人工智慧-機器學習【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
104學習
Machine Learning
這項技能指的是利用演算法和統計模型，讓電腦能從大量資料中自動學習並做出預測或決策，而不需明確編程。具體應用包括資料分析、模式辨識和自動化流程，廣泛用於金融風控、行銷策略、產品推薦及智慧製造等領域。掌握這項技能能提升工作效率、強化企業競爭力，並開啟跨領域合作與創新機會，是現代職場非常搶手且具前瞻性的專業能力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
軟體工程師就業培訓
機器學習實戰
電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
AIATCE 工程級認證：LLM的行政任務應用
「從演算法開發到模型落地，實踐 AI 解決方案」
工程級認證針對技術開發人員，著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術，要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。
核心目標：做 AI (Engineering)
適合對象：資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。
評估範疇：
◆ 核心技術：要求具備程式設計（如 Python）基礎，以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。
◆ 實戰落地：強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。
◆ 場域解決：必須具備將業務問題轉化為技術問題，並提出有效模型解決方案的能力。
台灣人工智慧學校
NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
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)
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
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
精選貼文，掌握第一手知識
課程推薦：Stanford Online - Machine Learning Specialization
跟大家推薦一個我自己親自上過、成功取得證書的機器學習線上課程——Stanford Online和DeepLearning.AI合作，Andrew Ng老師主講的「Machine Learning Specialization」。
這個課程從基礎的機器學習開始教，像是線性回歸、邏輯回歸，到後來的神經網路和推薦系統都有，講解超清楚，程式語言用的是Python，很實用。老師用很簡單易懂的方式讓初學者也能跟上，課堂上還有很多實作練習，可以讓你真正動手做，學得更紮實。
我自己是一步步慢慢跟著課程學習，最後拿到了官方認證的證書，對我的職場找工作幫助很大，如果你也想進入AI或資料科學領域，這門課真的很推薦！大家有興趣可以一起來報名，我們在教室裡也可以互相交流討論，一起進步！
課程連結在這裡，大家參考看看：
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
[職涯]AWS AI 人才就緒計畫-AWS Certified Machine Learning - Associate
於 2024 年 10 月 30 日新推出AWS 生成式 AI (Generative AI) 相關助理級認證
這項認證非常適合有意成為 AWS 認證機器學習工程師 - 助理級 (AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate) 的專業人士
2024 年 12 月 12 日前報名登記人才就緒計畫可享半價考試券優惠和一次免費重考機會
https://pages.awscloud.com/tw-ai-talent-ML-associate.html?trk=em1
在 2024年取得 AWS Certified Machine Learning - Associate
除了標準的認證徽章外，還將獲得一個特殊限時的 Early Adopter 徽章！
AWS助攻AI人才媒合 超過4.5萬人透過免費課程累積AI「學力」證明
AI相關職缺需求持續攀升，年成長9.1%，2025年第二季更突破12萬個AI相關工作機會。為回應市場熱度，104學習與AWS合作推出 「AI人才就緒計畫」，上線五個月已吸引超過4.5萬人次參與AI入門與進階技術的學習路徑，無論是商務應用、提示工程、生成式AI到雲端技術，皆成功帶動學習與求職行為轉換，逐步打造具備「學習力×科技力×溝通力」的AI人才生態圈。
文 /【104學習】
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門
由104學習與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」與「技術開發技能」，總共16堂、不到10小時的免費課程。該計畫自2025年7月在104學習課程中心上線以來，共吸引超過4萬5800人次參與課程，展現台灣職場對生成式AI、提示工程與雲端技能的高度需求。
在課程主題中，「商業應用技能」最受學員青睞，其中又以 「生成式AI如何顛覆您的工作模式」課程的學習人次最高，反應許多非工程領域的職場工作者，也開始積極導入AI工具提升效率與創造力。
[course_plugin api_type='course_id' title='AWS商業應用最受歡迎課程' id='553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15']
在「技術開發技能」主題部分，最受歡迎的則是「提示工程最佳實務：有效利用Claude 3」，協助工程師與技術人員掌握當前最主流的提示設計與生成式AI 應用技巧，進一步提升模型運算與內容生成的品質。
[course_plugin api_type='course_id' title='AWS技術開發最受歡迎課程' id='6c274081-2d28-4fe6-ad3b-997567c09734']
特別的是，當使用者在104學習完成AWS線上課程之後，系統將自動產出完課證明，並直接同步至使用者的104履歷表中，讓企業能一眼辨識求職者的AI能力。這項機制不僅提高求職者履歷的讀取率，也為學員帶來更明確的求職優勢。
完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力
因此，除了超過4.5萬人次投入AI 技能學習之外，104 與AWS的AI人才就緒計畫，更因具備「學習紀錄回傳與履歷自動更新」功能，使求職者與企業兩端的行為皆出現顯著轉變。
在求職端，根據104學習的數據顯示，在「商業應用技能」主題中，以完成「打造生成式AI就緒組織」課程的學員求職行動力最積極，這些學員在獲得該課程的完課證明，學習紀錄自動同步至履歷後，在接下來三個月內，他們主動應徵職缺次數成長了195.4%，也就是說，完成生成式AI課程的學員，更願意多投幾封履歷。這項數據同時反應，具體的AI技能證明不僅帶來求職者的成就感，更能強化他們的信心，使其願意跨出舒適圈，投遞過去因技能門檻而不敢挑戰的職缺，AI 學習歷程因此成為促進求職行動力的重要推力。
[course_plugin api_type='course_id' title='完課後立刻推升求職行動力' id='10361c40-8284-4333-b589-b234b1c815bb']
學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標
在企業端，104學習觀察到相同趨勢。在「技術開發技能」課程主題中，完成「提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 」並擁有該學習紀錄認證的學員，在三個月內獲得的企業主動邀約面試次數提升68.8%。顯示企業在搜尋人才時，已優先鎖定具備AI技能學習歷程的履歷。104與AWS認證的學習紀錄成為企業招募時的重要指標，使其更容易辨識具備生成式AI、提示工程與雲端應用能力的即戰力人才。
這些數據不僅代表學習行為上的進步，更顯示AI技能已深刻影響求職市場的互動方式。對求職者而言，學習不再只是加分項，而是能直接轉化為行動力與機會；對企業而言，AI學習歷程正在成為加速辨識人才、提升招募效率的新標準。
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立即觀看 104 x AWS AI人才就緒計畫免費16堂完整課程
挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
在補強AI 技能後，越來越多學習者開始進一步挑戰AWS官方證照。根據多項國際IT證照薪資調查，擁有AWS AI相關證照，平均年薪上看10萬美元，顯示雲端與AI技能已成為全球企業高度重視的能力指標。對求職者而言，AI證照不僅是技能驗證，更是企業在評估AI應用與技術能力時可直接參考的「專業可信度」。
104學習與AWS整理出最受學習者關注的AWS熱門認證：
AWS認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 AWS Certified AI Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的雲端從業人員-基礎級認證AWS Certified Cloud Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的機器學習工程師-助理級認證AWS Certified Machine Learning Engineer-Associate了解更多AWS認證的開發人員-助理級認證AWS Certified Developer-Associate了解更多
關於AWS官方認證更多資訊
如果還沒準備好立刻投入考照，104學習也提供多元的AWS認證學習資源，協助使用者們以更從容的步伐進入雲端與AI的專業領域。104學習涵蓋從基礎入門到進階備考的完整課程，包括雲端基礎概念、生成式AI應用、提示工程實作、機器學習訓練流程與AWS服務操作技巧等內容，都能找到相對應的學習路徑。104學習以系統化課程、可回傳104履歷的學習紀錄與彈性進度安排，陪伴準AI人才逐步累積雲端與AI技能，為正式挑戰AWS證照打下更扎實的基礎。
探索更多AWS認證課程
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延伸閱讀👉 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！👉 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👉 AI人才需求強勁！工作機會年增9.1% 企業數位轉型與人才培育成關鍵
從精密加工到模具開發——新北高工模具科：打造工業之母的專業技術工程師
從孩子手中的樂高積木、日常使用的手機殼，到汽車零件與精密電子產品，這些看似毫不相關的物品，背後卻有著共同的製造關鍵——模具。模具不僅決定產品的外型與精度，更是大量生產不可或缺的技術，因此被譽為「工業之母」。走進新北高工模具科，從傳統車床、銑床到高階五軸加工機與塑膠射出設備，學生不只學習操作機械，更要從設計圖面出發，親手完成精密零件，甚至開發自己的產品。
從台積電工程師到技職教師，洪宜芳主任的教育之路
新北高工模具科主任洪宜芳，畢業於國立中央大學機械研究所，並取得國立臺灣師範大學博士學位。投入教職前，他曾在台積電擔任五年製程工程師，累積半導體產業的實務經驗。談起轉換跑道的契機，來自求學時期深受高職導師蔡秋明的啟發，讓他始終對教育工作懷有熱忱，最終決定離開科技業，投入技職教育，至今已在新北高工任教約15年。
樂高積木怎麼做出來？揭開「工業之母」的秘密
「你能無時無刻在家享受著模具帶來的便利，但家裡卻不會擺任何一副模具。」洪主任用一句話，道出模具產業與生活的緊密關係。
他以樂高積木為例，想要大量生產尺寸一致、能夠精準組裝的積木，就必須先製作模具，再透過製造程序生產。無論是寶特瓶瓶蓋、眼鏡框，還是各式3C產品零件，背後都可能運用模具技術。
因此，模具科不只是學習金屬加工，更要理解如何將產品構想轉換為設計圖面，經過精密加工、組裝與測試，打造符合規格的模具。
三年課程循序漸進，從機械製圖到產品開發
新北高工模具科的課程採取由淺入深的學習方式。高一著重機械製圖與基礎加工，學生先學會閱讀圖面、理解尺寸與空間關係，再透過車床、銑床、磨床、鑽床及基礎銲接等實習，將設計轉化為實體零件。
高二進階學習CNC數值控制加工，接觸電腦輔助製造（CAM），將設計轉換為機器能執行的加工指令，提升加工效率與精度。
高三則整合三年所學，投入模具製作與專題實作，並依興趣選擇模具設計、數控加工、沖壓模具或塑膠模具等實習方向，逐步完成模具開發與組裝。
圖片：學生模具作品
全國高職首臺五軸加工機，挑戰高階精密製造
新北高工模具科的一大特色，就是五軸加工技術。洪主任介紹，學校早在民國98年便引進全國高職首臺五軸加工機，當時設備價值約700萬元。
相較於一般三軸CNC銑床，五軸加工機增加兩個軸向旋轉運動，能從更多角度加工複雜的立體工件。學生須先具備三軸加工基礎，才能在高三進一步學習高階加工技術。
此外，模具科也開設機械手臂選修課程，提供機械群學生接觸自動化技術的機會，拓展AI智慧製造的學習視野。
圖片：五軸加工機設備機臺
模具結合電機技術，跨領域專題屢創佳績
模具製造不只需要機械加工，也能與電機控制技術結合。洪主任分享，模具科經常與電機科合作專題，由模具科負責機構設計與零件製作，電機科則運用電控專業，讓作品具備自動化功能。
例如，曾有五位學生組成跨科團隊，結合PLC可程式控制器與機械搬運概念，完成自動化相關專題，並在全國專題實作競賽獲得佳作。
透過跨領域合作，學生不僅能發揮各自的專業優勢，也能提早體驗產業中不同技術分工協作的模式。
從黑皮料到精密成品，陳同學找到實作成就感
對高二陳同學而言，選擇模具科的契機，除了學校距離住家較近，也受到學校官網介紹影片及新穎設備的吸引。
然而，剛入學時，她對工廠實習其實有些抗拒。「一開始會覺得進工場手會黑，而且工場沒有冷氣。」但隨著逐漸熟悉加工技術，想法也慢慢改變。
最讓她有成就感的是高一的模具基礎實習。從原本的黑皮料開始，經過加工、量測與修正，最後完成符合尺寸、能夠組裝的作品。
過程中也曾遇到挫折。陳同學坦言，剛開始不熟悉X、Y、Z軸與尺寸計算，一個數值出錯，就可能讓整件作品不符合要求，甚至曾因此拿到不及格的成績。所幸在老師帶領下，透過反覆練習與量測，她逐漸掌握技巧，也從原本的抗拒，轉變為享受完成作品的成就感。
三年挑戰四張證照，世界金牌教練培育專業人才
專業證照是新北高工模具科的重要培育方向。洪主任說明，學生高一可報考模具工丙級，高二挑戰銑床相關丙級證照；高三則能依興趣與能力，進一步報考CNC銑床及塑膠模具乙級證照。學校也安排假日輔導課程，協助學生累積實作經驗。
除了證照培訓，科內更有曾獲世界技能競賽金牌的教師投入選手培育。學生從高一便有機會參與課後訓練，經過選拔與長期培訓，逐步挑戰全國技能競賽及工業類科學生技藝競賽。
洪主任認為，成為優秀選手不只需要技術，更需要耐心、自律與抗壓能力，才能在反覆練習中持續突破。
圖片：模具科選手培訓室
不只當模具工程師，升學與職涯選擇更多元
模具科畢業後，並不只能就讀模具相關科系。洪主任說明，學生可選擇機械工程、機電工程、模具工程等領域，未來投入精密加工、產品製造、模具設計，甚至半導體產業，擔任設備或製程工程師；也有學生接手家族工廠，朝創業與經營管理發展。
喜歡動手做、好奇產品如何誕生？模具科等你來挑戰
什麼樣的學生適合就讀模具科？洪主任認為，只要對動手實作有興趣，喜歡研究物品如何製造，或具備基本空間概念，都很適合嘗試。雖然機械製圖需要立體想像能力，加工也涉及基礎數學計算，但這些能力都能透過課程與實作逐步培養。
從一張設計圖、一塊金屬材料，到精密零件與完整模具，新北高工模具科讓學生在三年學習中，逐步累積專業技術，也為未來升學、就業與產品創新開啟更多可能。
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
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
本文導覽：
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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RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
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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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工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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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。
[course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24']
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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2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會與會者合影
面對全球人工智慧（AI）浪潮席捲各產業，人力資源管理正迎來前所未有的轉變。國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系於2026年5月9日，舉辦「2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會暨論壇」。本次研討會以「後AI時代的人資領導力」為核心主題，邀請產業界專家深度探討如何在AI技術更迭頻繁的挑戰下，掌握領導力轉型與數位創新的契機。
2026-05-12 國立臺灣師範大學 發布
國立臺灣師範大學 楊鎮華副校長致詞
首先，楊鎮華副校長在開幕式即以「以人為本、永續、韌性」開場，揭櫫臺師大在「AI轉型」的三大原則；接著，科技與工程學院洪翊軒院長指出，科技系正是讓工程研發能量轉化為推動公司轉型或發展的關鍵「橋樑」，而這次活動就代表了臺師大與指標性的廠商間緊密的關係；科技系簡佑宏主任也談到，科技系自成立70多年以來培育了許多促進臺灣經濟起飛的科技人才，也對今日的主講者與論壇貴賓致上謝意。
國立臺灣師範大學 科技與工程學院 洪翊軒院長致詞
專題演講邀請到「TFT為台灣而教」董事長林妍希主講，她以「自我領導：變局中的安定力」為題，分享在科技快速迭代的環境中，領導者最重要的素質不再僅是對技術的掌握，而是心態的穩定與內在的引導力。林董事長指出，AI雖然可以取代繁瑣的行政庶務，但無法取代帶動組織核心價值的「人本特質」，因此鼓勵與會者透過持續的自我察覺，在不確定的局勢中成為維持組織韌性的關鍵力量。
專題演講：為台灣而教 林妍希董事長分享
人資長論壇則由臺師大科技系孫弘岳教授擔任主持人，匯集了鴻海科技集團人資長夏國安、玉山商業銀行人力資源處處長郭宸巖、邁達特數位人資長暨永續長楊碩祐，以及一零四資訊科技人才永續長鍾文雄等四位重量級人資領袖。論壇第一階段由四位與談人分別針對個人專業背景與企業概況進行簡介，並深入說明在數位轉型過程中，如何有效導入AI等新興科技的實戰經驗，揭開大型集團與金融、數位產業在轉型之路上的關鍵策略。
人資長論壇：一零四資訊科技 鍾文雄人才永續長分享
緊接著第二階段由孫弘岳教授引領四位與談人展開深度對談，針對AI時代下的人才培育、領導風格轉變等核心議題進行學術與實務的觀點激盪。現場互動氣氛熱烈，專家們的前瞻觀點不僅化解了聽眾對於科技衝擊的焦慮，更強調在後AI時代，人資部門已從傳統的「支援角色」躍升為企業的「戰略夥伴」，必須更積極地主導組織變革並重新定義未來人才。
人資長論壇，由左至右為臺師大科技系孫弘岳教授、一零四資訊科技人才永續長鍾文雄、玉山商業銀行 郭宸巖 人力資源處處長、鴻海科技集團 夏國安人資長、邁達特數位 楊碩祐 人資長暨永續長
透過本次研討會的產學對話，臺師大科技系不僅展現與業界緊密接軌的實力，也為臺灣在AI浪潮下的人力資源發展開拓了全新視野。
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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
企業內部的人才培訓與學習課程，正經歷一場由人工智慧(AI)所主導的深刻變革，有別於傳統的進修模式，現今的職場更強調將「AI應用直接融入職涯發展」，使得不少國際級企業都將培訓預算從傳統的簡報、影片、選擇題，改成「圍繞 AI 重新設計學習體驗」，把AI當成24小時在線的專屬學伴，在真實公務中進行高頻率的實務演練。
文／《104職場力》
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HR的角色從「訓練者」變成「個人學習體驗的策劃者」核心變革：讓AI當你的「學伴」，一起做中學撕掉舊課表，重構「學習與發展」的環境
AI時代下衝擊各行各業，現在包括「企業內訓」的模式也深受影響。
過去提到企業內訓，許多上班族的印象或許還是「坐在會議室看簡報、線上聽課程影片、最後寫個選擇題測驗」。然而，隨著AI浪潮襲來，這種傳統的培訓模式正面臨根本性的淘汰。
根據《Forbes》引述鳳凰城大學在2026年針對150位企業主管的調查報告，9成的主管直言「學習與發展」是AI為當前職場所創造的最重要人力資源價值，比例遠遠高於2025年調查時的74%、而且幾乎可以肯定這是大家的「共識」。
數據顯示，美國企業整體的培訓支出也從2024的980億美元增長至2025年的1028億美元，其中「對外部學習產品和服務」的投資金額成長速度更快，增幅達29%，因此和專業的學習平台合作的需求日益增長。
這反應出美國企業當前積極培養員工「熟悉AI、應用AI、使用AI」的能力，並且讓這些背後由人工智慧所運作的學習平台來強化個人的學習體驗、提升培訓技能的效率，
延伸閱讀：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
HR的角色從「訓練者」變成「個人學習體驗的策劃者」
隨著企業加大對人工智慧學習的投入，過往多半擔任「訓練者」角色的企業內部人力資源團隊，也正面臨角色的轉換，現在他們多半得從過去的「內容提供者」(Content Creator)轉型為「個人化學習體驗的策劃者(Experience Curator)，而且執行重點不再是「學員們完成多少課程、聽了多少小時、是否有寫完進修作業」，而是不斷拋出和AI合作的「學習體驗情境」，把更多的應用落實在日常執行公務上，這種「高頻率的實務演練」，是更多企業所看中的。
這種轉變不僅僅是「採用人工智慧」來訓練員工這麼簡單，事實上還重新定義了「學習培訓」的目的，要求參與從理解課程、變成「務必在工作中實現個人化學習」。
以《Forbes》報導當中所舉例的三個企業為例：
瑪氏公司（Mars）： 重新設計「新任經理人計畫」(First Time Manager Program)，導入AI導師與模擬角色扮演，讓全球近1,500名新進主管能進行客製化場景練習，建立實戰自信。
GE 醫療（GE HealthCare）： 在實習生計畫中利用AI角色扮演來模擬真實的商務對談，不僅提供高心理安全感的練習環境，也提高實習生轉正職的機率，並大幅降低傳統的內容開發成本。
麥肯錫（McKinsey & Company）： 將AI導入Embark新員工入職培訓，協助顧問練習「故事線構建」（MECE原則），成效是使新員工溝通技巧提升約20%，開發與培訓效率提升10%–20%。
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核心變革：讓AI當你的「學伴」，一起做中學
上述企業的作法，都是在「原本需要大量人力傳承的環節」，譬如導師傳承、實際溝通演練、討論故事線、教授溝通技巧這些項目，直接啟用「AI輔助幫手」，讓它們在前期培訓就成為「學伴」，不是只是導入AI工具、要求員工「要去用AI」，而是「圍繞 AI 重新設計學習體驗」——將學習直接嵌入工作中，讓培訓從「知識轉嫁」變成「實務鍛鍊」。
由於一般人或新晉階級的主管，往往因為害怕在真實客戶或下屬面前犯錯，導致他們無從「試錯」。但AI提供一個非常理想的「低風險、高容錯」的環境，讓員工能重複練習難度極高的談判、績效面談或簡報，直到掌握技巧。
讓AI來扮演各種的角色（Role-play）以及去大量模擬實際會遇到的場合，是AI時代下能做到的技術突破。
也因為培訓不再只是看「你看完了幾份簡報、影片、課程」、「完課率、到課率」，使得培訓不再是無法衡量ROI的「軟性指標」，可以非常實際的在展現的工作成果中看到效果，正如麥肯錫的「Embark」計畫所言，直接就能看到新員工的溝通效果、開發與培訓效率提升，變成「可量化的成果」。
員工能在更短時間內具備即戰力，企業則大幅縮短新人摸索期與培訓成本，是一個雙贏局面。
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撕掉舊課表，重構「學習與發展」的環境
從這些案例可以看出，在AI時代的要持續進化的企業內訓，不能只是「導入AI工具」、「教員工如何用AI」、「要求各部門的AI落地使用率」如此粗暴簡單，更重要的是重構「學習與發展」(Learning & Development)的環境。
AI並非要取代人類導師或同儕之間的互動，而是將人從重複性的講課中解放出來，聚焦於更高階的輔導與協作，讓「人力資源可以被用在更值得的地方」，重新思考工作與學習之間不應該是彼此的負擔，「額外的工作」，而是創造更多個人化的情境、在執行公務的同時提升自己的競爭力。
可以預見，未來能在市場競爭中脫穎而出的企業，將是那些敢於撕掉舊課表，將AI融入每日工作流與個人化職涯發展的創新者。
本文參考《Forbes》相關報導，經整理改寫。
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