，反映了一個由人工智慧（AI）技術驅動的高度互連世界現實圖景，技術領域創新速度湧現的新成果將大量出現、遠超從前。
Gartner提出的2026年重要戰略技術趨勢如下：
一、AI超級運算平台
AI超級運算平台整合CPU、GPU、AI ASIC、神經形態運算與替代性運算範式，使企業統籌複雜工作負載，同時釋放更強性能、更高效率與更多創新潛力。該系統融合強力處理器、海量存儲、專用硬體與編排軟體，可處理機器學習、模擬與分析等領域資料密集型工作負載。
Gartner預測，到2028年，應用混合計算範式架構於關鍵業務流程的領先企業合計超過40%，較當前8%水準大幅增長。
二、多智慧體系統
多智慧體系統（MAS）是多個AI智慧體構成、利用交互作用實現複雜個體或共同目標的集合，既可在單一環境中交付，亦可於分散式環境中獨立開發部署。
高挺表示，通過使用多智慧體系統，企業可實現複雜業務流程自動化、提升團隊技能、開創人類與AI智慧體新協作方式。採用模組化設計的專業智慧體通過在各工作流中重複使用成熟解決方案提升效率、加速交付與降低風險。此方案便於擴展運營規模與快速適應需求變化。
三、特定領域語言模型（DSLM）
資訊長（CIO）暨執行長（CEO）要求AI帶來更多商業價值，但一般大語言模型（LLM）難以勝任專業任務。特定領域語言模型（DSLM）憑藉更高精度、更低成本與更高合規性填補這一空白，是針對特定行業、功能或流程專用資料上訓練或微調的語言模型，DSLM能更精準、可靠且合規地滿足特定業務需求。
Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI（GenAI）模型超半數屬於特定領域模型。情境 (Context) 成為決定代理部署成功與否的關鍵因素之一。基於DSLM的AI代理可解讀特定行業情境，即使在陌生情境中也能做出合理決策，因而具備超卓準確性、可解釋性與決策合理性。
四、AI安全平台
AI安全平台為協力廠商暨客製化AI應用提供統一防護機制，進行集中監測、強制執行使用策略，有效防範AI特定風險，如提示注入攻擊、資料外洩、惡意代理行為等，幫助CIO執行使用政策、監控AI活動、在全AI系統中建立統一防護邊界。Gartner預測，到2028年，使用AI安全平台保護AI投資的企業比率超過50%。
五、AI原生開發平台
AI原生開發平台使用GenAI實現空前快速、便捷的軟體發展。軟體工程師作為「前端部署工程師」進入業務部門，使用該平臺協同領域專家開發應用。企業只需維持現有開發人員規模，組建微型團隊配合AI即可開發更多應用。目前，領先企業組建微型平臺團隊，在安全與治理框架範圍內讓非技術領域專家能自主開發軟體。
Gartner預測，到2030年，80%的企業通過AI原生開發平臺使大型軟體工程團隊轉為更靈活的小團隊並通過AI賦權。
六、機密運算
機密運算重塑企業敏感性資料處理方式。由於工作負載被隔離在基於硬體的受信任執行環境（TEE），即使面對基礎結構所有人、雲端提供商或任一擁有硬體物理存取權限之實體，機密運算也能確保內容與工作負載隱形能力，對受監管行業、面臨地緣政治與合規風險的跨國公司與競爭對手的合作尤為重要。
Gartner預測，到2029年，在非可信基礎結構中處理的業務當中有超過75%將依託機密運算機制保障使用安全。
七、實體AI
實體AI是因人為賦權而具有感測、決策與執行能力的機器與設備（例如機器人、無人飛行器暨智慧型設備），將智慧型演化演算帶入到現實世界，為看重自動化、適應性與安全性的行業帶來可觀收益。但同時可能引發人們對就業的擔憂，因此要採取謹慎的變革管理。
八、前置主動式網路防禦
企業面臨網路、資料與聯網系統威脅倍增，前置主動式網路防禦正成為趨勢，以運用AI驅動的安全運營、程式化阻斷與欺騙技術在攻擊者行動前就實施干預，以預測手段實現防護。Gartner預測，到2030年，CIO從被動防禦轉向主動防護，前置主動式網路防禦解決方案將占企業安全支出總額一半。
九、數位溯源
企業日益依賴協力廠商軟體、開放原始程式碼與AI產生內容，數位溯源驗證已成為一項重要需求。數位溯源指對軟體、資料、媒體暨流程來源、所有權與完整性進行驗證的能力。企業可使用軟體物料清單（SBoM）、認證資料庫、數位浮水印等新工具驗證與追蹤供應鏈中的數位資產。
Gartner預測，到2029年，在數位溯源方面投入不足的企業會面臨高達數十億美元的制裁風險。
十、地緣式遷移
地緣式遷移指企業因考慮到地緣政治風險而將資料與應用從全球公有雲遷出至主權雲端環境、區域雲端服務商或自有資料中心等本地平台。主權雲端這一概念曾僅限銀行與政府機構，如今因全球局勢動盪加劇而影響各類企業。
Gartner預測，到2030年，歐洲暨中東地區將有超過75%的企業把虛擬工作負載遷移至降低地緣政治風險的解決方案，2025年還不足5%。
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AI產品經理需求5年成長263%！從Chatbot到AI Agent，PM工作正在發生什麼變化？
生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。
文／《104學習》
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AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。
這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。
而這樣的轉變並不只發生在台灣。
從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。
產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。
延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學
AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」
「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。
簡單來說，AI PM 真正要做的是：
找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。
傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。
儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。
例如：
AI回答到什麼程度才算正確？
準確率90%可以上線嗎？
如果AI判斷錯誤，誰負責？
哪些事情可以讓AI自動完成？
什麼時候需要人類確認？
模型使用成本多少才合理？
使用者資料能不能送進大型語言模型？
AI產生幻覺時，產品要如何處理？
這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。
延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！
哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會
你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」
其實不一定。
AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。
舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢：
產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。
軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。
UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。.
行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。
HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。
因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。
真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。
未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。
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趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散
AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。
但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。
以前問的是：「我們能不能做AI？」
現在問的是：
「哪些流程最值得 AI 化？」
「這個功能真的有人需要嗎？」
「AI 可以節省多少時間？」
「導入之後能不能增加營收？」
「這筆 AI 投資到底值不值得？」
104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。
換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。
無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。
所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。
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趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代
當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生：
員工問：「公司差假怎麼申請？」
AI從知識庫找到答案後回覆答案。
但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。
不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。
例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作：
讀取訂單
直接執行以下5個SOP
→ 判斷是否符合退貨資格
→ 建立申請
→ 通知物流
→ 更新 CRM
→ 回覆顧客
因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。
不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。
這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計：
AI 可以做到哪一步？
什麼時候交回給人？
哪些操作需要再次確認？
AI 可以存取哪些資料？
Agent 執行錯誤後如何恢復？
如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。
延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！
趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要
AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。
過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是：
需求研究
→ Wireframe
→ Figma Prototype
→ PRD
→ 工程開發
→ MVP
現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。
產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立：
AI Chatbot
簡單Web App
AI知識庫
RAG應用
自動化Workflow
AI Agent Prototype
未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」
雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。
但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。
延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？
趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小
生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。
真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」
例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？
這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。
因此未來有價值的人才組合，很可能會是：
金融 × AI
HR × AI
醫療 × AI
製造 × AI
教育 × AI
行銷 × AI
對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。
延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司
趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI
生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是：
多少員工開始使用AI？
一天用了幾次？
有哪些團隊導Chatbot？
但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」
根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。
OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。
因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解：
Task Success Rate
Accuracy
Hallucination Rate
Latency
Automation Rate
Human Intervention Rate
Cost per Successful Task
最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？
延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」
趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍
2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。
歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。
因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考：
使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？
AI 產出的內容需不需要標示？
產品使用了哪些資料？
哪些事情一定需要人工決策？
系統如何留下紀錄？
AI 判斷錯誤後如何追蹤？
特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。
延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則
未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」
從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。
就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。
因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是：
「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」
想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始
如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。
第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用
真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。
因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。
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光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步
如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。
而是實際練習：
怎麼找到值得用 AI 解決的問題？
怎麼把需求轉成 AI 產品構想？
怎麼和技術團隊討論 AI 解法？
怎麼快速驗證產品？
怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？
針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。
與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。
👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊
從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化：
2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。
2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。
2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。
2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。
放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。
AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。
所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」
而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」
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