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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MQTT
MQTT是一種輕量級的通訊協議，主要用於物聯網（IoT）設備之間的訊息傳遞。它設計簡單、效率高，適合資源有限的裝置使用，能確保資料即時且穩定傳送。在職場上，掌握這項技能代表你具備物聯網系統整合與資料通訊的能力，對智能裝置開發、遠端監控及自動化系統等領域非常有幫助。隨著智慧城市、工業4.0等趨勢盛行，這項技能成為相關產業的加分利器，提升競爭力與職涯發展空間。
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企業人才技能認證（TQC）是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求，所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求，確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能，再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向，對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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財團法人中華民國電腦技能基金會
TQC-OA-網際網路及行動通訊
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財團法人中華民國電腦技能基金會
TQC-物聯網產品企畫人員
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財團法人中華民國電腦技能基金會
TQC-物聯網產品行銷人員
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TQC-物聯網應用服務人員
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財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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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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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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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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打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
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打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
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，企業除了要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
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結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。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
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，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【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
全球加速邁向AI時代，企業選才標準與組織文化也正同步轉型。104人力銀行人資長鍾文雄今日於2025 Amazon Web Services（AWS）台灣雲端高峰會分享AI時代下台灣企業的人才需求趨勢，整體AI人才需求較去年同期成長9.1%，發展面向則逐漸從研發推展至應用製造，許多企業已啟動應用AI於組織與人才的數位轉型計畫，建議企業善用外部資源提升員工的「學習力x科技力x溝通力」三大核心職能，打造具未來競爭力的智慧企業。
生成式AI升溫企業啟動組織人才數位轉型計畫
根據104人力銀行最新統計，2025年第二季AI相關工作機會達12.1萬個，若以年增幅來看，整體市場對AI人才的需求較去年同期成長9.1%，而AI工作機會最多的前三大產業當中，以第二名的一般製造業年增16%最顯著，其次為第三名批發/零售/傳直銷業15.3%，工作機會最多的電子資訊／軟體／半導體業年增幅則為1.2%，顯示AI人才需求已從早期的技術研發邁入快速擴張的應用階段。
104人力銀行人資長鍾文雄表示，近期國內外研究機構與104觀察發現，許多企業人資已啟動AI在組織與人才數位轉型計畫的規劃、準備與實驗，例如104本身就將AI科技的應用融入在員工創新思維的行為展現上，實際推動全體員工的AI訓練課程，獎勵同仁運用AI在開發產品服務與改善工作流程，AI工具的應用能力也已列入人才聘僱的標配項目。
人才培育成顯學「學習力x科技力x溝通力」打造AI核心職能
企業對於AI人才的需求與日俱增，除了提升人才的專業能力，核心職能則包含學習力、科技力與溝通力：學習力是不設限的涉獵跨域整合專業知識，科技力是掌握數位工具提升工作效能，溝通力則是具備聚焦問題、解決問題的跨領域溝通能力。
鍾文雄提醒，中小企業在有限資源下，可善用政府提供的訓練課程，如勞動部的人力資源提升計畫、產業人才投資計畫，或是參加iPAS經濟部產業人才能力鑑定的AI應用規劃師能力鑑定，都可以提升員工的數位能力。其次也可以善用具有公信力的顧問、輔導機構，透過合作開課、產學合作計畫，持續培育公司AI與數位人才。
整合學習平台與履歷資料庫 104運用AWS技術資源打造AI即戰力人才鏈
AWS台灣暨香港總經理王定愷表示，「AWS致力於培育台灣下一代的科技人才，這體現在我們長期的承諾與在地投資。自2014年以來，AWS已在台灣培育超過20萬名雲端人才，透過今年Computex甫宣布的『零介入科技計畫』（Zero-Intervention Technology Program），我們將進一步擴大人才培育的規模，並以AWS雲端服務與課程資源助力104『AI人才就緒計畫』，期能協助更多求職與轉職者習得實戰技能，為產業提供即戰力人才。隨著AWS全新亞太（台北）區域的啟用，我們將結合在地基礎建設與人才發展優勢，全力支援台灣企業在全球數位經濟中保持創新動能與競爭優勢。」
「AI人才就緒計畫」為104人力銀行於2025年啟動的重點項目，預計首年觸及超過3萬名學習者，將AWS官方課程上架至104學習精靈平台，導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統，結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合，為台灣職場注入AI及數位動能。
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中原大學與Teradyne合作育才 聚焦半導體測試與矽光子技術
中原大學與Teradyne透過產學合作課程及實習規劃，共同培育符合產業需求的高階測試人才。（左起：中原大學副校長吳宗遠、Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh、中原大學半導體產業學士學位學程主任郭泰辰）(圖 / 中原大學提供）
為加速產業接軌、培育兼具技術深度與實務能力的人才，中原大學與全球自動化測試設備領導者Teradyne（泰瑞達）合作開設課程，安排學生進入產業現場實作，並提供兼職實習機會，展現校企合作育才的積極布局。6月1日下午，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學專題演講，解析AI與高效能運算（HPC）時代下半導體測試的架構變革與技術趨勢，協助學生掌握產業前沿發展，提早布局未來職涯。
2026-06-02 中原大學 發布
中原大學半導體材料與光電檢測碩士學位學程主任鄭湘原表示，因應AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展所帶動的測試人才需求，中原大學與美商Teradyne於本學期合作啟動「高效能運算與共光學封裝測試」產學合作課程。除課堂教學外，未來兩週也將安排學生前往Teradyne新竹據點進行實作，讓學生提前接觸產業環境，縮短學用落差。
Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh於中原大學專題演講，解析半導體測試技術發展與人才需求。（圖 / 中原大學提供）
為支持產學交流並拓展學生視野，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學發表「ATE測試與AI驅動趨勢」專題演講。他指出，隨著AI、先進封裝、車用電子與資料中心等應用快速發展，半導體產品複雜度持續提升，測試技術挑戰也同步升高。AI時代帶動半導體需求成長，後段封裝與測試的重要性將持續提升，尤其KGD（Known Good Die）、系統級測試及高並行測試能力，將成為關鍵競爭力。他也勉勵學生持續關注AI與半導體產業趨勢，厚植專業實力，把握未來職涯發展機會。
此外，為深化校企連結，Teradyne亦宣布提供一年期兼職實習名額，將課堂訓練延伸至企業環境，強化實務經驗累積。人資部門並同步啟動學生人才資料庫建置，提升未來半導體測試工程師的招募效率。Teradyne表示，本計畫不僅有助於縮短學界與產業的技術落差，更象徵公司在台灣高階測試人才供應鏈布局的重要一步，預期將為未來三到五年的人才競爭力帶來實質助益。
中原大學與Teradyne合作開設「高效能運算與共光學封裝測試」產學課程，攜手培育半導體檢測人才。（圖 / 中原大學提供）
中原大學與Teradyne合作開設的「高效能運算與共光學封裝測試」課程，邀集Teradyne資深應用工程師與博士級專家組成講師團隊授課，完整導入當前半導體產業最重視的實務能力。課程為期16週，聚焦半導體測試、自動化設備（ATE）、光電封裝與矽光子量測等前瞻技術。為強化教學成效與實作深度，課程實驗安排於Teradyne新竹據點進行，學生可直接接觸產線級儀器與量測設備。 中原大學表示，面對半導體產業快速發展與智慧化轉型趨勢，未來將持續深化與國際企業之合作。美商Teradyne為全球知名自動化測試設備與先進機器人技術公司，長期深耕半導體測試領域。此次雙方合作，不僅縮短學生與產業的距離，也為企業人才布局提供解方，在AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展的趨勢下，攜手樹立產學合作新標竿。
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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
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
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後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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資訊工程系（下）｜從 Debug 到密碼間諜戰，教室裡的腦內對決現場｜逢甲大學｜科系真心話
資工系下集，帶你走進資工人的真實世界。從大學四年如何被訓練成冷靜又邏輯的「問題拆解高手」，到老師如何用生活化教學讓程式與晶片變得有趣，再到研究所與職場的抉擇路口——升學還是就業？軟體還是硬體？本集也邀請逢甲資工的老師與博士生分享心法，談資工系學生最容易忽略的軟實力、真實挑戰與給準新生的建議。一次看清資工系從學習到職涯的全貌！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓
逢甲大學資工系：郭崇韋老師、陳子皓同學
點擊了解本集章節
02:21 想讀資工？先測是不是「研究/實作」體質
06:46 老師超有邏輯？密碼學課程是「間諜競賽」
10:34 技術 100 分，表達能力 120 分！資工人的溝通秘笈
12:38 Coding 不只是 Debug！老師教你用程式算 BMI、搭 Ubike
17:29 唸資工要直衝碩士/博班？CP 值最高的學歷點在哪？
26:17 薪水怎麼選？硬體大廠 VS 外商軟體，秘訣大公開
29:05 社會化衝擊：資工新鮮人剛出社會遇到的四大崩潰
32:46 給未來資工人：鎖定未來工作，擁抱科技熱忱
收聽這集，你會知道——
提到資工系，許多人腦海浮現的畫面是內向、邏輯強的學生，獨自對著螢幕 debug。然而，資工系的世界遠不止程式碼，它是一個兼具創造力、解題能力與個人成長的專業養成場域。
人格特質的重要性：研究型與實作型
逢甲大學郭崇韋老師指出，資工系學生多具備 I 型（研究型）與 R 型（實作型）人格。I 型學生熱衷探索新知，能應對技術快速變化；R 型學生喜愛動手實作，與程式設計的學習特性契合。一個樂於鑽研並持續實作的人，相對更適合在資工領域發揮潛力。
課程融合理論與生活，資安課像玩密碼間諜戰
資工系課程並非全是抽象理論。博士班同學陳子皓分享自己曾修讀的「密碼學」課程，老師帶領課堂的方式如同一場數位諜報戰：學生分組競賽、互相破解加密訊息，並進行情境演練模擬真實資安攻防。這種設計讓抽象理論具象化，學生能將所學知識直接應用於實務中，同時提升邏輯思維與問題拆解能力。
碩士學位不只為履歷加分，更是心態的「成年禮」
郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，主要在於大學階段常常是老師在後面督促學生前進，但碩士班則必須主動對自己的研究與未來全權負責，心態上的轉變是邁向成熟的關鍵一步。另外也考量未來職場晉升管理職時，學歷也可能成為被主管與部屬評估的要素。
對於有志繼續深造的學生，陳子皓同學也分享，在選擇碩士班或博士班時，找到對的指導教授與研究室，遠比學校的排名或名聲更重要，一個好的指導教授和實驗室文化，將直接塑造你的專業技能、研究視野與做事態度，對於自己未來發展的影響，遠大於單純的學校光環。因此，花時間去深入了解潛在指導教授的研究方向與風格，才是最明智的投資。
總結而言，資工系的教育核心不只是寫程式，而是學會系統拆解問題、耐心面對錯誤，並善用技術與表達力解決真實問題。鼓勵對科技充滿熱忱、喜歡探索新知、樂於動手做的同學加入資工系的行列。
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【延伸資源】
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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
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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和AI聊天每句都要花錢！全球算力價格齊漲，企業如何迎戰Token經濟？
AI進軍百工百業， 迎接黃仁勳的Token經濟時代！全球算力價格齊漲，企業買Token比員工薪水還貴？當AI吃到飽模式終結，買算力先算投資報酬率。《天下雜誌》解密工作流程到組織運作，4大管理新思維！
文／林宏達、鄧凱元 圖／AI影像後製 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
算力價格齊漲，矽谷也吃不消迎戰Token經濟的4大管理新思維Token經濟第一步：投報率思維，殺雞不須用牛刀Token經濟第二步：流程逆分工，一人抵一個團隊Token經濟第三步：組織升級，三大職務搭配AI大腦Token經濟第四步：算力佈局，雲端、地端怎麼搭？
在鍵盤上隨意打進幾個字，等待雲端回應內容。這個不起眼的動作，中間傳遞的所有資訊，在AI時代，有了一個響亮的名字，叫做Token，中國翻譯成詞元。它不只是AI服務的計價單位，更是AI時代的新石油。
Token是什麼？OpenAI的官方網頁解釋是，你輸入詢問AI的文字、上傳的圖片，都會換算為Token計算使用量。不只如此，包含這些資料儲存在AI的「記憶」中，或進行推理、存取這些資料，到最後回傳給你答案，全都要按照使用的Token數量計費。
註：Token是AI模型處理資料的最小單位，AI模型只能看懂數字，因此你輸入的文字和資料，會透過分詞器（Tokenizer）切成片段，每一段就是一個Token，再轉為數字。輸入同樣的意思，用中文會比英文消耗更多Token，且不同公司計算Token的方式也不同。 Token是使用AI模型的計費基礎，從你對AI模型輸入的命令，上傳要分析的資料內容，到產生結果，每個流程都需要按Token收費。更重要的是，代理式AI出現後，由於代理式AI會自動推論、自動送出命令，重新讀取在AI系統裡的資料，等於自動幫你花掉Token，其對Token的消耗遠高於過去的對話式AI。
今年3月，黃仁勳表示，「Token是新的大宗商品。」他對所有人說，「你的工廠生產Token的速度，影響你明年的營收。」
他更預期，未來Token的價格會開始分化，有的幾乎不用錢，但目前最貴的GPT 5.5 Pro賣180美元（以每百萬Token計價），比黃仁勳喊價最貴可賣到150美元還高。
他以此唱旺算力需求，鼓勵所有人繼續買他的GPU、AI伺服器。
算力價格齊漲，矽谷也吃不消
黃仁勳為什麼喊出「Token經濟」？因為，隨著去年底代理式AI（Agentic AI）登場，這種具備自主性、規劃與工具調用能力的AI系統，讓企業更積極用此解決真實世界的問題，Token愈用愈多。
「先前做AI模型的業者並不賺錢，現在將進入真正可賺錢的階段，」AMD董事長蘇姿丰在5月的《天下》論壇時也說。
「全球已開始研究Token使用效率，」緯創董事長林憲銘指出，市場開始重視效能，就代表產業已經進入真正競爭階段，而不是短暫熱潮。
對公司而言，Token經濟的關鍵是，一方面搭上代理式AI改造企業的列車，一方面能妥善控制Token成本。
對個人而言，面對Token經濟的關鍵是如何善用Token資源，在全新的組織形態下，聰明工作。
當前，Token經濟的第一大挑戰，就是尖端模型漲價。
今年初，矽谷企業拚命鼓勵員工使用代理式AI，甚至出現了流行詞TokenMaxxing（Token極大化），Meta還替員工排名誰用得多，以證明自己更「AI原生」，結果一個月內用掉數億美元的Token；Uber則是4個月內用完全年的AI預算，矽谷因此改吹起TokenMinning（Token極小化）風潮，大家都開始在管控Token用量。
果然，今年中，先進AI模型生產的Token價格，將開始調升。
6月30日，Anthropic公告，最多軟體工程師用的Claude Sonnet 5模型，原本輸出100萬Token要價10美元，9月1日起調漲到15美元。
美國《AI Weekly》報導，亞馬遜7月起的GPU算力價格也要漲2成，這已是今年第2次調價；今年3月，阿里雲也宣布調漲部份算力價格，漲幅從5%到34%。
迎戰Token經濟的4大管理新思維
Token經濟第一步：投報率思維，殺雞不須用牛刀
面對模型或算力漲價的壓力，Google Cloud亞太區AI上市業務總經理柯德睿（Harsha Konduri）建議，企業要有投資報酬率的思維。首先，要挑選有投報率的專案，做AI改造；其次，視需求組合不同AI模型，把錢花在刀口上。
如何找到有AI投資報酬率的專案，有以下三個「要」：
一、要找到AI能解決，有可行性的問題。
二、要找到解決這個問題的合適資料，打造適合組織的流程。
三、要找到能夠擴大規模，提供資料可視性和AI治理，讓整個公司獲益的專案。
以中南美洲電商霸主美卡多（Mercado Libre）為例，這家公司把Token花在吸引客戶回流，利用客戶在網路上留下的新數據，不斷增強AI對客戶喜好的判斷，為客戶創造新的體驗。不斷流進的資訊形成新的競爭門檻，「對手就算用同樣的模型，也無法競爭。」
此外，柯德睿也建議，企業要將AI任務分級。他曾遇過一家東南亞新創公司，把錢都投在最昂貴的模型，一個星期就燒光了所有的預算。深談後，他建議，像編寫文件等工作，用一般的模型照樣能完成。「不要把錢全花在最貴的AI模型上，」他強調。
換言之，殺雞不需用牛刀。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
成立33年，生產工業級和電信網路設備的台灣公司主向位科技，也是先挑選有投報率的專案，導入代理式AI。
主向位總經理特助張承軒，挑選採購入手。因為採購需要頻繁跟供應商確認交期，反覆跟生產線確認，再回到ERP系統裡去修改計劃，每年至少1500張採購單，得雇4個採購加一個助理才能完成。
於是他們請鼎新數智開發採購專用的代理式AI，會自動讀取電郵，主動比對庫存和產線狀況，直接生成單據，只等採購人員確認。
一開始，員工擔心新專案會加重工作負擔，公司選擇不強推AI，而是放在員工電腦裡，告訴他們有這個工具。後來，有採購休假時，員工打開電腦試用，結果發現AI讓採購的負擔減少5成，有人休假，竟然也不用加班。
Token經濟第二步：流程逆分工，一人抵一個團隊
主向位副總經理高健益說，員工心態因此明顯轉變，在不增加人力的情況下，達交率比導入AI前增加3成。
隨著代理式AI愈來愈普及，Token經濟的第二步，是企業組織改造。
台灣大總經理林之晨與資訊長蔡祈岩的新書《逆分工：AI時代的生產力革命》，搶先揭示未來組織變化的實況。
一年半前，林之晨在台灣大導入了「超人計劃」，目標3年內，8成員工至少掌握一項AI工具，目前已平均替員工省下了4小時工時。「繁雜、重複的工作減少了，反而能做更有意義的事，」林之晨說。
同時間，每個專案的人力運用也正在壓縮中。例如，以往做一個網站，光工程師就分成數據層、應用層專業，至少要過七、八手。但現在設計師與AI協作，就能做出草稿，接著與工程師對接。流程壓縮後，來回溝通的時間也變短。
他們將此去中間、反流水線式的做法稱為「逆分工」。
台灣大總經理林之晨（右）與資訊長蔡祈岩（左）強調，逆分工可讓員工釋放更高生產力。（圖／王建棟攝，由天下雜誌授權轉載）
在蔡祈岩主管的資訊部，改變更激烈。以往，資訊部400多個應用系統，每一個人都被分配管特定系統。
但蔡祈岩實驗，將400多個應用系統訓練成AI大腦，團隊中就出現了人數不多，但很會用AI，效率高的「快攻部隊」。「已經開始走向20／80分工，」他說，「這人數不多的快攻部隊，有AI輔助後，400多個系統，出現任何問題，解題的效果常常更好。」
因此，他們預測，未來可能的組織型態，將由如快攻部隊的2成「領域專家」，以及8成的「液態」與「變形蟲」式專案人員擔綱。不僅資訊軟體，法務、財會也會如此。這樣的分工方式，能把人從價值低的工作解放，把時間投入價值更高、服務更好的工作。
延伸閱讀：AI破牆，硬知識貶值了！拆解「2種智力」決定你被取代還是被放大
Token經濟第三步：組織升級，三大職務搭配AI大腦
更極致的逆分工，已在美國引起巨浪。2月，前推特共同創辦人、現任金融服務公司Block執行長多西（Jack Dorsey）一口氣裁了4成員工，總數4000人。彼時公司規模與獲利，都在成長中。
他解釋，公司AI大腦每週都在進步，已改變營運公司的邏輯。明年多數企業就會意識到這件事，所以他要更早採取結構性的改變，「更小的團隊，應用我們打造的工具，可以做得更多。」
他認為，企業傳統的金字塔、階層式架構，本質是為了資訊流的控制。未來，資訊控制將由AI負責，新架構的核心是數據、模型搭建的公司AI大腦。
未來企業只需要3種角色，可以直接掌握內外部大數據，並調動AI代理人（AI agent）完成任務。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
最多人將成為獨立貢獻者（Individual Contributors），他們可以是銷售人員、工程師、設計師等，藉由調取企業大腦、代理人輔助，放大產出。因為AI賦能，專業也將更多元。
次多是直接負責人（Directly Responsible Individuals），這群人的關鍵是理解企業目標，也能直接面對與滿足客戶需求，能調度一個團隊與資源，完成一個任務。
Token經濟時代的管理者則是球員兼教練（Playercoaches）。他們協助獨立貢獻者、直接負責人成長，確保與公司策略一致，同時也負責品質把關與精進。
多西正在實踐自己的理論，Block的組織階層，預計今年將從5層，縮減為2到3個階層。「從核心改變公司運作的方法，能大幅增加我們帶給客戶的價值，」他認為。
趨勢科技也正在進行生產力實驗。旗下TrendAI企業事業群營運長金敬秀（Rachel Jin）發現，以前一個專案大約20個人，現在同樣的工作5個人就能完成，而且速度更快。所以，她開始把工作切小，讓每一個團隊都能獨立完成工作。
Token經濟第四步：算力佈局，雲端、地端怎麼搭？
釋出的人力，加上AI輔助，提高跨界範疇，譬如原本的軟體工程師調去做行銷，甚至對接法律合約和財報。
眼前，跟組織改造一樣關鍵的，是Token的算力佈局。要控制Token成本，必須思考投資地端，或租用雲端算力的平衡。
企業算力架構方案選擇：AI基礎建設佈局4大方案
方案在地部署新興雲端服務商大型雲端服務商API串接說明企業自建算力，如科技業與金融業自行架設運算機房第三方業者建置算力機房，企業可以透過租用的方式取得算力主流大語言模型與算力服務商，如微軟、AWS、Google等大語言模型可透過API（應用程式介面）與企業開發之AI代理人串接，調用特定模型算力單位成本最低中等高偏高，價格間距大擴充性中等高中等／高極高自主性與客製化完全自主中等中等極低（無法掌控基礎設施層，且難以微調AI）安全性與數據主權最高（完全掌控資料、傳輸與儲存）高（較高程度掌握基礎設施與資料）中等（存在資料洩漏風險，對算力託管位置掌控度較低）低（掌控運算架構與治理難度高）最佳適用場景穩定、運算量高的運用變動性高的運算需求、概念驗證（POCs）、成本敏感專案變動性高的運算需求、概念驗證快速實驗、AI代理人、檢索增強生成（RAG）
不擔心算力沒人用的工業電腦龍頭研華，選擇自建部份算力。
和泰汽車MaaS本部長韓志剛，現階段選擇租用雲端算力。他指出，儘管去年AI成本增加25%到30%，但仍在可接受範圍。而且現在AI技術不斷推陳出新，設備折舊快，租用雲端算力才是最有彈性的選擇。
他們把重心放在建立流程，用AI增加運作效率。
和泰2025年就開始為員工採購企業版AI帳號，圖為MaaS本部長韓志剛。（圖／莊凱程攝，由天下雜誌授權轉載）
例如，和泰每年收到約12000通客服電話，為確保服務品質，過去透過和顧問公司合作，用人工抽查約2%電話內容。今年嘗試以AI檢查每一通客服電話品質，但單通成本僅剩原本的千分之五。「今年各本部長績效，5成將來自對AI推動的成績，」韓志剛透露。
勤業眾信資深執行副總經理陳鴻棋認為，成本、資安與專案類型，都是評估算力成本效益的關鍵，也可以在不同使用情境，混合搭配不同的算力架構。像是零售業的單點活動，就適合彈性高的串接API（應用程式介面），單純調用外部模型。但用量穩定，資安機敏最高的金融與科技等，不少企業選擇自建算力。
當代理式AI進入現實，被個人、企業大量運用，Token帳單只是結果。從挑選算力與模型、組織改造到硬體投資，拉高Token效能，將是一門很深的現代管理學。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
（原文標題：和AI聊天每句話都要花錢！企業迎戰Token經濟 哪些模型CP值最高？）
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AI代理搶飯碗，新人愈來愈難找工作？職場分工大洗牌，老闆最愛用「這類人」
喊AI就有培訓經費，真的嗎？
AI來襲，跟公司爭取培訓經費、加強技能，OK嗎？聽完這集你會學到，如何用緊急v.s.重要的「四象限圖」，精準表達學習需求，同時將個人職涯發展和公司的組織策略及部門績效掛鉤，優先執行關乎公司成長的戰略佈局。至於AI職能需求，可運用PDDRO（規畫、設計、執行、檢核、成果）流程與 SMART 原則確保訓練落地，搭配「公司內部大神」分享以實體線上「混成式教學」，極大化預算效益。
【本集來賓】穆廣浩，仰德集團新竹物流人資主管，有多年人資經驗，也是104Giver職涯引導師。
【本集重點】03:26 企業規劃年度教育訓練計畫的第一步04:55 如何蒐集真正的需求？06:40 如何從高階主管取得訓練需求？08:13 員工訓練需求如何滿足？11:00 如何推動員工AI轉型？13:30 企業資源有限，如何規劃？15:31 訓練費用有效運用：內外部講師，混成式、線上E課程、實體課程23:58 AI訓練如何落實在年度計畫？26:53 教育訓練有沒有效？如何檢視？28:30 員工學習需求可以主動提出嗎？
▍有效經營雇主品牌，你還可以聽EP583【雇主品牌】請病假，仍有全勤？！四大勞動新制上路！全勤獎金應按比例發放 EP448【雇主品牌】員工激勵「獎」在心坎裡。 公開「有面子」，獎酬「有裡子」，WFH「有彈性」 EP564【雇主品牌】員工兼講師！核心技術肥水不落外人田。 知識煉金術！將員工「隱性知識」顯性化、標準化、生動化 按「Follow」訂閱，最新一集Podcast立即傳送
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