企業AI轉型實戰：用生成式AI打造高績效、低成本團隊【09/18】台中場
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AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感
原標題：AI如何改變我們工作關係和信任感
隨著人工智能逐漸成為職場核心的一部分，企業與員工之間的關係動態也面臨前所未有的挑戰與轉型。透過一項2021年的研究，我們將探討AI對職場心理契約——員工對公司的期望和認知——的各種影響，包括員工在工作投入和信任感上的變化。文章深入分析了異化型合約現象，此現象描述了因為AI引入而出現的人際疏離感，以及它潛在引發的不安和生產力下降。透過了解這些動態，公司可以有效地維護人性化職場環境，並促進積極且協作的人力資本管理策略。在這樣急速革新的環境中，企業如何抓住機遇管理風險，是所有人極需思考的重要課題。
文： 小婉家族研究生 周郁恩 | 工商心理實驗室
進入現今的人工智能（AI）時代，人們好奇：這會怎麼影響我們的工作？是否什麼都變成機器人代打，或是我們與公司的關係會有何變化？2021年一項研究就針對這個題目，分析AI進入職場將如何影響員工的心理契約，工作投入和信任感。
什麼是心理契約？
「心理契約」指員工對公司的期望與互動關係，這種契約不是開發在經濟交易上，而是一種無形的理解和感受。一般分為兩種：
1.交易型契約：以薪資和工時為主，此層關係較淺，員工大多是為了收入而工作。
2.關係型契約：帶有社會與情感結合，員工和公司間有更深的依靠和長期成長合作，這層次的關係會提升工作滿意度和公司成效。
AI採用對工作關係的影響
研究發現在AI未介入時，心理契約能顯著提升員工的工作投入和對公司的信任。但一旦公司引入AI技術，這種正面影響會明顯下降。
研究更提出了一種新型心理契約，稱為異化型合約（Alienational Contract）。這種合約是因為AI引入而引發的關係變化，員工與公司關係浮光略影，而人際交流大量削減。例如零時數合約或工作全面由AI技術管理，員工不再有興趣或成就感。
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AI引入的隱憂
1.工作不安感：AI對較低技術之工作造成威脅，讓員工感到未來不可預測。
2.信任關係弱化：AI技術成為主要操控力量後，員工和公司之間的信任關係會大打折扣。
3.工作投入降低：員工對工作的熱情會因不確定性而降低，進而影響效能。
公司如何應對AI採用
為了在引入AI技術時保持員工的體驗和投入，公司可以措取以下措施：
1.加強內部溝通和培訓：使員工了解AI如何輔助工作，清楚未來發展。
2.保持人性化的工作環境：即使AI介入，仍要確保人與人之間的交流與合作。
3.提供生活指導和導向：為感到工作壓力或迷惘的員工提供更多支援與資源。
人工智能採用有助於提升公司效率，但也對員工工作投入和信任關係造成影響。公司應在導入AI技術同時，認真考量對員工心理和社會關係的影響，避免異化型合約的擴散，將經濟效率與社會負責完美帶結。
小婉家族研究生:N
參考資料：
Braganza, A., Chen, W., Canhoto, A., & Sap, S. (2021). Productive employment and decent work: The impact of AI adoption on psychological contracts, job engagement and employee trust. Journal of Business Research, 131, 485–494. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.018
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AI技術如何重塑職場？主管必備的3大應對策略，掌握數位轉型關鍵，強化團隊競爭力
在人工智慧（AI）迅速崛起的時代，許多人開始反思：「AI將如何重塑工作模式？」、「未來AI技術對團隊與業務會產生哪些影響？」以及「如何在AI時代中取得優勢？」這些問題凸顯了現代職場對於AI技術的深切關注。本文將探討AI帶來的職場變革，結合AI數位轉型的優勢，為主管提供應對策略，協助他們在這波科技浪潮中把握新的職業機會。
文/104獵才顧問行銷企劃部
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【本集課堂分享人物】
劉俊鴻 Darlian Liu 104高階及關鍵人才庫 顧問
📽️回顧看上集👉《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
本文導覽：
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
1. 自動化提升效率
2. 新興職業的誕生
3. 傳統職業的轉型
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度?
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機?
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
AI技術正在快速重塑我們的工作方式和職場格局，帶來了深遠的影響。從自動化流程到創新應用，AI不僅提高了工作效率，還開創了許多全新的職業機會。
1. 自動化提升效率
AI技術自動化了許多重複性和低效能的工作，解放了人力資源，使員工能夠專注於更具創造性和戰略性的任務。這種轉變不僅提高了生產力，還促進了工作滿意度。
2. 新興職業的誕生
AI技術的進步催生了許多新興職業，如數據科學家、AI工程師、機器學習專家(👉超過400個AI相關職務等你來關注)等。這些職業不僅薪資優渥，還擁有廣闊的發展前景，成為職場中的新寵。
3. 傳統職業的轉型
傳統職業在AI的影響下也在發生轉型。例如，市場營銷人員現在需要掌握數據分析和AI工具，才能在數位化時代中脫穎而出。這種轉型要求職場人士不斷更新技能，以適應新的職場需求。
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
數位轉型是指組織或企業利用數位科技重新設計業務流程、改善組織運作，並提升整體價值創造力的過程。對於主管來說，這不僅是技術的更新，更是促進團隊協作、提高效率和增強競爭力的關鍵策略。透過數位轉型，主管可以引導團隊在新技術的支持下，實現更靈活的運作模式，並在不斷變化的市場中保持優勢。
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
數據驅動的決策過程使企業能快速響應市場變化，並做出更精準的商業判斷，從而增強競爭力，提升團隊效能。
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
建立數位文化能鼓勵員工探索新技術，增強團隊的創新能力，進而促進企業整體成長和效能提升。
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
數位化流程可減少人為錯誤，加快業務運作速度，讓團隊專注於更高價值的任務，進一步提升團隊效能。
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度
利用AI技術分析顧客數據，企業可以提供個性化服務，增強顧客整體體驗與忠誠度，提升團隊在客戶關係管理中的效能。
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機
在AI時代，企業應鼓勵創新思維與實驗，探索未來的新商機，這將促進團隊的靈活性和效能，保持市場競爭力。
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
在這個快速變化的時代，保持開放心態至關重要。面對AI浪潮，主管們應鼓勵團隊勇於嘗試新技術，積極參與相關活動。這不僅能提升個人技能，還能培養團隊的創新精神，讓每位成員都能在面對挑戰時保持競爭力。
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
為了適應不斷變化的AI技術，持續學習和加入同好圈是關鍵。參加線上課程、教育平台或工作坊，並融入Facebook社團、粉絲頁或LINE專業群組，這不僅能提升專業知識，還能鼓勵團隊成員建立人脈，拓展視野，確保在職場中不斷前進。
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
在AI時代，與AI有效溝通的能力將成為職場競爭力的關鍵。主管們應該鼓勵員工學習如何使用AI工具，並強調這項技能對提高工作效率的重要性。透過掌握與AI的溝通能力，團隊將能在複雜的職場環境中脫穎而出，贏得未來的機會。
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
AI技術正在引領職場的巨大變革，帶來了無數的機遇和挑戰。職場求職者應該保持開放的心態，擁抱挑戰，持續學習，並提升溝通技巧和心理素質，才能在這波科技浪潮中找到自己的職業機會。無論未來如何變化，只要做好準備，就能在新的職業環境中找到屬於自己的位置。
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AI計畫失敗率高達85％！企業轉型最容易誤入哪6大陷阱？管理者必讀的實戰策略
為何許多企業大張旗鼓投入AI計畫卻屢遭遇困境？麻省理工學院的專家們歸納出6大迷思，深入分析AI策略常見的誤區，並提供切實可行的管理策略，協助企業高效轉型，成為市場的領航者。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
本文導覽
迷思一：高估AI能力，「低垂果實」觸手可及迷思二：AI只是另一個需要部署的工具迷思三：理想化的工作流程勝過現實複雜性迷思四：試點專案就足夠，生產部署可以慢慢來迷思五：高層謹慎決策優於快速行動迷思六：只談技術，忽略人與組織文化的作用從工具思維到轉型思維：重塑企業AI策略以釋放潛力
在AI快速發展的時代，許多公司紛紛投入AI轉型，但不少領導人卻發現，雄心勃勃的AI計畫往往無法帶來預期的商業價值。
儘管多數企業都已經開始導入AI，卻仍面臨一個共同挑戰——AI專案無法帶來實際價值。從試點階段無法落地、跨部門合作卡關，到高層觀望、轉型停滯，這些問題讓原本看似前途光明的AI計畫，陷入困境。
今年麻省理工史隆管理學院（MIT Sloan School of Management）舉辦的CIO高峰會上多位頂尖專家的分享，企業在制定AI策略時普遍存在六大迷思，而這些認知誤區正是導致AI專案失敗的主要原因。
迷思一：高估AI能力，「低垂果實」觸手可及
許多企業領導者對AI能力抱持過度樂觀的期待，認為AI可以輕易解決各種商業問題。
麻省理工史隆管理學院的資深講師韋斯特曼（George Westerman）直言：「我現在看到領導者最常犯的最大錯誤，就是高估了AI的能力。」他特別提到，許多企業談論「低垂果實」概念，但實際上這些果實並沒有想像中那麼容易摘到。
管理實戰策略：建立漸進式發展路徑，先從小規模試驗開始，逐步建立組織的AI能力。設定實際可行的目標，並建立風險評估機制，避免一開始就訂定過於雄心勃勃的計畫。重要的是要認知到AI的局限性，並據此調整期望值。
迷思二：AI只是另一個需要部署的工具
許多企業將AI視為一般的軟體工具，認為只要採購、安裝、訓練員工使用即可。
Liberty Mutual Insurance執行副總裁暨資訊長卡爾達斯（Monica Caldas）指出：「我們可能會犯的一個錯誤是把AI當成一個需要實施的工具。」她強調，AI實際上是一個極具意義的轉折點，需要從根本上改變企業的運作方式。
管理實戰策略：將AI視為企業轉型的催化劑，而非單純的技術工具。建立跨部門整合團隊，從組織文化、流程設計到人員培訓等多個層面進行全方位的變革管理。重新檢視企業的提問方式、團隊協作模式，並投入大量資源推動組織變革。
迷思三：理想化的工作流程勝過現實複雜性
企業在規劃AI應用時，往往基於理想化的工作藍圖進行設計，而忽略了組織實際運作的複雜性。
Anthrome Insight創辦人暨執行長斯威夫特（Melissa Swift）觀察到：「領導者在制定AI策略時的另一個錯誤，是把AI插入一個理想化的工作藍圖，而非組織實際的工作流程。」
管理實戰策略：深入了解組織真實的工作流程，包括那些混亂、複雜且難以處理的部分。在設計AI解決方案時，必須考慮現實環境的限制與挑戰，而非基於理想化的假設。需進行詳細的工作流程分析，確保AI能夠在實際工作環境中發揮效用。
迷思四：試點專案就足夠，生產部署可以慢慢來
許多企業陷入永無止境的試點階段，卻遲遲無法將AI專案推向生產環境。
Babson College的達文波特（Thomas H. Davenport）教授指出：「AI領域的一大問題在於有大量的試點、概念驗證和實驗，但真正投入生產的項目卻不多。」他強調，只有將AI部署到生產環境中，才能真正獲得經濟價值。
管理實戰策略：建立明確的從試點到生產的轉換路徑，設定具體的時間表和里程碑。為每個試點專案制定商業價值評估標準，並建立快速決策機制，避免專案在試點階段無限期延長。同時，準備好生產環境所需的基礎設施和支援系統。
迷思五：高層謹慎決策優於快速行動
許多企業高層擔心AI帶來的風險，因此採取過度謹慎的態度，導致決策緩慢。麥肯錫合夥人梅耶（Hannah Mayer）發現：「員工在工作中使用AI的意願和興奮度是領導者預期的三倍。」她指出，高層團隊之間的意見分歧往往是阻礙企業有效運用AI的主要因素。
市場研究機構Gartner最近的研究顯示，目前AI相關的計畫失敗率高達85％。但這並非放棄推動AI專案的理由，反之，是要了解到，從導入AI到實際讓組織受益，需要一段適應期間，不太可能只啟動一個AI專案就期待馬上獲得成功。
管理實戰策略：建立高層共識機制，快速凝聚決策團隊的意見。認知到員工對AI的接受度和期待往往超出管理層預期，應該善用這股動能快速推動AI的應用，避免因過度討論而錯失執行先機。
迷思六：只談技術，忽略人與組織文化的作用
許多企業過度專注於技術層面，忽略了人員培訓、組織文化和風險管理等關鍵因素。
Ferrovial的資訊暨創新長邦托洛斯（Dimitris Bountolos）強調：「任何橫跨整個公司的轉型，最終都與『人』這個因素密不可分。」
管理實戰策略：建立科技、數據和人員三位一體的整合策略。投入足夠資源進行人員培訓和文化變革，並建立完善的風險評估和韌性恢復機制。認知到無法完全阻止所有風險，但可以建立快速恢復的流程和系統。
從工具思維到轉型思維：重塑企業AI策略以釋放潛力
Flipt的總裁暨技術長古普塔（Vipin Gupta）提出了一個重要觀點：「思考AI時常見的一個錯誤，就是把它當成一個工具或技術。AI其實是一種全新的工作方式和運作模式。」
企業應該先了解AI的能力與潛力，而非急著用AI解決問題，卻沒有先問清楚AI能做什麼。這種缺乏好奇與探索精神的做法，往往限制了AI的真正潛力。
成功的AI策略需要系統性思維
企業要成功導入AI，必須跳脫這六大迷思，採用更加系統性和全面性的策略思維。
AI不僅是技術革新，更是組織轉型的催化劑。企業領導者需要在技術能力評估、組織變革管理、人員培訓、風險控制等多個層面進行整合規劃。
更重要的是，企業必須認知到AI導入是一個持續的學習過程，需要在實作中不斷調整和優化。只有避開這些常見陷阱，建立實際可行的期望值，並投入足夠的資源進行全方位的變革管理，企業才能真正發揮AI的潛力，創造可持續的商業價值。
在AI快速發展的時代，那些能夠避免這些迷思、建立正確AI策略的企業，將在激烈的市場競爭中占據優勢地位。
（參考資料：MIT Sloan、WSJ、Forbes）
（原文標題：公司導入AI的失敗率高達８５％？領導者都該避開的６大迷思：別太高估AI能力）
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AI能快速生成廣告，創意人優勢剩什麼？奧美創意總監 × AI導演：掌握4大能力不怕被AI取代
AI只要3天就能完成一支廣告，創意人該如何突圍？解析廣告業實戰流程，看創意工作者如何將AI轉化為高效神隊友，奧美顧客體驗創意總監與AI影像創辦人揭密，掌握人性洞察、專業品味、好奇心、保持學習彈性等4大核心能力，就能打造不被淘汰的職涯價值。
文／104人力銀行數位科技人才職涯專區提供、《104職場力》整理
本文目錄（點擊可快速前往）
停止焦慮！創意工作不是「人和AI的對立」人類創意的不可取代：AI只能「理所當然」AI深度改變創意工作流程：加速你的前10個想法不被AI取代：創意人必備4大突圍能力
生成式AI浪潮席捲全球，讓行銷、設計等創意工作進入前所未有的轉型期，許多人正經歷創意焦慮：當AI逐漸介入發想、設計與製作流程時，創意人該如何重新定義自己的價值？針對這個核心痛點，奧美廣告顧客體驗創意總監Sofie與OCT AI創辦人周佳佑導演，分享了他們在實務中的第一線觀察與建議。
本文節錄自104人力銀行數位科技人才團隊舉辦的線上講座「【104 AI座談】 AI時代，創意不怕被取代｜創意工作者的突圍之道」對談精華，完整直播回顧請見：
免費看【AI時代，創意不怕被取代】>
【與談嘉賓】● Sofie｜奧美顧客體驗創意總監15年奧美經驗，擅長結合傳統與數位行銷，專注於打造創新品牌體驗與跨領域整合。● 周佳佑｜OCT AI 創辦人從音樂製作人轉型AI影像創作，完成客戶的「全AI生成廣告」。
停止焦慮！創意工作不是「人和AI的對立」
AI來勢洶洶，創意人會被取代嗎？奧美顧客體驗創意總監Sofie認為，其實不該將關係視為「人類 vs. AI」的對立，而應該是「人類 with AI」的協作模式 。
她認為，真正的關鍵在於「作品是否有靈魂」。如果只是偷懶用AI生成，消費者一眼就能看出來，一下就被唾棄；但若能善用AI創造出人類難以達成的效果，AI就會是放大創意的最佳槓桿 。例如近期爆紅的AI阿嬤大戰詐騙集團，用AI阿嬤來消磨詐騙電話的時間，就是把AI用得很好的案例。
OCT AI創辦人周佳佑導演對於AI的衝擊也抱持相對樂觀態度，他說：「AI非常有可能會取代掉你所有的工作，」然而，他緊接著強調，AI也有可能提供你「十倍、百倍、千倍」新的工作機會，或新的生存機會，創意人應該往這個方向去邁進。
從兩位創意人的觀點來看，如果只把AI當作偷懶的工具，產出的價值不高；但如果能用來「解放因技術不足而無法達到的創意」，AI就能成為創新的可能性。
人類創意的不可取代：AI只能「理所當然」
AI成為不可避免的合作夥伴，那麼創意工作者最核心的價值「創意發想」，在AI時代有了什麼樣的轉變？如何清晰劃分人與AI在創作上的界線？
周佳佑與Sofie一致認為，當前的AI創意與人類創意有著本質上的區別。
AI創意：擷取人類經驗，給出「理所當然」的答案
周佳佑導演分享，他們在發想廣告創意時，常常會先用AI測試，看AI能提供什麼樣的創意和腳本。
他指出，現階段AI的創意本質上是擷取人類既有經驗的總和，這導致AI給出的答案往往都在「理所當然」的邏輯框架內。簡言之，AI是巨大資料庫，裝滿了人類的智慧，它能將這些資料濃縮，產出符合人要求且高效的內容。
人類創意：環境、情緒、經驗塑造的「天馬行空」
周佳佑舉例，當我們要求AI畫一張椅子，它的邏輯就是「讓人坐的」，畫面不會超乎常理；但人類的創意可以天馬行空，例如「一個人走過去把椅子吃掉」，這是AI較難主動聯想到的 。人類的創意之所以能產生超越邏輯的發想，是因為受環境、情緒、突發事件的影響；而由於AI缺乏這些真實體驗，因此當沒有給予任何指令時，AI只會提供「正常的東西」。
AI深度改變創意工作流程：加速你的前10個想法
實務上的問題是：如何將AI真正融入工作流程，提升效率？兩位創意人分享了在廣告業前端發想到後端製作中，AI扮演的具體角色與帶來的實戰挑戰。
廣告與創意發想：AI是超高速腦力激盪夥伴
在廣告公司，AI已成為最強的Brainstorming夥伴，創意人可以快速透過AI收集資料，迅速掌握狀況。
Sofie分享，奧美廣告有句話說：「前10個想出來的點子，別人都想得到。」因此真正的創意討論，往往在第11個之後才會進入討論狀況 。
她說，過去可能要花一小時苦思才能想出前10個點子，現在透過與AI對話，能幫助創意人快速跨越「第10個門檻」，直接進入更有價值的討論、加速工作進行 。因此Sofie也會要求她的團隊成員，在正式討論前先跟AI聊過，而只要出現新的AI工具或新功能，團隊也會彼此分享資訊和使用心得。
她認為，AI就像一個永遠能提供回應的隊友，即使AI的回答有些是「硬掰」出來的，它也能觸發人類夥伴產生新的聯想，讓討論得以繼續深入。
對於文案出身的Sofie來說，AI也能減少溝通成本。當她面對視覺夥伴（Art Partner）時，可以先請AI協助將文字想法設定成初稿畫面，讓視覺夥伴一眼就能理解文案的意圖，進而提升效率。
AI影像製作流程：3天就能做完一支廣告，挑戰是什麼？
製作「全AI生成廣告」的團隊又是什麼樣子？周佳佑分享，他們的分工與傳統廣告製作流程非常不同，首先團隊成員都是全遠端工作，目前成員包含專門腳本與做分鏡的、專門寫外掛程式的，以及專門「玩」AI軟體的測試人員 。
流程跟傳統製作最大的不同在於，廣告腳本產出後，他們通常會用2~3種推薦的AI軟體去測試分鏡畫面，多方嘗試後才能確定最終感覺。
雖然團隊用AI產出一支廣告非常快，可能3天就能把案子做完，但遇到修改的情況，也許時間會拉長到3個月。
周佳佑坦言，最大的挑戰會來自臨時的修改，其實花的時間，不一定會比傳統的拍攝方式還少。
「我曾經做過一個廣告，做完之後導演說，我希望桌子上面多放一些東西。他覺得只是多放一些東西而已，可是對AI人來講，這個鏡頭就是重做了。」
由於AI產生的畫面一經修改，任何動作或細節都不會與前一次一樣，因此必須與客戶嚴謹確認最終定案時間點。他也說明，前期與客戶的溝通和對品質的共識，是控制製作成本的關鍵。
創意人最常用的AI工具？怎麼選工具？給新鮮人的建議？
提到目前工作上最常使用的AI工具，Sofie分享了涵蓋影像、聲音到文字的工具。她說，團隊目前最頻繁使用的是Gemini生成圖片與Veo 3生成影像，她認為相較於ChatGPT的 DALL-E 3往往帶有明顯的「AI感」，Gemini受惠於Google龐大的資料庫，產出的影像在真實度上表現更佳 。
影音創作部分，較常使用Suno製作音樂，以及用ElevenLabs的人聲生成工具，認為其在國台語的表現都相當自然。而在文案撰寫與個人創意發想時，Sofie則偏好使用Claude，認為它的中文語感敏銳，回覆不會有生硬的「英翻中」感，是她私下愛用的AI夥伴 。
對於工具的學習與導入，周佳佑則點出了年輕創作者可能面臨的AI工具成本挑戰。他表示，市面上AI工具眾多，如果想要真正掌握某個工具，僅靠免費試用額度可能遠遠不夠，玩不出深度的成果。但他也強調，建議初學者在付費之前，可以先透過YouTube觀看相關教學影片，確認自己的使用需求後再投資訂閱功能。
不被AI取代：創意人必備4大突圍能力
面對科技帶來的職涯焦慮，年輕創意人最需要知道的是，有哪些核心能力是AI無法取代，且值得培養的？兩位創意人針對這個問題，提供了明確的建議。
1. 走進真實世界，培養人性洞察力
Sofie認為，無論科技如何演進，廣告本質始終是「人與人的溝通」藝術。然而，AI只能模擬人類講話方式，無法捕捉到人類情緒與互動中那些最細微的洞察。
舉例說明，AI可能知道媽媽很累，但它無法察覺「媽媽被叫到他的本名會很感動」，這種來自人跟人相處的細微共感，只有人類才能察覺。
因此，Sofie認為人生的所有體驗都是創意的原料和材料，對年輕創意人的建議則是：「放下手機，跟人好好接觸、好好聊天，這種人跟人的同理心跟共感，是需要實體去感受跟體驗的。」
2. 提升專業品味，學會判斷「AI完美假象」
當AI能夠快速生成大量素材時，創意人的價值不再是「生成能力」，而是「篩選與判斷能力」。
Sofie認為，創意工作者的「品味」非常重要。品味來自於廣泛的吸收，不論是音樂、影像，都需要聽得夠多、看得夠多，才能建立與培養判斷力。
「AI給你東西的時候，如果你是很有品味的創意人，就會知道這東西可能不怎麼樣，你也會知道什麼樣的創意才會是打動人心的有效創意。」
她說，為了避免被AI產出的「完美假象」文字或影像所迷惑，要具備專業品味與審美標準，才能精準選出最能打動人心的創作。
3. 保持好奇心，用提問力驅動AI
周佳佑則指出，在AI快速迭代的時代，已經打破傳統學習曲線，AI讓創意人有機會跳過中間漫長的學習時間，直接從發想變成結果。而為了填補這段被AI取代的學習空缺，創意人必須善用AI作為知識庫。
周佳佑建議，年輕人一定要「勤勞地去問AI」，並對世界保持高度好奇心。他認為，只要將AI視為巨大的知識資料庫，你可以從中呼喚出扮演各種角色的「專家」來與你討論，透過持續不斷的提問，大量的知識累積將會集結成你的創意原料。
4. 保持學習彈性，功底結合科技效率
針對近年招募新人的標準，奧美Sofie透露，面試時她會詢問應徵者近期在摸索哪些AI工具，以及喜歡的電影類型，來觀察對方的科技敏銳度與品味；若應徵者表示很少使用AI，也會令她感到擔憂 。
除了檢視探索新工具的熱忱，Sofie也看重「喜歡發問」的特質 。她強調，廣告終究是關於「人」的工作，因此最重要的核心能力在於能否進行良好的「來回對話」，應徵者必須具備與團隊順暢互動、互相拋接想法並激發靈感的溝通能力
對於已有經驗的視覺設計工作者，Sofie認為這類人才若本身具備深厚的Art底子，又能結合AI工具，將能發揮「如虎添翼」的強大效果 。不僅能將過去難以執行的視覺想法快速生成，更能大幅節省製作時間，能將專業底蘊與科技效率完美結合，將是業界的搶手人才 。
周佳佑導演則直言，AI出現後為各行各業設立了新的效率標竿，資深設計師是否會被取代，關鍵在於「產能」能否與AI抗衡 。他分析，即便設計師功力深厚，若一個案子需耗時一個月，而AI僅需一天，客戶在考量時間成本下，往往不願意等待 。因此，他建議設計師必須善用工具來加速既有的好底子，先在產能上超越AI，再加上獨特的創意，才能保有優勢 。
【版權風險提醒】AI帶來的挑戰與風險目前AI生成作品的著作權法規仍在發展中，且存在侵權風險（如Suno與Sony的版權爭議），跨國企業或大型客戶對AI素材的使用規範會更為嚴謹，創意人需了解工具使用限制，並應對法規風險。
以上就是本次關於「AI時代，創意工作者的突圍之道」相關精華整理，AI時代，創意工作的門檻看似降低，實則對「人」的本質要求更高。無論是Sofie強調的「人味與洞察」，還是周佳佑提出的「善用工具超越產能」，都指向一個結論，面對AI的全面介入，創意工作者無需過度焦慮，AI並非取代人類的對手，而是能放大創意、加速流程的強力夥伴。立即報名，免費看「AI 時代，創意工作者的突圍之道」完整回放>>
想知道奧美創意總監與AI影像創辦人，如何在瞬息萬變的廣告業中，將AI融入創意發想與影像製作的每一個環節？完整座談回放內容將告訴你更多實戰細節！
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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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盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI
AI正逐漸改變企業生態，在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。本文解析「10種工作情境、20大好用AI工具」，以及企業如何投入數位轉型和人才培育。
文／林麗珊 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
找到應用場景，幫「人」解決問題未來職場：九成工作者都必須懂AI10種工作、20大好用AI工具盤點
從高科技、資通訊到傳統產業，都爭相投入數位轉型和人才培育，提升員工與AI協作的能力，讓愈來愈昂貴又稀少的人力，做更有價值與創造性的工作。
生成式AI帶來的改變，被喻為第四波工業革命，不管是生產力提升、還是工作與生活方式的改變，都衝擊著企業經營的外在環境。面對這場可能長達十年的AI轉型馬拉松，企業該如何自我準備，帶領員工共同迎向未來，成為首要挑戰。
Google Cloud與人工智慧科技基金會合作發布《台灣企業AI準備度調查報告》，指出企業AI準備度分為五大面向：數據力、創新力、技術力、治理力、運算力。各項指標中，與組織調整、人才培育相關的分數幾乎都墊底。
即便近七成的企業表示，員工對AI的知識了解程度偏低，但僅5.9%的企業在未來三年將優先投入資源在人才招募或培訓上。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
協助企業訓練安全AI模型的台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾觀察，相較於生成式AI出現以前，現在台灣企業的成熟度逐漸提升，「大型企業愈來愈知道自己需要什麼樣的AI解決方案，人才也需要升級，擁有相應的能力。」
根據104網站的統計，目前市面上約有2.9萬個AI人才相關職缺，年成長7%左右，但呈現產業分布不均衡的現象。
對於AI資本投入和數位化程度更高的半導體業、高科技製造業，以及以數據和服務為基礎的資通訊產業，最缺乏AI人才，這代表技術力的領先，而這些產業也處在領跑的位置。
人工智慧科技基金會連續兩年的「台灣產業AI化大調查」，發現台灣企業僅三成在內部啟動AI專案，其中資通訊產業整體分數領先，與傳產及政府部門的落差巨大。
找到應用場景，幫「人」解決問題
生成式AI的出現，讓企業與員工都產生了危機感，有愈來愈多企業站上轉型的起跑線。
2018年，鉅鋼機械管理部經理簡光正就是第一批到人工智慧學校上課的中部傳產資訊主管，當時他就看見AI可能帶來革命性的改變，但他也深刻感受到，即使生成式AI出現，在傳統製造業中仍然很難找到應用場景。
例如，生成式AI目前經常被應用在聊天機器人的客服，但生產製鞋工具機的鉅鋼，產線問題複雜，機台故障的原因千百種，很難單純依靠AI客服解決。
「客戶花了一、兩千萬買機台，不太可能只靠AI問答就解決問題，客戶不會信任，一定會打電話來問，」簡光正說，在效益不高的情況下，目前只能先從改善營運效率中找AI應用場景，還沒辦法導入核心產線。
反觀另一間傳產亞東預拌混凝土，則是為了求生存，大力投入數位轉型，針對人才進行培育，改善整體生產流程。
「我們資源有限，不能為了AI而AI，一定要拿來解決人遇到的問題，」亞東預拌總經理金崇仁說。
2020年，金崇仁擔任亞東預拌混凝土總經理，當時公司獲利長年都在及格邊緣，他認為這並非永續經營之道，決定展開全面數位轉型，提升整體營運效能。
過去水泥業必須大量靠人力管理原物料，既費時、高危險、也不精準。砂石原料易受天氣影響，每日含水量不同，配方也需要相應調整，廠內員工還要每天爬上14層樓高的桶槽，以測量料槽內的原料狀況與存量。
年屆70的金崇仁，仍然有著強烈的學習心與求知慾。他看到科技廠應用無人機做廠區的巡檢，便主動去考無人機操作執照，挽起袖子親手實作。
現在亞東預拌在全台20個廠區，桶槽上都裝有智慧感測裝置，能即時監測並回傳桶槽內原料數據，還能透過無人機紅外線感測裝置，來判斷桶槽內的膠料狀況。
「數位轉型一定是人才優先，」當金崇仁決定著手調整公司體質時，他主動帶領50名高管與數位轉型團隊，報名人工智慧學校經理人專班，完整參與為期14週的課程，團隊回到公司後，開啟了26件數位轉型專案。
在亞東兩年半的數位轉型旅程中，軟體與人才的支出，甚至超越硬體支出，其中對於人才培育的投資佔比超過七成。不過，這也使公司整體獲利成長達到74%，逐步展現數位轉型的成效。
未來，混凝土廠產線上的人力將大量減少運用體力與高危險工作，而是在監控室判讀數據，並即時操作、調整混凝土配方，達成更高效的精準生產。
未來職場：九成工作者都必須懂AI
AI正逐漸改變企業生態。長期培育產業AI人才的台灣人工智慧學校校務長蔡明順分析，生成式AI重新定義了人們的工作內容與人機互動、協作模式。
在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。
AI素養包括了解AI的原理與使用、評估應用場景、AI規範與倫理等，唯有真正了解AI的能力與限制，才能有效提升生產效率。
尤其是知識工作者、技術工作者，在與AI協作時，必須結合產業的專業知識，才能驗證AI的正確性。因此，如果企業需要深入導入AI工具，甚至啟動全面AI轉型，一定得先提升內部員工的能力，並將AI人才培訓納入策略規劃中。
人工智慧科技基金會技術處總監張嘉哲建議，尚未起步的企業，應先盤點自身的業務流程，梳理清楚有哪些會產生資料的節點後，再規劃應用場景，並針對業務同仁進行培力、舉辦內部競賽、促進跨部門合作等，撒下種子，啟發有潛力的人為企業帶來改變。
「導入AI其實也在為未來缺工的情況做準備，」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀說，AI不會取代人的專業，但是可以簡化重複性工作，讓愈來愈昂貴的人力，做更有價值與創造性的事業。
企業希望擁抱數位轉型，帶領員工共同前行是關鍵挑戰。如果只懂得技術，缺乏產業的背景知識，將很難發揮創意、解決工作的痛點。
在這場數位轉型的人才大戰，培養最了解流程的一線員工共同成長、轉型，是企業必備核心競爭力。
10種工作、20大好用AI工具盤點
工作AI工具特色網址1. 機器人聊天ChatGPT摘要、產文或代碼等廣泛任務，支援語音對話https://chatgpt.com/Claude擅長長篇內容理解及分析，適合複雜任務https://claude.ai/2. 研究、資訊蒐集Perplexity即時連網整合多方資訊，生成內文附資料來源https://www.perplexity.ai/Consensus針對研究文獻的搜尋引擎，可直接生成文獻回顧https://consensus.app/3. 文案寫作Writesonic多種SEO功能，提供快速或多步驟的文章模板https://writesonic.com/Copy.ai提供多種用途的寫作模板，適合創意或行銷文案https://www.copy.ai/4. 圖像生成Midjourney根據文字或圖片生成風格的圖象，藝術風格強https://www.midjourney.com/Stable Diffusion可根據需求調整多種參數，創造專業的視覺效果https://stablediffusionweb.com/5. 圖片編輯Adobe Photoshop整合修圖、改圖等功能，適合專業影像編輯https://www.adobe.com/Pixlr具備圖像生成及設計功能的圖片編輯器https://pixlr.com/6. 影片製作Runway高保真的影片生成與編輯，可根據真人生成動畫https://runwayml.com/Descript文字驅動的影片編輯器，修改逐字稿可編修影片https://www.descript.com/7. 音樂／音效製作Suno可根據文字生成人聲或純音樂歌曲並生成歌詞https://suno.com/Stable Audio高度客製化的音樂生成工具，歌曲可達3分鐘https://stability.ai/stable-audio8. 文件處理Gamma根據提示輸入需求，即可快速生成簡報https://gamma.app/zh-twNotebookLM整合多種內容到筆記本，以獲得限制來源的回應https://notebooklm.google/9. 數據分析Julius AI含文獻回顧、數據清理及統計功能的分析工具https://julius.ai/Polymer以對話方式分析數據、生成儀表板、見解與建議https://www.polymersearch.com/10. 程式開發GitHub Copilot即時建議和自動補全程式碼，支援多種程式語言https://github.com/features/copilotCursor用文字對話創建代碼、開發應用的程式碼編輯器https://www.cursor.com/研究整理：伍芬婕（由天下雜誌授權轉載）
（圖／由天下雜誌授權轉載）
（原文標題：20大必備AI工具大盤點 AI時代新職場，如何解放自己的時間與創意？）
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搶手！「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬
人工智慧產品經理AI PM(product manager)，無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。
文／104職涯診所Podcast
【來賓】 王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後將近十年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過三十位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。
「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責上，疊加AI技術應用
AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。
不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向(從零到一)，把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。
AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。
AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD(Product Requirement Document(或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。
以履歷表功能為例，比較兩種PM的差異
以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。
然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。
不會寫程式也ok？AI PM具備三大核心能力：技術、市場、整合
如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術(第一)、懂市場(第二)、能整合(第三)。
1. 技術的基礎理解(優先)：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型(LLM)或自然語言處理(NLP)等。重點不在於寫程式(Coding)，而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本(例如Token的使用成本)，並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。
2. 市場與商業思維(次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。
3. 整合與溝通協作(基礎)：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。
整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺(AI產出不符合事實或使用者能力)的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。
AI PM的AI思維，創新探求與落地能力
AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從零到一把產品做出來，更強調如何從一到一百，讓產品能夠落地。
AI PM，年薪輕鬆逾百萬
王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。
反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在五到六萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。
職涯轉型：從傳統PM到AI PM的路徑
對於現任的網站或PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。
對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從零到一的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。
AI PM以專業學習取勝
PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。
AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：
1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。
2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。
3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。
在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。
AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離
AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。
多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。
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擔心AI讓飯碗不保？微軟研究：這10大職業最危險！
生成式AI正在重塑職場，哪些工作最有可能被AI取代？又有哪些職業仍相對安全？微軟透過20萬筆用戶與Copilot聊天機器人的對話，分析出AI在職場中的真實影響。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
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AI最常被使用的情境AI最擅長 V.S. 不擅長的任務受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名AI對高薪工作影響最大？此份微軟報告的參考性高嗎？
隨著生成式AI技術快速發展，職場變革已成為不可逆的趨勢。微軟最新研究分析了2024年前9個月、20萬筆Copilot用戶對話紀錄，發現AI最常被應用於知識型任務，包括資訊蒐集、內容撰寫、簡單諮詢與對外溝通。
AI最常被使用的情境
根據微軟研究團隊的分析，當用戶與AI協助時，多數需求集中在閱讀、研究、撰寫等文字性任務。反映出現階段AI在處理文字、語言和資訊整理方面的強大能力。
值得關注的是，雖然使用者與AI實際執行的任務僅約有60％重疊，意味著在40％對話中，兩者並不完全吻合。也就是說，AI的實際執行角色往往是解說、教學、勸導和提供協助，而用戶多數是在尋求資訊、進行閱讀研究工作。
雖然用戶對AI的期待與AI的實際能力之間存在差距，但AI在知識型工作上的應用潛力仍然相當可觀。特別是在需要大量資訊處理和文字工作的領域，AI已展現出顯著的輔助效果。
這種使用傾向反映AI最能勝任的是支援性角色，而非全面取代。例如，行銷人員可能讓AI協助撰寫文案、彙整市場資訊；客服代表則用AI整理回覆腳本、處理常見問題。
AI最擅長 V.S. 不擅長的任務
微軟研究也發現AI在特定工作活動上表現特別出色。在用戶滿意度最高的工作類型中，內容書寫、文件編輯、資訊研究、簡單諮詢與產品評估名列前茅。
若從任務層級觀察，微軟指出以下幾種類型的工作最容易被AI「助攻」甚至「自動執行」：
文字處理：內容撰寫、簡報製作、文件編輯。
資訊彙整：市場研究、資料查詢、產品分析。
基礎諮詢：常見問題解答、產品比較、流程教學。
這些活動有幾個共通點：結構化程度高、語言為核心、可遠距完成。這使得AI可以迅速提供可用結果，且用戶滿意度高。
相對而言，AI在以下工作中的表現尚不理想：
數據分析：需要判讀多元資料並下決策。
視覺設計：涉及美感判斷與創造性。
跨部門協作與複雜溝通：需理解人際互動脈絡與非語言線索。
這顯示AI雖強大，但尚未能完全勝任需高度創意與人際敏感度的任務。
受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名
微軟研究員根據Copilot用戶對每一個回覆的「讚」或「倒讚」，計算出「AI適用性分數」（AI Applicability Score）排名，評估不同工作活動由 AI 執行或支持的難易程度。
獲得更多「讚」的任務，代表用戶滿意度較高，AI 能取代該工作的機率愈大。而分數愈大則代表受AI影響較大。
口譯員及翻譯人員以0.49的分數居首，成為最可能被AI取代的職業。
這並不令人意外，因為AI在語言翻譯任務中的表現已相當優異，Google和Amazon等科技巨頭都推出了功能強大的翻譯應用程式。
緊隨其後的是歷史學家（0.48分），研究人員指出，收集歷史資訊正是AI表現最優異的領域之一。許多Copilot用戶習慣使用聊天機器人來研究歷史或社會議題，或審查材料的正確性，這使得傳統歷史研究工作面臨巨大挑戰。
AI最可能取代的前十大職業名單：
口譯員與翻譯人員（分數：0.49）
歷史學家（0.48）
乘客服務員（0.47）
銷售人員（0.46）
作家與作者（0.45）
客戶服務代表（0.44）
電腦數值控制（CNC）工具編程人員（0.44）
電話接線員（0.42）
售票員與旅遊社員工（0.41）
廣播播報員與電台DJ（0.41）
這些職業普遍具備3種特性：
高語言密集度（如翻譯、寫作、廣播）。
重複性高或流程明確（如接線、售票）。
可被遠端工具支援，非現場執行。
AI最難取代的職業名單：
與此對比，AI最難取代的職業則集中在以下類型：
需面對面互動的照護與服務工作：如護理助理、按摩師。
需要實體操作的技術勞動：如卡車司機、屋頂工、洗碗工。
依賴高度感官或體能判斷的職業：如建築工人、維修人員。
這些工作仰賴人類的實體行動、感官知覺與情緒理解能力，目前AI尚難模擬。
研究特別指出，「AI協助性」和「AI自動執行性」存在明顯差異。
許多需要實體操作的職業雖然可以透過AI獲得資訊和建議協助，但AI幾乎無法完全自動取代人類進行實際操作。這個發現為職場轉型提供了重要啟示：即使在AI時代，人機協作仍將是主流模式。
AI對高薪工作影響最大？
微軟研究在分析AI影響與社會經濟因素的關聯性時，發現了一些令人意外的結果。首先，AI影響力與職業平均薪資的關聯度相當微弱，這打破了「高薪工作更容易被AI取代」的普遍認知。
在學歷方面，研究顯示需要大學學歷的職業確實受到AI影響較高，但各學歷層級之間存在明顯的重疊區域。這意味著AI的影響並不完全按照傳統的教育程度區分，而是取決於工作內容的性質。
此份微軟報告的參考性高嗎？
然而，研究也指出了幾個重要的限制因素。
首先，統計數據僅反映「AI已展現的能力」與「用戶確實使用」的部分，無法完全預測未來的絕對影響程度。其次，研究僅基於Copilot平台，未涵蓋所有AI產品的使用情況，可能存在樣本偏差。
更重要的是，實際的AI影響程度將高度受到後續工作內容重構和職場決策的影響。許多組織可能會選擇將AI作為輔助工具，而非完全替代人力，這將大幅影響最終的就業結構變化。
從長遠角度來看，這項研究對於處在高風險職業的工作者而言，將是一記警鐘。及早學習新技能、轉換職涯跑道或學會與AI協作，將是適應未來職場變化的關鍵策略。
（資料來源：Microsoft Research、Entrepreneur）
（原文標題：微軟最新研究：AI最可能取代的１０種職業）
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產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。
本篇產品經理學習地圖(上)：技能養成篇，將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』，最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能，依循學習路徑，逐步成為具影響力的產品專案執行者！
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
產品經理是誰？為何成為熱門職業？ 產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理？ 誰適合轉職產品經理？ 掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具） 成為產品經理應具備的軟技能
產品經理是誰？為何成為熱門職業？
產品經理工作內容
產品經理（Product Manager）負責定義產品要解決的問題，並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含：
需求探索：透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式，洞察真實需求。
功能規劃：撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。
專案推進：主持日常開發流程，跨部門協調資源，確保開發進度與品質。
成果驗證：追蹤產品指標（如留存率、轉換率），進行 A/B 測試與功能優化。
策略規劃：參與產品路線圖規劃，制定中長期產品方向與營收目標。
產品經理既是產品成功的推動者，也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。
產品經理與相近職類比較表
職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷
為什麼選擇產品經理？
📈 發展潛力大｜未來產業的中樞角色
不論是新創公司還是科技巨頭，產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。
有產品就有需求，有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech，每個行業都需要懂得「整合價值」的人。
企業不再只需要「能執行的專業者」，而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。
🛠️能力多元｜最全面的跨域訓練場
產品經理是一個訓練全腦能力的職業：👉 左腦要有邏輯與分析能力（數據、商業）👉 右腦要能發想與感知使用者（設計、體驗）👉 兩者還要能與技術部門深度協作（開發、工程）
在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」，這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。
🚀 成長彈性高｜跨域轉換與職涯彈跳力強
PM 的角色可以橫跨不同產業與職能，時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。
許多優秀的 PM 在職涯中轉職為：
創業者（Founder / Co-founder）
使用者體驗設計師（UX Designer）
數據分析師（Product Data Analyst）
成為產品主管、策略顧問，甚至進入 CPO、COO 等管理層
誰適合轉職產品經理？
🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者
你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改？」
從 side project 開始，就是最好的敲門磚。
無需程式背景，只要有邏輯、有使用者觀點，PM 是歡迎非典型背景者的職位。
💻 2. 工程師背景者
想脫離單純執行任務的角色，希望參與更多「要做什麼」的決策討論
PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。
技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。
🎨 3. 設計師 / UX 專業者
有同理心、有用戶感知力的設計師，適合轉向更有產品話語權的角色。
讓你從 UI/UX 執行者，變成「產品體驗的主導者」。
許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM，因為他們更懂體驗與細節。
📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員
熟悉市場與用戶痛點，對產品的商業價值有敏銳觀察
補足產品開發語言與邏輯，就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。
掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
產品經理技能 × 學習階段 對照表格
🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標（DAU、MAU、CTR） - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序（RICE、Kano） - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制（Cohort、Retention、轉換率分析） - 熟悉設計思考流程（Design Thinking） - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗，結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO（Scrum Product Owner）- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM（Scrum Master 認證）
產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🟢 第一階段：新手 PM 入門（0～6 個月）
✅ 目標：建立基礎產品思維與跨部門語言，從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。
📌 學習內容：
【產品市場機會】：初步理解產品與市場的關係（例如：Who / Why）
【找出使用者需求】：撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖
【設計思考】：練習 Wireframe / Wireflow 製作，視覺化想法
撰寫簡易 PRD：說明做什麼與為什麼
學會製作 UAT（功能性測試 / 反向測試等）
建立會議紀錄與議題追蹤清單，強化任務邏輯與流程觀
📌 AI 工具應用：
ChatGPT / Claude：生成 User Story、用戶情境模擬
Uizard / Figma AI：快速建立原型畫面與 Wireframe
Notion AI：整理任務、產出會議紀錄與需求清單
📌 備選學習：
學習基礎專案管理（甘特圖、排程、進度跟催）
練習回報 bug 與測試報告，建立與工程團隊語言
閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務
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🟡 第二階段：中階 PM 成長（6～18 個月）
✅ 目標：獨立負責一個產品模組，深化市場洞察與優先排序邏輯，開始建立產品成果思維。
📌 學習內容：
【產品市場機會】：進行競品研究、定位圖、SWOT 分析
【使用者需求】：進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析
【提出解決方案】：撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序（RICE、Kano）
【產品企劃框架】：建立產品 Roadmap，依驗證結果動態調整
專案協調與跨部門簡報報告
主持 Scrum、Sprint Review 等會議，培養團隊推進力
📌 AI 工具應用：
Miro AI：協助需求 Mapping、建立 Feature Map
Amplitude / Mixpanel + AI plugins：用於用戶行為與留存分析
Jira AI / Linear AI：協助排程與任務追蹤自動化
ChatGPT：產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議
📌 備選學習：
與工程師深度對話 API 邏輯與限制（建立技術思維）
學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果
與設計師協作，規劃 Usability Test 測試流程
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🔴 第三階段：資深 PM 精進（18～36 個月）
✅ 目標：制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作，具備從數據到決策的整體能力。
📌 學習內容：
【產品企劃框架】：建立成果導向型 Roadmap，結合營運目標與客戶反饋
【有效提案法】：提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通（尤其是非 PM 部門）
【提出解決方案】：設計產品 KPI（DAU、留存、LTV、NSM）
【產品驗證與迭代】：產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap
建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議
設計產品願景，指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review
📌 AI 工具應用：
Power BI / Looker Studio + GPT Plugin：產出決策儀表板、進行策略預測模擬
Notion AI：整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作
ChatGPT / Claude：撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿
Suno / Gamma AI：製作產品簡報、提案影片輔助
📌 備選學習：
學習產品組合管理（Product Portfolio）
熟悉商業模型設計與利潤預測（可使用 Business Model Canvas）
進階使用 AI 作為產品功能的一環（如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎）
[course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2]
成為產品經理應具備的軟技能
產品經理的成功關鍵往往不在工具，而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」：
溝通協調能力
與設計、工程、商業部門建立共識
化繁為簡、拆解問題並說服他人
優先排序與決策力
在時間與資源有限下做出取捨
擁有面對模糊需求時的清晰邏輯
系統性思考能力
看見整體產品架構與模組邏輯
能理解「做這件事對誰有價值？」
同理心與觀察力
從用戶視角出發洞察潛在問題
不被表層需求誤導
學習力與適應力
快速吸收新工具、新領域知識（如 AI、資料分析）
面對變動保持彈性與專業判斷
繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇】
[joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3']
延伸閱讀：
PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹
PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理｜精選工作機會
PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？
轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院
AI世代主管生存指南：4大面向、18組指令，打造高效管理大腦！
管理職壓力大、雜事多？別再孤軍奮戰！本文教你利用AI處理棘手的管理問題，透過模擬困難對話、生成正向回饋與自省機制，讓AI成為你的最佳副手！
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
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一、人員管理：用AI讀懂人心二、團隊管理：用AI讓團隊更順暢三、商務管理：讓決策更精準四、自我管理：持續成長不倦怠AI是協作夥伴，不是替代品
在AI時代，善用生成式AI不僅能減輕管理負擔，更能提升領導效能。本文彙整日本新創Renewer發布的《給管理者的生成AI指南 2025》，從人員、團隊、商務到自我管理，提供具體AI應用指令，讓你不再被管理工作壓垮。
根據日本能率協會管理中心（JAMA）調查，超過七成一般員工表示「不想成為管理職」。原因不難理解：管理者的角色看似光鮮，實則壓力重重，不僅要面對上層的目標，也要承擔團隊成敗的責任。
然而，管理職卻是釋放組織力量不可或缺的存在。特別在AI時代，管理者更需要同時管理「人」與「AI」，這樣的能力將決定組織能否保持競爭力。願意承擔這份責任的主管與領導人，對企業來說是稀缺而珍貴的。
許多領導者已經將AI融入日常管理，從1對1面談、團隊溝通到策略決策，AI都能提供實質幫助。以下是經過實戰驗證的AI應用方法，涵蓋4大管理面向：
一、人員管理：用AI讀懂人心
管理最困難的部分往往是「管人」。無論是績效面談還是傳達壞消息，都需要同理心與溝通技巧。AI可以成為你的私人教練。
1. 分析成員個性，調整管理風格
每個人都有不同的行為模式。透過AI分析成員特質，你可以採取更合適的管理方式。
指令範例：
「我的成員具有以下特徵。依DISC理論，你判斷可能屬於哪種類型？針對這個類型，請給出有效的應對方式（溝通方法或指導風格）。」
可用框架包括DISC理論（主導型、影響型、穩定型、分析型）或情境式領導理論。讓AI幫你找出最適合的溝通策略。
2. 教導與引導的平衡術
有時成員需要直接教導，有時則需要啟發式提問。AI能同時提供兩種方案。
指令範例：
「一位成員在週報中提到：任務因重複修正常延誤計劃。請為我設計「教導式提問」與「引導式提問」的範例，供我1on1時使用。」
在面談前準備好兩套方法，現場依狀況靈活切換，能大幅提升指導效果。
3. 用「GROW模型」提問，支持目標達成
AI能依 GROW 4步驟（Goal、Reality、Options、Will）生成提問，讓主管快速具備教練技巧。
指令範例：
「我想在與某位成員的 1on1 中使用 GROW 模型。請提供各階段（Goal、Reality、Options、Will）的合適問題範例。」
4. 用「黃金圈理論」下指令
指令不只是「做什麼」，更要說明「為什麼」。依照Why→How→What的順序，能提高團隊認同感。
指令範例：
「我要指示成員檢查不必要的業務，請用黃金圈理論來製作指示範例（包含Why、How、What三項）。」
AI會幫你重新組織訊息，讓指示更有說服力。
5. 模擬困難對話與傾聽訓練
面對薪資談判或績效不佳的討論時，事先模擬能減少焦慮。
指令範例：
「成員對下期薪資不滿,將進行面談。請扮演該成員，從第一句話開始與我對話。我扮演上司。對話結束後，請指出我做得好的地方與需要改進的地方。」
結合語音模式使用，更能貼近真實情境。AI會在對話後給予回饋，幫助你改善溝通技巧。
6. 生成正向回饋
不擅長稱讚？讓AI幫你找出成員的亮點。
指令範例：
「你是一位善於激勵人心的教練。請讀取A的自評，分析能提升動機的重點，並寫出一則能讓A保持積極心態的回饋。請盡量提供不同於常見的角度。」
要求AI包含「努力過程」、「貢獻點」、「成果影響」，避免陳腔濫調的用語，能讓回饋更有溫度。
二、團隊管理：用AI讓團隊更順暢
團隊管理的核心是資訊共享、意見一致與信任建立。AI能協助你更有效率地達成這些目標。
1. 將公司指示轉化為白話文
高層的會議紀錄往往充滿術語，成員難以理解。AI能幫你翻譯。
指令範例：
「以下是公司傳達的內容，我想重新整理成便於成員理解的說明，並附上以下資訊，請生成文字：Goal（目的與成員需要做的事情）、預估確認時間（例如：需閱讀的分鐘數）。」
附上閱讀時間與明確目標，能提高訊息傳達效率。
2. 快速蒐集會議演講素材
例行會議需要新鮮話題？用搜尋型AI收集最新資訊。
指令範例：
「我將在工程師團隊的週會中進行約3分鐘有關生成式AI的最新新聞或話題簡報。請提供3個合適的主題，最好是最近1個月的新聞。」
使用Perplexity等工具，還能請AI提供名言或格言作為開場。
3. AI自評制度減輕審核負擔
讓成員先用AI檢查文件，主管只需做最後把關。
指令範例：
「你是一位主管，負責審核成員提交的稟議書。請依以下標準檢查內容，並具體指出不符合之處（NG項），並說明理由。」
使用ChatGPT的GPTs功能，可建立客製化審核機器人，大幅減少重複性工作。
4. 設計提升心理安全感的工作坊
團隊信任是績效的基礎。AI能協助設計促進交流的活動。
指令範例：
「我想設計一個2小時的工作坊，目的是促進團隊信任。請設計從破冰到深入交流的活動順序與內容，並加入能促進自我揭露的元素。」
AI會提供完整流程，包含線上與實體版本。
三、商務管理：讓決策更精準
商務管理需要深度思考與策略規劃。AI能成為你的智囊團。
1. 模擬有爭議會議
預期會議會有激烈辯論？先讓AI演練。
指令範例：
「在下一次會議中，將討論『每週要求出勤兩次』的議題。請模擬一場討論，由贊成派與反對派各自提出意見，雙方互相發言數次，最後整理出可能出現的觀點清單。」
透過預演，你能提前準備應對策略，並找出折衷方案。
2. 讓AI當「唱反調者」（Devil’s Advocate）
對自己的決策有信心？讓AI挑戰你。
指令範例：
「以下是我的決策草案，請毫不保留地指出其中缺點與風險，並提出嚴厲的質問。以下接內容XXX。」
使用推理模型如ChatGPT o1，能獲得更深刻的批判與風險提示。
3. 讓團隊目標更有吸引力
冰冷的數字目標難以激勵人心。結合心理學與創意改寫。
指令範例：
「請將目標『將客戶應對時間縮短20％』透過SCAMPER法轉換為全新表述方式。希望能跳脫常見用語，帶出隱藏的價值，並請逐步解釋轉換過程。」
運用創意發想法（SCAMPER）、心理學（SDT 自我決定理論）或故事化技巧，能讓目標更有感染力。
4. 製作甘特圖與矩陣
視覺化工具讓計畫更清晰。
指令範例：
「請以「Mermaid」記法（文字轉圖表示法）生成『3月舉辦研討會（準備及實施）』的甘特圖，根據以下任務清單製作：以下接任務清單XXX。」
或使用艾森豪矩陣排定任務優先順序，幫助團隊聚焦重點。
四、自我管理：持續成長不倦怠
管理者也需要照顧自己。AI能成為你的成長教練。
1. 逆向尋找管理方法
遇到問題不知道用什麼理論？直接問AI。
指令範例：
「我的團隊成員之間發生了以下衝突，請提議適用於此問題的管理方法或架構。以下接發生的問題XXX。」
從問題出發，比按部就班的學習理論更有效率。
2. AI日記寫作與重新框架
記錄每日心得，讓AI給予客觀分析。
指令範例：
「這是今天的日記，請結合前幾日內容給予回饋。以下接日記內容XXX。」
當感到疲憊時，可請AI用正向視角重新詮釋：
「我作為領導一直忙於進度管理與處理問題，已感到非常疲憊，無力客觀看待團隊及課題，我覺得自己快到極限了。請幫我用正向視角重新框架此情況，我可以怎麼看待？」
使用GPTs功能建立專屬日記機器人，能追蹤長期變化。
3. 快速研究對手公司
商談前需要了解對方？搜尋型AI更高效。
指令範例：
「請全面調查◯◯公司業務範圍與△△(負責人)經歷。」
使用Perplexity或ChatGPT的SearchGPT功能，能快速彙整多方資訊。
4. 打造AI導師
讓AI學習你信任的書籍或名人觀點。
指令範例：
「請基於輸入的資料，模擬XXX（領袖名）的思維與意見進行對話。不只是簡單使用資料內容，而是形成其背後的思想與人格來回答。」
使用NotebookLM匯入PDF、YouTube等資料，打造個人化AI顧問。
AI是協作夥伴，不是替代品
生成式AI無法取代管理者的判斷與同理心，但它能成為強大的輔助工具。從人員溝通到策略決策，從團隊建設到自我成長，AI能減輕負擔、提升效率。
主管不該是孤軍奮戰，善用這些AI工具，能讓管理更得心應手、帶領團隊創造更高價值。
（本文由AI撰寫初稿，經天下學習團隊編輯與核實。資料來源：堀内亮平、Renewer、JMAM；原文標題：主管不想累死，一定要知道的AI「４大情境」應用指南！）
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1個AI代理能取代3-4位員工！哪些企業已投入？有什麼潛在風險要扛？
高度自動化的AI代理能獨立完成複雜任務、減少人力需求，正被製藥、金融、電子商務與電信等企業廣泛採用，但AI背後未知的風險和倫理問題，我們應如何應對？
編譯／田孟心 由天下雜誌授權轉載
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職場新突破：全世界都在等的「高度自動化AI」AI代理，已上路AI代理，有哪些風險？
奧特曼口中的「AI下一個巨大突破」：AI代理，已經在一些大膽試行的企業中上路。有些企業回報，一個AI代理就能完全處理原本3至4位真人員工的工作量。但它們可能帶來哪些風險？
職場新突破：全世界都在等的「高度自動化AI」
OpenAI執行長奧特曼口中的「AI下一個巨大突破」，2025年AI界最讓人期待的發展之一：AI代理，已經從新聞媒體中的陌生名詞走入現實職場。
AI代理指的是能處理複雜任務的模型，只要給它一個需求，例如接待客戶、批准經費、安排行程，它就能從頭到尾幫忙完成。與ChatGPT等聊天機器人不同的是，AI代理不需要人類一步驟一步驟地引導，可實現更高程度的自動化。
AI代理，已上路
德勤預測，到2027年，一半使用生成式人工智慧的公司都將推出AI代理相關產品，它們將能夠充當智慧助手，在最少的人為監督下執行複雜的任務。
事實上，Salesforce、ServiceNow、微軟，和Workday等公司，都已在去年宣布了自家的AI代理，幫助其他企業更加「放手」地招募員工、聯繫客戶、創建行銷內容，和管理資訊。
也有不少拓荒者企業已經踏上實驗的道路，整合AI代理到公司的產品或營運中：
一、製藥業 嬌生
總部位於美國紐澤西州的嬌生，正在運用AI代理來幫助這家醫療保健巨頭完成「藥物發現環節中的化學合成過程」。
嬌生資訊長史瓦森（Jim Swanson）分享道，有了AI代理幫忙估算最佳合成時間，科學家就不用反覆做同樣的無聊差事，只為了打造適當的條件來優化合成流程。
不過，真人員工仍會審查AI代理的成果，嬌生也在研究如何更有系統地監督。
二、金融業 穆迪
紐約的金融分析公司穆迪，已經運用AI代理進行許多研究，包含產業比較，以及查閱企業向美國證交所提供的文件。
穆迪總共開發了35個AI代理，其中一些代理負責專案管理等較小的任務，再匯報給更大的代理，形成「多代理系統」。
穆迪產品長里德（Nick Reed）表示，「我們的研究結果是，AI代理更擅長處理多項任務。」
他特別強調，AI代理甚至能得出更有智慧的結論，像是分析看似沒問題但實際面臨地緣政治風險的企業之財務狀況。
三、線上購物 eBay
eBay正在使用AI代理來寫程式和創建行銷活動。該公司的AI長梅可-波布羅夫（Nitzan Mekel-Bobrov）表示，隨著代理變得更加複雜，它們可以像人類開發人員一樣，自己一行一行地編寫更多程式碼。
該公司甚至開發了自己的「代理框架」，判斷哪些AI模型要負責哪些任務。接下來，eBay還打算推出協助買家與賣家找尋商品的代理。
四、電信業 德國電信
電信巨頭德國電信在德國擁有約8萬名員工，該公司推出了AI代理，供其員工詢問有關內部政策和福利的任何問題，並讓其客服人員詢問有關其產品和服務的問題。
德國電信首席產品和數位長亞伯拉罕森（Jonathan Abrahamson）表示，每週約有1萬名員工使用AI代理。
五、建材業 Cosentino
西班牙建材公司Cosentino資訊長多梅內（Rafael Domene）表示，為了填補客服人員的空缺，公司引進了一支由AI代理組成的數位勞動力，名為稱為「數位員工」。
多梅內分享，這群「員工」入職時也會接受嚴格培訓，而目前「數位員工」已經取代了參與清算客戶訂單的3至4位真人職員的工作，讓那些員工可以專注於其他服務領域。
AI代理，有哪些風險？
方便又高效的AI代理，也對人類社會帶來風險。
技術風險包括錯誤、故障，和安全問題。AI代理的自主性，也可能引發決策和問責的道德問題。
《MIT科技評論》舉例，AI代理可能會製造更個人化、更危害性的深偽產品，也可能擾亂人們對真實的認知，「我們是否有權知道我們是在與AI交談還是與人類交談？」特別是在醫療服務的環節。
更衝擊人們的或許是工作權議題。
麥肯錫全球研究所估計，到2030年，美國職場30%的任務可能會自動化，AI將導致1,200萬美國勞工失業。高盛也預測，到2030年，AI將擾亂全球3億個工作機會。
對此，康乃爾大學人工智慧和工作專家多爾加斯特（Virginia Doellgast）指出，工會強大的國家，例如德國，勞工對企業主如何推出AI有更大的發言權，就能減少衝擊，使勞資兩方都受益。
然而，在工會不夠發達、職場決策通常自上而下的國家如美國，員工就會「常常感覺自己是受害者和白老鼠」。
美國勞動力記者格林豪斯（Steven Greenhouse）提醒，當一個社會期待最大程度地提高AI對眾人的好處，減少痛苦，就應該先成立一個由政府、工會和企業家組成的委員會，才能帶來雙贏。
（資料來源：WSJ, Bloomberg, MIT, Guardian, WEF）
（原文標題：完全取代真人工作，哪些企業已開始愛用「AI代理」？）
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AI讓強者恆強、弱者更弱？企業與員工面臨的真實挑戰
根據美國媒體《CNBC》的報導：人工智慧專家指出，近期因為全球「AI」的興起已造成影響，不少職場領導者都在努力在「借助人工智慧」和「以人為本」之間取得平衡，因為AI熱潮有可能導致人類失業、「加劇工作中的不平等」，甚至可能是下一場全球階級戰爭的開端，當部分國家、企業和員工受惠，其他人可能被拋在浪潮後方。
文／《104職場力》
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AI浪潮來襲，人類的工作怎麼辦？聯合國示警：AI會讓「不平等」變本加厲？贏者全拿的遊戲，AI主導的世界會長什麼樣？企業到底該「保護人」還是「擁抱AI」？領導者該選「人」？還是選「AI」？你不該恐懼AI，而是共尋一起進化的方法
AI浪潮來襲，人類的工作怎麼辦？
在人工智慧迅速崛起的「AI浪潮」下，不少工作已經出現「讓AI成為替代人力」的狀況，導致有些企業已經開始注意到「人」與「AI」之間的平衡問題。
美國媒體《CNBC》報導：在美國已經有些公司領導人努力在獲利和「以人為本」之間取得平衡。
馬來西亞第二大銀行的聯昌國際銀行(CIMB,Group Holdings Berhad)的首席數據和人工智慧長 Pedro Uria-Recio，在GITEX Asia 2025的會議中告訴CNBC的記者：「公司有責任保護就業，因為人工智慧的熱潮可能將導致失業，甚至『可能加劇不平等』。」
「變革浪潮很巨大。」Pedro Uria-Recio 說：「而且不幸的是，有些人可能將被拋在後面。」
聯合國示警：AI會讓「不平等」變本加厲？
在此之前，根據聯合國貿易與發展署的報告中指出，全球人工智慧的市值在2025年4月，約莫是相當於德國的經濟規模，目前主要技術是用在「提高生產力」和「推動數位轉型」。然而，人工智慧的便利性也將影響最多40%的全球就業機會，該機構對於「自動化」與「就業流失」在報告中表達擔憂。
報告補充：人工智慧本身並不具有包容性，換言之相關技術的經濟效益屬於「高度集中」，取代性高、並不能兼容於舊有的社會。「人工智慧所驅動的『自動化』將有利於資本而非勞動力，將會擴大不平等並降低發展中經濟體仰賴的『低成本勞動力』競爭優勢。」
聯合國貿易與發展署預估，到了2033年的人工智慧市場價值將來到4.8兆美元，而且技術優勢將高度集中。
同樣的警告也出現在國際貨幣組織(IMF)的報告當中，他們早在2024年初就提出過警告，但是相對於聯合國的結論，他們認為對發展中國家的衝擊反而應該比較小：「高收入國家約60%的就業機會可能受到人工智慧的影響，而新興市場和低收入國家短期內受到的干擾會比較少，因為許多國家其實缺乏基礎設施來利用人工智慧的直接好處。」
但他們有著共同的結論：因為AI技術的「高度集中性」（掌握相關資源特定國家、經濟體較具優勢），因此最終仍有演變成全球資源不平等的風險。
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贏者全拿的遊戲，AI主導的世界會長什麼樣？
除了可能導致失業和階級不平等，AI技術的分配不均甚至會造成國家間的勢力版圖重新分配。
聯合國貿易與發展署在報告中直指：全球40%的企業針對人工智慧研發的支出，到目前為止僅僅集中在100家公司，而這些公司高度集中在美國和中國。
此外領先群雄的科技巨頭，包括蘋果、Nvdia和微軟，這些有望從人工智慧熱潮中受益的公司，他們當前的市值幾乎已經可以跟「整個非洲大陸」的國內生產毛額相媲美。
國際貨幣組織的總裁 Kristalina Georgieva 因此敦促世界制定政策者應該積極應對這股「令人憂慮的趨勢」，認為應該採取相關措施以防止「科技進一步加劇社會緊張局勢」。她說：「我們正處於一場技術革命的邊緣，這場革命可能大幅提升生產力、促進全球經濟成長、提高世界收入，但它也可能取代一些就業崗位，加劇不平等。」
當有些產業可以因為人工智慧提高生產力，甚至工資時，有些產業正面臨著「完全無法應用」、進一步落後的風險。
聯合國的報告指出，目前AI技術在國家和企業層面已經開始加大技術鴻溝，截至目前為止共有118個國家（主要集中在南半球）完全沒有參與「AI」相關的討論。
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企業到底該「保護人」還是「擁抱AI」？
有些人提出「公司應該努力幫助旗下員工培養AI技能」的觀點，認為全體員工都配備正確的技能，才能幫助企業更有效的去應對當前的「人工智慧革命」。
但是，並非所有的企業領導人都這麼認為。
The question is: ‘What can we do to make sure that we adapt employment?’ Because it’s like trying to prevent a tsunami wave. We know protection will not necessarily be effective. So it’s thinking really how we can adapt.
Tomasz Kurczyk（保誠新加坡 首席技術執行長）
保誠集團的新加坡首席技術執行長 Tomasz Kurczyk 就對《CNBC》直說：「我們應該明白一件事，保護就業可不是一種正確的心態。」
「真正的問題是：『我們該做些什麼來確保自己適應新時代』，因為這就像是你試圖要阻止海嘯的浪潮，眾所皆知再多的防護措施也不見得有效，所以真正要思考的是如何去適應。」他如此說道。
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領導者該選「人」？還是選「AI」？
《CNBC》在報導中揭露出另一個狀況，根據2025年的微軟趨勢指數調查，有82%的領導者表示有信心在未來12-18個月內使用先進的生成式AI工具或AI代理等數位勞動力，擴大企業營運當中的勞動力。此外也有78%的領導者會考慮聘用專門從事人工智慧工作的職位來為未來做好準備。
報告中也顯示有47%的領導者認為提升現有員工的AI技能是首要任務，但有33%的領導者直接承認，「裁員」是一個可能的選項。
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你不該恐懼AI，而是共尋一起進化的方法
儘管專家和研究報告發出不少警語，但其實多數專家仍對「人工智慧」可以為世界所帶來的影響抱持樂觀態度，整體來說仍然是「利大於弊」，提出警告更像是在大家追逐「AI熱潮」時也不能遺忘相伴而來的風險。
Kurczyk 即表示：「我依然相信人工智慧會讓所有人獲得解放，為全球每個人都帶來難以置信的機會點。」
Uria-Recio 則傾向認為這是人類諸多科技革命的一環。「過去我們曾經經歷過『行動優先』（即「Mobile-First」，手機等科技產品的興起），現在的思維就像是進入一個新的『人工智慧優先』紀元，我們要注意的應該是讓人類也能參與其中。」
人工智慧可以扮演進步、創新和共同繁榮的催化劑，但前提是人類正確的應用，透過足夠的認識、技能訓練，以及愈來愈熟練掌握相關的技術，才能創造更多「人與AI共存共榮」的機會。
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本文參考相關報導，經整理改寫。※ 參考資料：《CNBC》、《UN trade&development》、《IMF》、《Microsoft》
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