Agile 敏捷開發方法
104學習
敏捷開發
這項技能強調團隊快速回應變化，透過短週期迭代，持續交付可用成果。工作過程中重視溝通協作和客戶回饋，避免過度規劃與僵化流程。能有效提升產品品質與開發效率，減少風險與浪費。具備這項能力，表示你能靈活調整工作策略，適應市場需求變動，並促進跨部門合作，對現代企業非常重要。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
PMI-ACP 敏捷專案管理師認證暨實務課程
敏捷式管理
頂尖業務必修課：從陌生開發銷售技巧到成交與顧客維繫【08/31】台中場
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
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)
人資專案管理師認證
專案成敗早在專案念頭發起時就已決定大半，雖然專案管理(Project Management)早在各個產業領域深入推廣，然而對於許多人資夥伴而言，似乎還是欠缺可實際運用的成功模式。藉由每位講師多年人資專案輔導與實際推動經驗，透過理論架構與案例分享，引領大家正確地從完整人力資源體系的宏觀角度切入，順利地將專案管理(Project Management)手法與工具成功應用在人資領域的各種企劃技巧、工具軟體、簡報提案與進度掌握上，進一步協助人資夥伴提升人資專案管理的績效表現。
社團法人中華人力資源管理協會
進階客戶服務(PCS .)
進階客戶服務(PCS)證照專注於提升專業客服人員的溝通技巧與問題解決能力，強化客戶關係管理及服務品質。持有此證照者具備有效處理客戶需求與抱怨的能力，能運用多元溝通工具提升客戶滿意度，並熟悉服務流程優化與團隊協作，適用於各行各業的客服相關職務，助力職場競爭力提升。
尚未查核發照單位
Master CIW Enterprise Developer
CIW(Certified Internet Webmaster) 認證是目前唯一針對互聯網專業人員的國際權威認證。CIW培訓著重於技術水平的提高和商業實踐的具體運用，使企業在網絡商業環境中提高市場競爭能力。
Master CIW Enterprise Developer 為精通建置多層式資料庫 (n-tier database) 與網路應用程式的Java, Java APIs, Java Database Connecitivity (JDBC) 解決方案、中介開發軟體工具 (middle tools)、分散式物件模組 (distributed object models)，如CORBA/ORB 和 IIOP的舊有專屬系統之連接 (legacy connectivity) 等解決方案的專業能力認證。CIW是一種基於互聯網專業技能的培訓認證，適合設計、開發、管理、安全防護、技術支持互聯網及企業網相關業務的人士。
Prosoft Learning Corp.
CCMSE NG with AI
CCMSE NG with AI證照專注於結合人工智慧技術與跨領域系統工程的應用，培養具備系統思維與AI實務能力的人才。持證者能運用AI工具優化系統設計與管理流程，提升企業決策效率與競爭力，適用於製造、資訊科技及工程管理等多元產業。此證照強調理論與實務並重，助力專業人士掌握未來智慧化趨勢，提升職場價值。
Check Point
精選貼文，掌握第一手知識
瀑布式專案管理與敏捷開發，兩種主流專案管理方法比較與介紹
瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種專案管理方法，各自適合不同專案需求。瀑布式是一種線性且固定流程的方式，強調文件完整性與階段性的執行，適用於需求穩定的大型專案；而敏捷開發則採取迭代與漸進式方法，強調靈活性、快速交付與持續改進，適合需求多變或快速市場反應的專案。選擇合適方法需視專案特性與目標而定，以達最佳成效。
瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種常見的專案管理方法，各自適合不同類型的專案需求。以下是這兩者的簡介及主要差異：
▎ 瀑布式專案管理 (Waterfall Project Management)】
【介紹】
瀑布式是一種線性且順序分明的專案管理方法，每個階段完成後才能進入下一階段，前一階段的結果會成為下一階段的輸入。
【主要特點】
1. 固定流程：明確的需求分析、設計、開發、測試、部署、維護等階段。
2. 文件驅動：大量文檔記錄，包括需求規範、設計文檔、測試計劃等。
3. 不可逆：完成某階段後，難以回頭修改，除非進行全面重新規劃。
4. 時間和成本預估準確：適合需求穩定、不易改變的專案。
【適用場合】
- 預期需求不會改變的大型專案（如基礎建設、政府合約）。
- 時間表和預算非常固定的項目。
▎敏捷開發 (Agile Development)
【介紹】
敏捷是一種迭代式和漸進式的專案開發方法，強調靈活性、團隊協作和快速交付高價值成果。
【主要特點】
1. 迭代開發：將專案分成數個短週期（通常2-4週），稱為「衝刺 (Sprint)」。
2. 適應性高：能快速應對需求變更或優先級調整。
3. 輕量級文件：重點放在可運行的產品而非詳細文檔。
4. 頻繁交付：每次迭代交付一個可用版本，逐步完善產品。
5. 持續溝通：重視與客戶和團隊的溝通，通常會有每日站會。
【適用場合】
- 快速變化的市場或需求不確定的專案（如軟體產品）。
- 需要快速交付和用戶反饋迭代的項目。
【選擇方法的建議】
- 如果你的專案需求穩定、規模大且對成本與時間敏感，可以選擇瀑布式方法。
- 如果專案處於不確定性較高或需要快速交付並依據反饋調整時，建議選擇敏捷開發。
精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable？三個問題選對模型，額度用更久
同一個問題丟給 Claude，有時又快又好，有時卻等很久、還把額度用光？
問題往往不在你的提問，而是模型沒選對。
打開 Claude 的模型選單，會看到四個名字。可以把它們想成四種同事：
Haiku：反應最快的助理，適合快速摘要、擷取重點（免費版可用）
Sonnet：什麼都能接的主力，寫作、分析、程式都行（免費版可用）
Opus：擅長深度思考的資深顧問，適合複雜研究與推理（Pro 以上）
Fable：能自己規劃、自己檢查的專案負責人，適合從零做出完整成品（付費方案）
能力越強，回答越慢，也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事，只是白白燒掉額度。
選之前，先問自己三個問題：
1. 這件事要想多深？
查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠；比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考
2. 做錯的代價多大？
內部草稿 → 錯了改就好；要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型，也要更仔細檢查
3. 要它自己做多久？
一問一答 → Sonnet 就很夠；從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable
記住一個原則：先輕後重，不夠再升級。
Haiku → Sonnet → Opus → Fable
另外，選單裡還有一個「Effort（思考深度）」：整理會議紀錄時調低，回得快；審合約、找風險時調高，想得更完整。
最常見的三個錯誤：
・什麼都用最強的模型
・答案不好只會換模型，卻沒先把需求講清楚
・只看答案長短，不看有沒有抓到重點
小練習：下面三件工作，你會各選哪個模型？
① 回覆客戶的簡單詢問
② 分析半年銷售數據寫成報告
③ 從零規劃一套新人訓練
（參考答案：① Haiku ② 先用 Sonnet，要給主管決策就升 Opus ③ Fable）
想看完整五分鐘影音說明，104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線，免費報名就能看：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01
也歡迎在留言分享：你平常最常用哪個模型？有沒有拿兩個模型比較過同一件工作？
資料來源：
Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉
https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model
（模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準：Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1）
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協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
104人資市集一站式幫你解決企業培訓，管理、AI職能、企業法遵>>
方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
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4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
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在傳統零售與數位創新的分界線上，統一超商旗下的uniopen團隊成功實現了兩者的融合。這個部門肩負著打造 「亞洲流通生活平台」 的重要使命，以新創般的速度，利用集團的穩定資源，重塑消費者與7-ELEVEN、星巴克等品牌之間的連結。團隊鼓勵成員在「沒有究責、只有成長」的開放文化中，實踐「做中學」（3E 架構），將程式碼轉化為能直接改善日常生活的影響力。在這裡，你可以在穩定中加速前進，親手定義零售科技的未來。
文／《104職場力》
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從零開始的冒險：新人工程師的第一場挑戰不只是 App，而是生活平台功能落地：從程式到影響力沒有究責，只有成長面向未來：一站式的整合體驗在穩定中前進，創新步伐更有力
在新創與大企業之間，總存在著一道微妙的分界線。
前者速度快、自由度高，但資源有限；後者制度完整、穩定可靠，卻常被認為創新不易。然而，統一超商旗下的uniopen團隊，正在打破這樣的框架，讓兩者真正融為一體。
這個誕生於傳統零售巨輪之中的數位新部門，肩負著打造「亞洲流通生活平台」的任務。它的挑戰，不單是開發一款App，而是重新定義消費者與品牌之間的連結。
團隊成員無論是新鮮人或跨界主管，都在穩定體制裡前進，在創新環境中扎根，攜手推動一場備受期待的數位革命。
從零開始的冒險：新人工程師的第一場挑戰
對統一超商研究發展部的APP工程師 蘇子安 而言，加入團隊是一場真正「從零開始」的冒險。
「這其實是我的第一份工作，去年才剛畢業。」他笑著說。令人意外的是，蘇子安大學念的是社會學，並非資訊相關科系。
在校期間因緣際會接觸到程式設計後，他才確定了自己的方向，後來更進一步報名AppWorks School，透過專案實作熟悉開發流程與團隊協作。
他回憶起當時的面試經驗：「uniopen的藍圖讓我非常驚豔。能從一個全新 App 的起點參與建置，對新鮮人來說非常難得。」
在多數公司，新人通常負責維護或協助任務，但在這裡，他從架構到功能都親身參與。
「最棒的是能親眼看著產品從無到有誕生，那種成就感很強烈。」
面對挑戰，他感謝團隊的帶領與節奏。「我們iOS團隊有六位工程師，其中兩位非常資深，提供了絕佳的學習條件。另外，剛入職前三個月還有導師引領，一開始會提供程式設計建議，後來再逐步放手讓我獨立作業。」
他表示，雖然有壓力，但步調合理，讓人能專注在學習與交付；在這裡，學習態度也遠比資歷更重要。
不只是 App，而是生活平台
對統一超商uniopen研究發展部部長劉昌祥而言，這個平台的誕生，是統一數位轉型的重要一步。
他提及整個計畫的起點：「這個構想來自 2022 年統一企業集團羅智先董事長提出的願景—要打造一個『亞洲流通生活平台』。我們以『生活平台』為核心，整合統一企業集團旗下品牌與服務，讓消費者能在同一個App裡完成購物、積點、支付與社群互動。」
他強調，uniopen不能被視為單一產品，而是一個持續演進的生態系。
「我們的目標是建立以會員為中心的數位交流空間。統一企業集團品牌眾多，從7-ELEVEN、星巴克到康是美、博客來等，最大的挑戰是讓消費者能在一個平台上，同步享受各品牌的便利與權益。」
劉昌祥指出，這樣的跨品牌整合既是技術挑戰，也是組織協作的考驗。
雖然形式上是一款App，但其本質，是要為統一企業集團建立一套共通的數位基礎建設。
他也坦言，整合不可能一步到位，必須循序漸進：「先整合統一企業集團會員資料，再建構各品牌的數位入口，同時彙整數位商品與優惠資訊，逐步完善會員旅程與回饋機制。最終，讓平台能支援品牌自營活動與促銷，並逐漸形成具備長期變現力的社群生態。」
劉昌祥進一步說明，uniopen所要打造的是一條從「發現、互動、交易到回饋」的完整路徑，「我們希望讓使用者在不同品牌場景之間穿梭時，權益與體驗都能完整延續。」
在網路廣告產業深耕超過二十年後，劉昌祥選擇轉戰零售體系，正是看見uniopen能「整合龐大資源、放大價值」的潛力與意義。
◆ 統一超商uniopen精選職缺 ▶ 看職缺
功能落地：從程式到影響力
對工程師而言，最令人興奮的事，莫過於看見自己寫的程式被真實使用。而讓蘇子安印象最深的一環，就是uniopen App中的地圖互動功能。
過去，已有不少門市店長會在LINE社群發布優惠訊息，他解釋：「把這項功能帶到App設計中，能讓使用者更容易找到所需資訊，也更快走進鄰近門市。」因此，團隊在App中導入Google Maps並整合發文機制；使用者在地圖頁面能一眼掌握附近門市的最新貼文與活動，也可直接分享現場資訊、留言互動，例如近期爆紅的翻轉布丁是否到貨。把內容與互動結合地理位置，讓優惠與補貨消息的傳遞更加即時快速，進一步帶動到店消費。
而這樣的開發經驗，讓他更確信技術可以直接改善日常體驗：資訊流動更快、觸達更準，消費者自然可以「走到哪、買到哪」。
他也補充產品藍圖的延展性：「一開始以社群、即時通訊為核心，未來會整合會員相關，讓流程更完整。」
這也是他最感到驕傲的一部分，能在大型集團的資源支持下，實現自主研發關鍵技術。
以即時通訊為例，「背後有一些比較難的技術」，在過去，小型團隊可能會需仰賴第三方服務，「但我們在這裡可以自己完成」。
劉昌祥補充，平台思維也體現在全通路的串接上：線上與線下的接觸點要能協同運作，從資訊查詢、優惠領取到實際購物與取貨，過程應該連續而不斷裂，讓品牌能以同一套會員識別與權益規則服務不同情境的消費者。
他進一步強調，uniopen與傳統電商不同，不僅處理交易，更要把社群互動、內容分享、任務與回饋機制結合起來，讓使用者願意長期停留並參與；而這些參與最終會成為品牌的重要數據資產，「讓我們能用更貼近消費者需求的方式進行高效溝通。」
沒有究責，只有成長
在快速變化的產品開發現場，團隊文化往往決定了專案能走多遠。蘇子安說，他最喜歡uniopen團隊的地方就是工作氛圍。
「發生問題時，大家不會急著追問是誰的錯，而是先把問題解決掉。」這樣的文化讓新人敢嘗試，也不怕提問。
至於個人成長，他也觀察到：「在程式碼檢視（Code Review）過程中會學到很多技巧，也會看到別人如何思考。」資深同事會從不同的技術層面逐一探討，讓新人不只是能把功能做出來，也理解為什麼要這樣做、怎麼做得更穩定。除了日常的程式協作外，團隊也不定期進行研討交流，內容包括即時通訊、後端介接、SSO等主題，由不同成員輪流分享；就算是不熟悉的領域，也能透過經驗分享快速掌握趨勢。他直言，這樣的支持對新鮮人很友善。
而在AI賦能時代，劉昌祥認為，保持學習動能是組織能持續前進的關鍵，但學習也要更聰明。他分享：「我們做過一次內部問卷，七成以上的同仁提到，AI工具可能會讓人過度依賴AI，容易忽略風險，或跳過必要的學習路徑。」
因此，為了要合宜使用AI同時精進自身技術，uniopen團隊依循下列原則：善用工具、理解原理，不讓工具取代思考，讓每一次AI的應用，都能真正促進能力成長。
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面向未來：一站式的整合體驗
談到自己投入這個團隊的動機與視野，劉昌祥直言：「人生最棒的事情，就是你可以做一些貢獻，而且這個貢獻是超越個人的遠大目標。」
對他而言，uniopen承載的不僅是統一企業集團的轉型任務，更是一場關於「連結」的長期探索與實踐。
他補充，uniopen希望成為「統一生活品牌的單一窗口」，並建立起顧客資料平台，作為精準行銷與個人化服務的基礎；在會員整合之上，讓各品牌在同一平台更有效地與消費者互動，也能以數據為依據做出決策。
他也預期，隨著會員服務與數據能力的成熟，線上線下的消費行為將更緊密地整合；再加上AI的導入，零售將出現新的產品與技術創新。從智慧搜尋、個人化推薦到智慧客服，這些應用都將讓消費過程更加順暢與高效，未來的消費生活也將因此變得更為智能便利。
對仍在職場初期的蘇子安來說，能參與其中已是一種成就。「看到新功能上線、被使用者討論，就會覺得我們寫的東西真的被看見了。」對工程師而言，這正是把技術化為影響力的路徑。
在穩定中前進，創新步伐更有力
在多數人眼中，創新屬於新創；穩定，則是大企業的代名詞。但uniopen團隊的發展現況，證明了創新速度與穩定資源之間無須二選一，也能有更聰明的整合。
在這個由統一超商孕育的新平台裡，工程師用技術解決真實問題，也在完善制度與開放文化中不斷成長。
無論是剛入職場的年輕工程師蘇子安，還是從數位廣告轉入零售的技術專家劉昌祥，他們都在這裡找到絕佳的發展空間。
對這群在uniopen奮戰的技術人才而言，改變已經開始，而未來，也正由他們親手定義。
104精選：【統一超商】精選職缺！
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Claude Code Subagent怎麼用？3分鐘建好第一個子代理，判斷何時該多Agent分工
一個任務想同時檢查安全性、效能和測試，只能一件一件問AI？本文說明Subagent（子代理）的分工模式，帶你用一個Markdown檔建立第一個官方Subagent，再用一張表判斷什麼任務適合多Agent協作。本文節錄自《Claude Code全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
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什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
編按：本文收錄Subagent觀念與官方Subagent實作；以Python自製Orchestrator的逐步教學未收錄，文末附「進階實作提示詞」，可直接讓Claude Code幫你建好。
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？
一般使用Claude Code的互動是一對一的：你問一個問題，Claude回答，然後再問下一個。
Subagent（子代理）改變了這個模式：
你的指令
↓
Orchestrator Agent（協調者）
├──> Subagent A：分析安全性
├──> Subagent B：分析效能
└──> Subagent C：分析測試覆蓋率
↓（三個同時執行）
Orchestrator 收集結果，合併報告
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
為什麼要用多Agent？
速度：3個任務同時跑，比依序執行快3倍
專注：每個Agent只做一件事，提示詞更精準
隔離：一個Agent失敗不影響其他Agent的結果
規模：一個人管不完的工作，交給Agent軍團
「Subagent」其實有兩種
在Claude Code的語境裡，「Subagent／子代理」這個詞指兩件不同的東西，別混在一起：
官方Subagent自製Orchestrator本體.claude/agents/*.md 定義檔（YAML frontmatter + system prompt）你自己寫的Python腳本執行方式在互動session內，由主Agent自動委派或你明確指名用 claude --print 開多個獨立進程平行呼叫上下文每個Subagent有獨立context，結果回傳主對話每個進程完全獨立，由腳本收集輸出適合重複使用的專職角色（審查員、測試員、文件寫手）大量平行任務、CI/CD整合、跨專案批次處理
官方Subagent是Claude Code內建、最正規的子代理機制（下文會帶你從零建立）；自製Orchestrator則是當你需要一次派遣大量Agent、或把Claude塞進自動化管線時用。
建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案
若走「Python orchestrator + --print CLI」的程式化路線，可以一次派遣大量Agent平行工作。但你的第一個Subagent不應該寫Python——官方Subagent只是一個Markdown檔案，3分鐘就能建好。
舊版備註：舊版Claude Code曾提供 /agents 互動式精靈（7步驟引導建立Agent），該精靈已於v2.1.198（2026-07-01）移除。現在的做法是直接建立定義檔，反而更快、更透明；細節以官方文件為準。
官方Subagent的本體是一個放在以下位置的Markdown檔案：
位置範圍適合場景.claude/agents/（專案根目錄下）只有目前專案能用跟專案綁定的Agent（如Flask app的API tester）~/.claude/agents/所有專案都能用跨專案通用的Agent（如「程式碼審查員」）
第一次練習建議放專案級，玩壞了不會影響其他專案。
建立資料夾與定義檔
# Windows PowerShell（在專案根目錄下）
New-Item -ItemType Directory -Force .claude\agents
notepad .claude\agents\security-reviewer.md
# macOS / Linux（在專案根目錄下）
mkdir -p .claude/agents
nano .claude/agents/security-reviewer.md
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
security-reviewer.md 完整內容（可直接貼）
---
name: security-reviewer
description: 安全性審查專家。當使用者要求檢查安全漏洞、SQL injection、硬編碼密碼、eval/exec 濫用、輸入驗證問題時使用此 agent。
tools: Read, Grep, Glob
model: sonnet
---
你是一位資安專家，專門審查 Python 程式碼的安全性。
分析範圍：
- 注入攻擊（eval、exec、shell injection、SQL injection）
- 敏感資料處理（明文密碼、硬編碼金鑰、個資）
- 不安全的函式使用
- 缺少輸入驗證
輸出格式：Markdown 報告，每個問題標注嚴重度（🔴嚴重/🟠中等/🟡輕微）、檔案與大約行數、問題描述、具體修正建議。
只報告確定的問題，不要猜測。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
frontmatter欄位說明：
欄位作用填寫要點nameAgent的識別名稱小寫加連字號，如 security-reviewerdescription決定觸發時機主Agent根據這段描述判斷「什麼時候該委派給它」，把使用情境寫清楚tools允許使用的工具最小權限原則：安全性審查只需要讀（Read、Grep、Glob），不給Write/Edit/Bashmodel使用的模型sonnet（平衡，推薦）/ opus（最強）/ haiku（最快最省）/ inherit（跟主Agent相同）
模型怎麼選：安全性審查建議sonnet（對應目前的claude-sonnet-5）——haiku（claude-haiku-4-5）太簡略容易漏掉細節；opus（claude-opus-4-8）或旗艦fable-5留給真正需要深度推理的任務，這類審查用不到。
觸發你的Subagent
存檔後重新啟動Claude Code（讓它重新讀取agents資料夾；是否需要重啟以實際版本為準），有兩種觸發方式：
自動委派：你的要求符合description描述時，主Agent自動把工作交給它
明確指名：直接說「用security-reviewer幫我審查calculator.py」
這裡拿calculator.py當練習對象，裡面故意留了eval()、shell=True等資安問題。你也可以換成手邊任何一支.py。
[模擬]觸發該Agent的對話：
> 用 security-reviewer 幫我審查 calculator.py
● security-reviewer(審查 calculator.py 的安全性)
完成
發現 2 個問題：
嚴重：calculate_from_string 使用 eval() 執行未驗證輸入
存在任意程式碼注入風險，建議改用 ast.literal_eval()
中等：run_calculator_script 以 subprocess.run(..., shell=True) 執行外部指令
若 script_path 來源可控則有 shell injection 風險，建議改為 shell=False 並拆成清單
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
官方Subagent vs.自製Orchestrator：什麼時候用哪個？
你的目標推薦方式第一次建Subagent練手.claude/agents/定義檔（本文示範）重複呼叫同一個專職Agent.claude/agents/定義檔即可一次平行派遣3+ 個AgentPython orchestrator整合進CI/CD pipelinePython orchestrator跨專案複用同一套Agent定義檔放~/.claude/agents/
結論：先用定義檔把「一個Agent一個職責」的概念跑通；自製Orchestrator是進階用法，學會了能應付更大規模的協作場景。
Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？
不是所有工作都適合Subagent架構。這張表幫你判斷：
情境建議架構原因分析一個檔案的bug單一Agent任務小，不值得overhead同時分析多個面向（安全/效能/測試）Multi-Agent面向獨立，可平行處理50個檔案，每個需要翻譯Multi-Agent大量獨立子任務寫一個複雜的功能，步驟有依賴單一Agent步驟有前後依賴，無法平行每天掃描新增的PR定時Orchestrator結合Routines定時執行跨語言文件翻譯（10種語言同時）Multi-Agent（10個）語言翻譯互相獨立
核心原則：任務之間沒有依賴關係、可以獨立完成，才值得用Multi-Agent。
【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
複製以下提示詞，直接貼進Claude Code開始操作。提示詞裡的檔名／路徑是示意，請換成你自己專案裡實際存在的。
開始前，請先確認兩件事：
系統已裝Python 3——Orchestrator是Python腳本。先驗證 python --version（沒反應試 py --version）。
claude指令在PATH裡——腳本會呼叫claude。先在終端機直接打 claude --version，確認叫得動。
Step 1：建立Orchestrator腳本
請幫我建立 orchestrator.py，能夠同時啟動 3 個子 Agent 分別執行：安全性掃描（偵測硬編碼密碼和 SQL injection）、效能分析（統計函式長度和巢狀層數）、測試覆蓋率報告。完成後合併三份報告輸出總結。
Step 2：執行並驗證結果
請執行 orchestrator.py，等待所有子 Agent 完成後，顯示最終整合報告，並標出最需要優先修正的問題。
節錄自：博碩文化《Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊》／曾慶良（阿亮老師） 著
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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從陌生到信任，空降主管帶領團隊的成功三步驟
空降主管要在新公司成功帶領團隊，挑戰重重，從建立信任到推動改變，每一步都需謹慎經營。文章指出三個關鍵步驟：先透過自我介紹與員工建立連結，化解疏離感；接著傾聽部屬需求，解決問題以贏得信任；最後辨識並妥善處理異心員工，維持團隊的整體效能。104人力銀行人資主管Sherry強調，空降主管的成功關鍵在於以人為本，當取得團隊信任並穩步達成目標後，便能在新環境中站穩腳步，帶領團隊面對更多挑戰。
文／104人力銀行人資主管 江錦樺
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當我們轉職到新公司，要能成功融入團隊並不容易，而不但要融入團隊，還要帶領好團隊更是難上加難，這就空降主管所面臨的難關。團隊裡多是資深員工，他們期待繼續安逸地工作，或是有以為自己會被晉升成主管的員工，但硬深深被空降主管攔胡了，心中多有不甘…
這些都是空降主管加入新公司，帶領團隊後會遇到的課題。對於空降主管而言，除了搞定老闆，還要搞定的就是團隊成員，該如何開始?
第一步：開放自我降低疏離
當主管剛到任新公司時，Sherry建議在部門會議團隊成員都在的場合，空降主管先自我介紹，並非只是簡單說自己是誰，而是分享自己過去重要工作經歷、家庭狀況(ex.是否有小孩、多大)、興趣休閒(ex.假日喜歡旅遊、追劇)等，產生與同仁的連結，降低員工對主管的戒心後，才說明公司對他及團隊的期待(ex. 業務目標)，並營造跟大家在同一條船上的氛圍感。
第二步：傾聽部屬破解難題
接著開始安排與同仁1:1面談，除了可以跟部屬建立關係外，也可以馬上掌握部門遇到的問題，而這些問題若空降主管能逐步幫忙解決，那就易取得部屬的信任，相信這個主管是來幫忙的，不是來當官。Sherry看過某位空降CXO，他就發現目前部門在推動跨部門的工作上，與其他部門主管溝通比較辛苦，他就主動跟同仁說可視會議需要，安排他也一起與會溝通，他的行事曆開放給部屬都能輕易看到及預約，當你能幫助部屬解決常久以來的問題，相信他們就會信任你、跟隨你。
第三步：辨識團隊中異心人
空降主管經過前兩步後，應該90%的同仁已經認可你了! 但你發現所有人都動起來往前走，卻有一位同仁看似不卑不亢卻僅完成最低期待的工作，你希望他再往前一步、多做些多思考，他卻一堆藉口遲不肯動，或許他就是團隊中的異心人。若是有這樣的成員，建議直接找該員面談點出你的觀察，也請他說明其想法、了解其所重視的工作價值後，明確告知你的期待、建議，並再給予一段時間調整，若其態度仍不理想但績效屬低標，就只讓他負責團隊中基本、例行工作，而若屬於績效未標達者，則依令法進行處置ex.轉調單位、PIP、資遣等，有時適當汰換團隊成員，反而會讓整體團隊氛圍、效率更佳。
空降主管的挑戰不容小覷，Sherry認為「謀事在人，成事也在人」，要融入團隊的重點在取得部屬信任，而當能帶領團隊達成階段目標後，空降主管就有底氣，並慢慢站穩腳步，而與團隊的關係亦更融洽，相信就能成功面對各式各樣的任務！
（原文標題：從陌生到信任，空降主管帶領團隊的成功三步驟）
║關鍵人才專屬主管職缺推薦║
MIS 資安主管
MIS高階主管｜ IC設計相關業 ｜新竹縣市全區 10以上資訊資安經驗│資安環境建立，及工具survey 導SAP 經驗佳、MIS 團隊管理
人資高階主管
人力資源主管｜ 印刷電路板製造業(PCB) ｜桃園區10年以上工作資歷│負責管理集團大陸廠所有子公司HR、上市公司HR管理經驗
專案主管
國外業務主管｜ 其他電子零組件相關業 ｜新竹市10年以上工作資歷│國際市場網通系統產品銷售的經驗並具有事業部P/L管控能力
Flip Chip處級主管
工廠主管｜ 半導體製造業 ｜高雄市10年以上工作資歷│ Flip Chip mounter / underfill /水洗 Cleaning 等站別專精一站以上
品質暨營運高階主管
品管／品保主管｜ 光電產業 ｜八德‧大溪‧復興 10年以上工作資歷│面板業相關或資通訊產業10年以上品質主管經驗、熟悉品質管理系統
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怕「AI感」毀掉你的專業度？不用硬藏！4個溝通切入點讓主管看見你的真本事！
交出的產出總有一股揮之不去的「AI感」？研究指出坦承被扣分、硬瞞被抓包更慘！本文解析職場AI誠實陷阱，提供4個向上溝通切入點，讓大家不用假裝純手工，也能在主管面前漂亮展現和AI協作的價值。
文／《104職場力》
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AI誠實陷阱，說與不說都有危機！不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」小提醒：小事別加戲，大事再講分工標籤撕不掉，那就大大方方貼著
當AI普遍到一個程度，主管老闆不再驚嘆「哇你會用AI」，反而瞇起眼睛盯著成果挑三揀四，上班族直接陷入兩難：不用AI，怕被嫌不知進取、產能落後；用了，又要面對專業度打折的質疑，人生好難！
更麻煩的是，就算自己不說，大家的雷達都很靈，不管是文字、影片還是排版，只要動用AI，再怎麼編輯微調，那股揮之不去的「AI感」就像撕不乾淨的標籤，明眼人一瞄就心裡有數，形同自動招供，既然根本藏不住，那到底該大方承認，還是低調不提？
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！
先面對現實：職場確實對「使用AI者」存在偏見，杜克大學的研究發現，大家會主觀認為用AI工作的人比較懶散、能力較差、較不積極。
那如果當個老實人，主動報備「這是我用AI做的」呢？很遺憾，這招防身術常常失靈。亞利桑那大學學者研究指出，只要主動坦承工作借助AI，別人心裡的信任分數就會默默往下滑，說法再怎麼委婉都一樣；但要是選擇咬牙硬瞞，一旦被抓包下場只會更慘，而洗不掉的「AI感」就是最直接的證據。
不過，杜克的研究也留了一條生路：如果管理階層本身就是AI重度使用者，風向會直接反轉，他們反而更偏好懂用AI工具的員工；此外，當任務本身明顯適合交給數位工具處理時，承認使用也不太會被扣分。
說穿了，大家扣分的真正原因是懷疑你在用工具時「把大腦一起交出去，自己摸魚不思考」。正如SHRM調查指出的「AI廢話」現象，當主管看著一份語氣客觀、正反各打五十大板，卻沒有半句立場、也完全脫離公司現況的產出時，心裡自然會打上大問號：你到底有沒有在動腦？
既然藏不住、工具也非用不可，職場人的解法就不是搞諜對諜，而是學會聰明展示「人機分工」，凸顯自己的優勢。
不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點
想化解AI兩難，讓管理者看見你的核心價值，不用假裝純全部手工作業，更不必費心把標籤撕乾淨，你只需要在日常匯報對話中，展現自己是AI的「指揮官」而非「轉發小弟」就好，具體來說，在向主管交付成果時，可以主動從這4個角度切入：
1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」
無腦工作的特徵是「AI吐出什麼就複製貼上什麼」，建議想展現篩選能力的人把溝通重點放在「淘汰的過程」。
低分說法：「主管，這是AI整理出的5個推廣切入點。」（主管心聲：那我直接看AI介面就好，請你幹嘛？）
高分說法：「我請AI針對競品動態整理出15種推廣方向，但我依據團隊Q3的預算上限與TA特性，先剔除了其中12個不可行的方式，最後以這3個方案去發想……」
這種說法讓人一聽就知道，AI只是輔助角色，真正能看出哪些行不通，並針對組織所需做出精準取捨的專家是你！
2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制
AI最大的盲點就是永遠活在沒有現實包袱的真空理想裡，就算點子想得再好，沒有根據組織實際情況調整，一交出去鐵定陣亡！這段「你如何依據當下的真實情境踩剎車、找出折衷解」的調整過程就是價值所在，也是溝通重點。
低分說法：「AI建議全流程數位化、改用線上表單，以提升團隊協作效率。」（主管心聲：這誰不知道？但第一線根本推不動啊！）
高分說法：「AI的理論推導是全流程數位化，但我考量到業務團隊這週正在月底衝刺，換系統反彈太大，因此我把流程拆成3階段，第1階段先保留2個核心必填欄位就好；第2階段……」
AI很懂商業理論，但他沒有你了解公司眉角、也沒有你清楚怎麼避開組織摩擦力，所以你才是能判斷事情能否推動、怎麼落地的專家。
3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」
大家最怕用AI的人「不查證就交差」，既然研究指出用AI容易被貼上「懶散、不嚴謹」的標籤，那打破偏見最乾脆的方式，就是把溝通重點放在「你抓出了哪些漏洞、核實了哪些數據」。
低分說法：「主管，這是AI跑出來的市場成長率與競品市佔率，給您參考。」（主管心聲：數字有沒有胡扯或幻覺？要是引發決策失誤，誰要負責？）
高分說法：「底層數據是請AI快速彙整公開報告，但我另外抽查了5份同業原始財報與官方統計來對照，抓出並修正了其中2處定義落差，以下數據都經人工審核確認過…… 」
這樣說直接打消摸魚疑慮！主管清楚知道AI充其量只是個幫忙跑腿的實習生，你才是那個能對資訊真偽負責、把守品質底線的人！
4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」
AI很常「面面俱到卻不給結論」，讓看的人翻白眼，既然是你交出去的提案，如果還是保留旁觀者的寫法一定會被詬病，這時除了解決問題，溝通重點也可以放在「你敢給出明確選擇並扛起責任」。
低分說法：「方案A成本低但時程長，方案B快速但預算高，兩者各有優劣。」（主管心聲：這分析我也看得出來，所以你的具體建議是什麼？）
高分說法：「AI把方案A與B的優缺點都拆得很完整；但綜合考量我們現階段的人力配置，我主張優先執行方案B，後續的時程推進與成效，由我主責盯緊……」
這種說法直接拉開你跟工具的層次！AI運算再快也只是給出選項，但只有人類能替組織拍板定案、扛起成敗責任。
小提醒：小事別加戲，大事再講分工
當然，不是每天每件事都要把這4招搬出來演一遍。
回一封日常Email或Slack訊息，AI頂多是潤飾錯字，送出前把客套公關腔刪掉、換回你平常講話的口氣就夠了，落落長解釋一堆反而會適得其反。
建議只在面臨重要專案、跨部門提案或策略匯報，甚至面臨質疑時再主動亮出底牌就好。
標籤撕不掉，那就大大方方貼著
職場的遊戲規則已經改變，解決AI兩難的關鍵只有「讓別人看得到你的判斷」。
所以，別因為怕被扣分就把AI晾在一邊，當身邊越來越多人把AI當成日常工具，今天用AI雖然要解釋，但明天不會用AI，恐怕才是被扣分的那一個，現在刻意不用，等於把練習的時間讓給了別人。
只要記得，AI幫忙省下時間，我們可以把省下的時間拿來想清楚、做決定，這才是職場人保有價值的地方。
延伸閱讀：
每週省下11小時卻更累？Botsitting讓87%職場人陷入「生產力假象」！
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
AI代理工時達人的6倍，注意力成瓶頸！從Anthropic內部研究看3個協作提醒
AI交出成果的速度愈來愈快，你卻忙著確認方向、檢查內容、回覆下一步？開發Claude的Anthropic研究自家員工後發現，AI代理執行時數達員工工時的6倍，人的注意力反而成為產出瓶頸。《104職場力》延伸整理3個提醒，帶你重新安排與AI協作的方式。
文／104職場力
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AI代理執行時數達人的6倍，為何注意力成瓶頸？產出增加，員工從「做事」轉向「管AI」提醒1：交給AI前，先決定要它做什麼、怎樣才算做好提醒2：產出增加，驗收方式也要調整提醒3：把注意力留給重要決定、讓團隊知道下一步從「做事」到「管AI」，判斷力要在工作中累積
「AI都幫忙做了，為什麼還有這麼多事要處理？」
同時請AI查資料、整理報表、寫提案，成果很快就送到眼前，接著卻是一連串需要你回應的問題：資料可靠嗎？哪個方向值得繼續？這份內容能交出去了嗎？
Anthropic在10月發布的內部報告〈How employment is changing at Anthropic〉，觀察到這種工作變化。研究分析公司的人事資料、AI使用紀錄、產出指標、員工問卷、行事曆與面試評分表，並訪談17名員工，追蹤AI如何改變工作與用人需求。Anthropic也指出，公司的部分用人做法有其特殊條件，這份研究提供了觀察工作變化的案例。
AI代理執行時數達人的6倍，為何注意力成瓶頸？
報告指出，到了2026年8月，員工指派的互動式AI代理累計執行時數，約為員工工時的6倍。這個比較加總了代理及子代理的執行時間，員工工時則按人數及每週40小時估算。AI代理可以連續執行多個步驟，例如使用工具、修改程式、測試與整理結果。這裡的執行時數計入推論與主動使用工具的時間，排除超過30分鐘的等待。
另一方面，AI代理仍經常需要人的回應。Anthropic發現，在互動式、多輪工作階段中，約8成經過時間是在等待人類輸入。閱讀量也帶來考驗，依互動式代理輸出的文字量及每分鐘閱讀250個英文單字推估，即使是非技術部門，要讀完這些輸出，也需要超過半個工作週。
一邊是等人回應的代理，一邊是不斷送到眼前的成果。報告因此指出，人的注意力成了代理產出的瓶頸。有工程師形容，自己面對的是一整支不斷要求他注意的Claude大軍。
產出增加，員工從「做事」轉向「管AI」
Anthropic觀察，工程師人均程式碼提交頻率約為半年前的5倍，業務成交更多客戶，法律部門也處理更多合約。研究追蹤同一位員工的表現，也發現採用AI工具後，產出隨之增加；公司同期快速成長，則是理解這些變化的重要背景。
省下的時間，也讓員工重新安排工作。一位業務人員表示，自動化接手了原本約20%的任務，包括起草郵件、串接客戶管理系統；一位招募人員則利用AI協助尋找人才、追蹤申請及分析資料，轉而投入面試設計與候選人互動。
值得注意的是，員工開始花心力安排AI如何工作。2026年4月的內部問卷中，20%的受訪者在開放式回答裡，提到自己的角色從執行工作轉向管理Claude。報告也記錄了員工撰寫代理指令、建立監控工具，以及安排代理互相檢查產出的做法。
報告將這類圍繞AI工作流程的建置與管理，稱為「後設工作」（meta-work）。它在平均員工互動式Claude工作階段中的占比，從2025年秋天的10%升至2026年春天的22%，增加超過一倍。
當工作開始包含安排AI任務、審查大量成果，以及處理接踵而來的決定，上班族可以怎麼準備？以下《104職場力》從委派、把關與協調，整理出3個提醒。
提醒1：交給AI前，先決定要它做什麼、怎樣才算做好
當工作逐漸轉向「管AI」，第一步就是把任務說清楚。
Anthropic報告中的一個產品設計團隊，原本負責撰寫Claude.ai問候語等產品文字，後來建立了引導代理生成內容的脈絡資料，再轉向設計提示詞與模型評估。他們把對產品文字的判斷，轉成指引AI產出、評估成果的依據。
Anthropic在2025年12月的另一份內部研究也發現，受訪工程師傾向把容易驗證、出錯代價低的工作交給AI，策略與需要組織脈絡的判斷則留給自己。
這種轉變需要工作者先理解需求，再把自己的判斷轉成AI能執行的規則。
對一般上班族而言，可以從寫清楚任務目的與完成標準開始。例如要請AI「做一份競品分析」，還需要說明許多條件：要比較哪些品牌？資料範圍要觀察多久？分析要幫助團隊選活動主題，還是決定預算？
交辦前，可以先想清楚3件事：
用途：這份成果要幫誰做什麼決定？
標準：必須有哪些內容、資料與來源？
確認時機：遇到什麼問題，需要先停下來問你？
以行銷工作為例，可以這樣交辦：「請整理A、B、C等3個品牌最近半年的公開活動，比較目標客群、主打訴求及優惠方式，每項附上來源與日期。先交比較表，等我確認後再提出活動建議。」
先確認資料與比較方向，再往下發展提案，能讓修改發生在較早的階段。工作範圍愈清楚，AI也愈容易沿著你需要的方向執行。
提醒2：產出增加，驗收方式也要調整
AI能快速交出多份報告或多個版本，檢查工作也需要重新安排。
Anthropic研究檢視同一位員工、同月份、同一程式碼目錄下，代理與員工直接撰寫的程式碼，未觀察到後續刪除或還原比例的差異。這是研究採用的品質觀察指標；報告也指出，程式碼品質有許多面向，AI錯誤可能更難察覺。
這項做法提供了一個實用方向：依工作內容設定驗收重點，讓檢查有明確依據。
延續競品分析的例子，例如價格需要核對幣別、方案與促銷期間；「這個品牌主攻年輕客群」則要檢查是否有資料依據。數字正確與分析合理，需要分別確認。
建議依照任務列出交付前的檢查項目：
整理資料時，要求附上原始來源、資料日期及尚未確認的項目。
製作報表時，要求保留計算方式，方便重算關鍵數字。
撰寫對外信件時，優先核對價格、時程、承諾及公司立場。
提出分析建議時，分開呈現已知事實、推論與假設。
也可以請AI在交付時，先列出需要確認的問題，作為審查清單的起點，再依原始資料與工作要求，檢查是否還有遺漏。最後，記錄連同交代、修改及檢查在內的總時間。持續使用幾次後，便能看出哪些任務確實節省時間，哪些需要調整流程。
提醒3：把注意力留給重要決定、讓團隊知道下一步
AI同時處理多項工作，也可能同時向你提出多個問題。每一項都要求回應，卻未必同樣重要。
Anthropic員工開始建立監控與彙整工具，管理代理的產出及要求。人與人的討論也持續存在：員工會議時間中位數較一年前增加20%，不帶人的技術職員工也增加16%。公司擴張與職務組成變化是背景因素，受訪者則指出，複雜問題仍需要人一起討論、決定。
報告也指出，決策紀錄會影響代理能否取得最新脈絡。團隊在會議中改了方向，就需要更新相關文件，讓後續工作沿用正確資訊。
可以從以下做法開始：
錯開需要判斷的任務。啟動AI任務時，先想哪個階段需要你確認，把要大量判斷的任務錯開，留出閱讀與決策時間。
把重複規則留下來。例如報表使用哪些欄位、資料缺漏時如何標示，下一次工作便能沿用已確認的要求。
交接時附上目前狀態。交出AI協助完成的提案，簡短說明哪些資料已核對、哪些問題待確認、需要誰決定，以及由誰往下執行。
主管也需要把審查與協調納入時程，訂清楚優先順序與最後確認的人。產出加快之後，團隊要一起安排好接下來的判斷與交付。
從「做事」到「管AI」，判斷力要在工作中累積
工作內容改變，Anthropic評估人才的重點也跟著移動。研究分析面試評分表後發現，技術職評語愈來愈常提到自主性與判斷力；非技術職則更常討論候選人是否以客戶與組織使命為重。
這些變化，也伴隨初階技術職占比下降：自2025年初以來，初階人員占技術部門的比例從21%降至14%，占技術職新進人員的比例則從27%降至9%。如何讓新人取得實作與學習機會，成為企業需要面對的問題。
對上班族而言，可以從每一次與AI協作的過程累積判斷：交辦前，先寫下自己的分析；收到成果後，比較差異、查明理由；完成工作後，記錄哪些做法有效、哪些問題需要補足知識。這些經驗，會成為下一次設定任務與驗收成果的依據。
當AI代理承接更多工作，人的注意力該放在哪裡？從想清楚任務、驗收成果，到和團隊做出決定，每一步都需要工作者運用專業，也在過程中持續學習。
（資料來源：Anthropic）
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亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
AI與淨零轉型雙重驅動下，企業人才需求已發生結構性轉變，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何建構可持續的創新能力。本文解析科技業與民生服務業的員工價值主張差異，揭示企業尋求「未來型人才」必備的十項關鍵職能，並分享了五大關鍵實務思維，提供給企業在建構人才創新能力上策略方向及參考。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長、社團法人中華人力資源管理協會常務顧問）
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張企業尋求「未來型人才」的關鍵職能一、從人力補齊走向人才價值設計二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育三、從明星個人走向組織整體效能四、從管理控制轉向賦能型領導五、從短期效能衡量走向長期人才投資結語
在數位發展、淨零轉型與產業升級同時推進的時代，企業對人才的需求條件已明顯出現結構性轉變，對企業人力資源與人才發展而言，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何協助企業建構可持續的人才創新能力。
過去大數據與敏捷創新讓我們更重視數據思維與實驗精神；跨域整合讓我們更重視協作、責任感與持續改善；AI與雲端科技的發展讓我們更重視系統思考與綜觀全局，其實產業發展一路都在經歷技術浪潮與轉型，企業也持續在重新定義什麼叫做好的人才。
AI的發展與應用，不會只是一項新增的技術能力，只改變某一類工作或只影響某個產業，而是直接進入每個人的工作流程與學習發展歷程。我們的工作模式已經從自己做到與AI協作，即將發展到指揮AI工作，AI開始影響我們怎麼思考、做事、學習、協作、判斷與創新。
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張
一零四人力銀行於2024年舉辦第一屆雇主品牌大賞，其中得獎的統計58家科技業得獎企業，主打的員工價值主張(Employee Value Proposition)項目第一名為職涯發展，第二名為訓練發展，這反映科技業重視員工的成長與技能提升。提供清晰的職涯規劃及完善的培訓計畫，不僅能吸引求職者，也能降低離職率，留住核心人才。
開放創新文化及良好的團隊合作分別為第三與第四名，反映出科技業的核心運作模式。創新文化需要多元的想法和跨部門合作，因此許多企業都相當注重培養開放的工作氛圍，促進員工間的互動協作與創意激發。
圖中顯示科技業員工價值主張占比排名由高至低為職涯發展(55%)、訓練發展(44%)、開放創新(40%)、同事合作(40%)、福利制度(36%)、薪資待遇(27%)、企業永續(24%)及其他占比低於20%的領導養成、工作平衡、績效管理、多元共融。 ▲ 資料來源：2025年科技業人才報告書 104人力銀行
另外得獎的46家民生服務業企業員工價值主張（EVP）中，「同事合作」以48%的比例排名第一，顯示出團隊合作對員工的重要性，良好的同事關係不僅能提高工作滿意度，還有助於提升整體效率。其餘項目中，「領導養成」「企業永續」「開放創新」各佔19%，整體而言，開放創新文化與永續發展正成為服務業EVP的核心主軸，民生服務企業在招募訊息與內部制度，逐步強化開放創新、同事合作機制、職涯/訓練路徑與可見的福利制度，以吸引及留任人才。
圖中顯示民生服務業員工價值主張排名為同事合作(48%)、職涯發展(40%)、福利制度(33%)、訓練發展(33%)、薪資待遇(21%)及其他占比低於20%的領導養成、企業永續、開放創新、多元共融、品質導向。 ▲ 資料來源：2025年民生服務業人才報告書 104人力銀行
企業尋求「未來型人才」的關鍵職能
根據優樂地永續服務公司的一項企業與人資主管調查，台灣企業在面臨全球化發展、資訊科技與環境變動下，讓企業得以永續經營的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。不論是企業甄選人才、員工發展計畫或是未來人才的自我學習與養成，都可以透過多元學習與發展管道，培養職涯永續的能力。
圖中顯示企業尋求的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。▲ 資料來源:《2025 HR×ESG行動指南手冊》優樂地永續服務(股)公司
許多企業已投入各式人才發展方案，但成效不一，關鍵往往不在工具是否先進，而在於背後的人才思維與政策是否跟上人才轉型及永續經營的需求。以下從人力資源的實務視角，淺談企業推動人才創新時，值得關注的五個關鍵思維與對應做法。
一、從人力補齊走向人才價值設計
過去企業面對人力缺口，多半以快速補人為優先，然而在產業快速變動下，許多職務內容本身正在重塑。若仍以過往職務內容描述來徵補人才，容易造成「人到位、卻無法創造新價值」。成功企業的做法是由人資部門與用人單位重新檢視關鍵職位，釐清該角色在組織轉型中所扮演的價值，再思考是透過內部調整、跨域培養，引進外部人才來滿足需求。這樣不僅提升人力運用彈性，也有助於留才與能力累積。人資部門可觀察的指標與方向：
關鍵職位內部轉任或輪調比例
新角色到位後的價值產出回饋
職務重新設計案件數
二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育
隨著工作型態改變，單一技能的有效期限愈來愈短，與其教導更多技能，不如培養員工的學習能力、問題分析及跨域思考更為關鍵。企業可以將傳統課程調整為情境式學習或行動專案，讓學員針對真實營運問題提出改善與行動方案，不僅促進能力整合，也提升學習成效轉化率。人資部門可觀察的指標方向：
行動學習或專案型課程的完成率
員工參與跨域技術研討與產品討論次數
學習後工作行為改變的主管回饋
培訓成果與實際流程改善連結度
三、從明星個人走向組織整體效能
若企業過度依賴少數績優個人，短期績效或許亮眼，長期卻容易形成風險。人才創新的重點，應放在如何讓能力留在組織，而非只留在人身上。有些企業開始調整績效與獎勵制度，將團隊合作、跨部門參與及經驗傳承納入考量，使知識能夠在組織中流動。人資部門可以觀察的指標方向：
跨部門專案參與率
建立跨部門專案與技術交流平台，舉辦技術分享、社群活動或內部論壇場次
關鍵知識文件化與交接完成率
人才異動後的組織運作穩定度
四、從管理控制轉向賦能型領導
創新型人才能否發揮，與其直屬主管的領導方式高度相關。若組織文化過度強調零錯誤與層級控制，往往抑制學習與創新。在領導力發展上，愈來愈多企業建立開放且尊重專業的組織文化，讓人才感受到被重視，將重點放在「給方向、給信任、給回饋」，而非只教導管理技巧，透過員工體驗調查了解員工是否感受到支持與安全感。人資部門可觀察的指標方向：
員工心理安全感調查結果
團隊改善與創新提案的數量與採納率
主管支持度與回饋品質
五、從短期效能衡量走向長期人才投資
人才培育的成果往往無法即時反映在績效上，因此企業需有耐心與長期視角。企業可以透過追蹤高潛力人才的留任、發展與接班狀況，逐步建立對人才投資的共識。當人才發展被視為支撐企業永續競爭力的基礎，人資部門的角色也更能與企業策略緊密連結。人資部門可以觀察的指標方向：
高潛力人才留任率
關鍵職位接班人覆蓋率
中長期職涯發展與晉升情形
各部門人才梯隊養成齊備度
結語
人才創新不只是HR的專責工作，而是組織面對產業轉型時的重要能力基礎。當HR能從制度執行者，轉為協助企業整合策略、文化與人才的夥伴，人才發展將不只是支持營運，更能成為推動轉型的關鍵力量。
（原文標題：企業人才創新的關鍵思維與實務）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
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