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指能將物聯網裝置、感測器、通訊技術與軟體系統有效結合，打造完整且可運作的解決方案。此技能涵蓋硬體選型、資料傳輸協議、雲端平台整合，以及用戶介面設計等，目標是確保設備間互通順暢、資料即時且安全。具備此能力能協助企業提升自動化與數據應用效率，推動智慧化轉型，並解決跨領域技術整合的挑戰，對現今數位化發展相當關鍵。
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您的責任包括參與所有 AI 解決方案的開發階段，包括：需求定義與設計、開發、部署、整合、維護、效能微調、監視；您會和解決方案架構師合作，將架構師的願景轉換成現實，並與資料科學家、資料工程師、物聯網 (IoT) 專家、基礎結構系統管理員，和其他軟體開發人員合作，以建置完整的端對端 AI 解決方案。
Microsoft
SSE User Interface Design國際認證
隨著網際網路興起與智慧型手機的出現，人與機器的互動方式一直在不斷的變動。也因為許多企業對於使用者體驗與介面的重視，介面設計相關的人才需求越來越多，平均薪資高也高於其他設計人才，許多人也開始想要轉職為介面設計師。
SSE User Interface Design國際認證針對目前這股潮流趨勢，為求職者與求才者所建構的一項測驗檢定，通過測驗，代表你已具備UI視覺設計的必備技術，將能在UI視覺製作方面獨立工作，並且能與程式設計師協同完成大型UI建置的能力。
Silicon Stone Education (SSE)
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)
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
ITE-網路通訊+網路規劃設計專業人員
「ITE」為「Information Technology Expert」的簡稱，中文全名為「資訊專業人員鑑定」藉由鑑定制度鼓勵資訊在職人員進修，進而提升人員的生產力與競爭力，以適應未來國際自由化競爭的趨勢。
財團法人中華民國電腦技能基金會
網路規劃設計與管理
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱，中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作（APEC）部長級會議中，與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育，同時透過共同檢定採認，提昇整體資訊水準。
近年來資訊技術蓬勃發展，各項功能與應用的突破，使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等，皆無法置身事外。由於資訊技術的特性，使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制，只有掌握了技術，才能確保競爭上的優勢。
適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時，日本提出跨國合作構想，希望促進兩國在資訊人員檢定的合作，並於當月底再次確認雙方合作之意願，故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證，並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會，執行鑑定工作。
為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要，電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目，並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行，一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系，提供企業界優良之資訊專業人才，另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌，使資訊技術發展與國際同步，為我國產業奠定良好的競爭優勢。
本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟，深受學界與業界肯定，同時與日本亦完成交互採認MOU，階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務，自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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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
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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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AI轉型沒你想得難！專家揭密：6個步驟，幫你成功推動人才變革
隨著AI技術爆發與人口結構轉型，企業面臨的挑戰已非「是否導入科技」，而是如何帶領員工轉型。104人才永續長深度解析：AI將重新定義工作內容與模式，成功邁向「人機協作」的關鍵不在硬體，而是人才與組織文化的數位重塑。本文透過具體的六大實戰步驟，協助企業破除員工技能不足與文化抗拒的障礙，幫助組織在變動時代中搶佔競爭先機。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
隨著企業全球化發展、台灣人口結構老化與新生兒出生率的下降，地緣政治、全球經濟與政府法律及政策的瞬息萬變，加上AI人工智慧（Artificial Intelligence，縮寫為AI亦稱智械、機器智慧，透過許多電腦程式來呈現人類智慧的技術）技術的蓬勃發展，透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，國內外許多研究調查機構的預測都認為，人類的無數職務會逐漸被AI所取代。
資訊科技發展的日新月異，我們的職場與工作環境正進行前所未有的轉變，這種轉變包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。
AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失，也會誕生新型態的工作機會，這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的勞動者，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變
隨著資訊科技發展的無遠弗屆，未來企業面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨極大的變化，因次不管是政府機關、企業組織或是勞動者都必須轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
競爭對手的改變：企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長，未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手，如來自境外的跨國網路與資訊公司，像亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）就從網路書局進階到電子商務，成為全球最大的網際網路線上零售商之一，進而發展為提供企業雲端存取技術服務的資訊產業巨擘。
工作內容的改變：要能跟上數位時代的腳步，我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業，運用AI資訊化與流程化過程，局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析，提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點，從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。
工作方式的改變：近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討，如何讓勞動者不會被機器人取代，最佳的解決方案是”不是科技可以做什麼，而是我們可以用科技做些什麼“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”，未來最有效率的工作方式就是”人機協作”，工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人)，善用AI工具提升整體工作效率。
工作型態與工作地點的改變：未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式，共享經濟的網路平台會產生新的工作型態，網路資訊也創造出網紅經紀人、小編、電競選手與遊戲編劇等新型態工作。企業若能採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，比較能夠吸引與留任人才。
延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在過去已經投入資源，積極研究與實驗組織數位轉型，根據天下學習的調查，企業最擔心的轉型障礙，前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。
▲ 圖片來源：天下學習
另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告，企業在推行數位轉型時面臨的挑戰，依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具，因此企業要能成功數位轉型，AI數位人才與組織文化的轉型會是關鍵因素。
▲ 圖片來源：資誠聯合會計師事務所
延伸閱讀：企業轉型，為何7成都失敗？管理名師李吉仁：人才出問題，最大元凶是績效評估
企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
統整企業成功案例與調查報告後，企業要能成功推動數位轉型，建議依序採行六個步驟及重點行動如下表，讓員工體會到應用AI可以提升整體工作效率，創造顧客與商務價值，讓生活與工作更加平衡、有意義。
推動AI人才與組織文化轉型的關鍵步驟
步驟重點行動預期成效1. 高階主管共識舉辦策略會議、形成願景確立方向與支持2. 全員溝通宣導內部宣傳、案例分享降低抗拒、提升參與3. 跨領域專責部門整合IT、研發、HR加速專案計畫落地4. 學習與工具資源提供AI課程、工具平台提升學習及應用能力5. 一站式諮詢輔導設立顧問與技術支援降低導入難度6. 鼓勵、獎勵與內化獎勵機制、文化塑造形成AI驅動文化
高階主管的認知與共識：高階主管要發揮策略思維，針對產業發展與動態競爭環境，制定明確的AI轉型策略方向，如AI如何應用在產品開發、優化製程或是服務流程的創新，以及員工使用AI應用工具的資安政策等，凝聚高層的共識後承諾並投入相關資源。
全員溝通宣導推動AI應用文化：員工常因不理解或懷疑而抵抗文化與組織轉型，公司負責人及高階主管必須透過有效溝通來說明轉型的目的，強調應用AI技術是公司永續發展的生存條件，確保員工面臨轉型時的心聲與感受會被重視與解決。
跨領域組成專責部門負責推動：從天下學習的調查報告可以看出，企業會由不同部門來啟動數位轉型，要成為AI領先的企業，成立跨部門專案小組的成功機率是最高的。以一零四資訊科技為例，2023年由人力資源部門啟動全體員工的人才及組織數位轉型，透過研發、資訊工程、資訊管理(MIS)及各部門的協作與支持，逐漸展現成效。在2025年便成立「AI創新辦公室」，由跨專業領域專家及相關部門組成專責推動組織，建議企業可以成立專責的 AI 治理小組 (AI Governance Task Force)。
提供員工學習與AI應用工具資源：要讓全體員工一起上車推動AI工具的應用，必須突破員工的心理障礙，包括沒有信心學會，沒有時間學習、執行有困難、欠缺AI工具使用等障礙。因此公司必須依照營運策略及員工需求，決定公司官方AI應用工具類別，透過實體及數位課程的學習平台建置與合法軟體帳號的統購，提供員工學習及應用工具相關資源。
建立一站式專業與技術諮詢輔導：一零四資訊科技除了在各部門設立AI推動大使、公告公司AI使用資安政策及應用工具以外，也會通告公司內部各類AI應用工具的諮詢專家，搭配一站式的顧問指導，只要員工想要優化作業流程、提升工作效率，內部專家顧問會立即提供協助，讓員工學會持續應用AI技術的能力及興趣。
搭配鼓勵、獎勵與管理機制：要能成功塑造AI組織文化的轉型，一定要讓全體員工從敢用、會用到善用AI應用工具，透過訓練課程學習心得及部門成功實驗案例的分享，搭配產品服務創新與工作流程改善專案成果的競賽及獎勵措施，鼓勵員工勇於創新。最後再將AI學習及應用的成果列入績效管理的加分項目，便能將AI轉型文化逐漸內化成員工日常工作的習慣。
延伸閱讀：「抗拒AI」就Fire！為轉型狠砍8成員工，2年後公司下場如何？
AI科技的應用發展將會是企業永續經營必備的條件，AI人才與組織轉型不會是高階主管與資訊、工程部門的任務，唯有全體員工建立共同的願景及共識後，在企業投入財務、人力、技術、訓練及應用工具的資源後，才能實現轉型目標。近二年全球大型企業均投入資源在研究、實驗與導入AI科技，伴隨AI應用工具功能的快速進步，使用性更廣、更便利，費用更低廉的趨勢下，相信未來三年內在政府的技術、資金及顧問輔導的加持下，台灣中小企業會更積極投入AI的應用及數位轉型。
（原文標題：企業如何成功推動AI人才與組織文化轉型）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
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）
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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
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後AI時代人資如何升級？臺師大科技系舉辦論壇 攜104等企業談人才轉型
2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會與會者合影
面對全球人工智慧（AI）浪潮席捲各產業，人力資源管理正迎來前所未有的轉變。國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系於2026年5月9日，舉辦「2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會暨論壇」。本次研討會以「後AI時代的人資領導力」為核心主題，邀請產業界專家深度探討如何在AI技術更迭頻繁的挑戰下，掌握領導力轉型與數位創新的契機。
2026-05-12 國立臺灣師範大學 發布
國立臺灣師範大學 楊鎮華副校長致詞
首先，楊鎮華副校長在開幕式即以「以人為本、永續、韌性」開場，揭櫫臺師大在「AI轉型」的三大原則；接著，科技與工程學院洪翊軒院長指出，科技系正是讓工程研發能量轉化為推動公司轉型或發展的關鍵「橋樑」，而這次活動就代表了臺師大與指標性的廠商間緊密的關係；科技系簡佑宏主任也談到，科技系自成立70多年以來培育了許多促進臺灣經濟起飛的科技人才，也對今日的主講者與論壇貴賓致上謝意。
國立臺灣師範大學 科技與工程學院 洪翊軒院長致詞
專題演講邀請到「TFT為台灣而教」董事長林妍希主講，她以「自我領導：變局中的安定力」為題，分享在科技快速迭代的環境中，領導者最重要的素質不再僅是對技術的掌握，而是心態的穩定與內在的引導力。林董事長指出，AI雖然可以取代繁瑣的行政庶務，但無法取代帶動組織核心價值的「人本特質」，因此鼓勵與會者透過持續的自我察覺，在不確定的局勢中成為維持組織韌性的關鍵力量。
專題演講：為台灣而教 林妍希董事長分享
人資長論壇則由臺師大科技系孫弘岳教授擔任主持人，匯集了鴻海科技集團人資長夏國安、玉山商業銀行人力資源處處長郭宸巖、邁達特數位人資長暨永續長楊碩祐，以及一零四資訊科技人才永續長鍾文雄等四位重量級人資領袖。論壇第一階段由四位與談人分別針對個人專業背景與企業概況進行簡介，並深入說明在數位轉型過程中，如何有效導入AI等新興科技的實戰經驗，揭開大型集團與金融、數位產業在轉型之路上的關鍵策略。
人資長論壇：一零四資訊科技 鍾文雄人才永續長分享
緊接著第二階段由孫弘岳教授引領四位與談人展開深度對談，針對AI時代下的人才培育、領導風格轉變等核心議題進行學術與實務的觀點激盪。現場互動氣氛熱烈，專家們的前瞻觀點不僅化解了聽眾對於科技衝擊的焦慮，更強調在後AI時代，人資部門已從傳統的「支援角色」躍升為企業的「戰略夥伴」，必須更積極地主導組織變革並重新定義未來人才。
人資長論壇，由左至右為臺師大科技系孫弘岳教授、一零四資訊科技人才永續長鍾文雄、玉山商業銀行 郭宸巖 人力資源處處長、鴻海科技集團 夏國安人資長、邁達特數位 楊碩祐 人資長暨永續長
透過本次研討會的產學對話，臺師大科技系不僅展現與業界緊密接軌的實力，也為臺灣在AI浪潮下的人力資源發展開拓了全新視野。
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AI產品經理需求5年成長263%！從Chatbot到AI Agent，PM工作正在發生什麼變化？
生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。
文／《104學習》
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AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。
這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。
而這樣的轉變並不只發生在台灣。
從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。
產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。
延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學
AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」
「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。
簡單來說，AI PM 真正要做的是：
找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。
傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。
儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。
例如：
AI回答到什麼程度才算正確？
準確率90%可以上線嗎？
如果AI判斷錯誤，誰負責？
哪些事情可以讓AI自動完成？
什麼時候需要人類確認？
模型使用成本多少才合理？
使用者資料能不能送進大型語言模型？
AI產生幻覺時，產品要如何處理？
這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。
延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！
哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會
你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」
其實不一定。
AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。
舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢：
產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。
軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。
UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。.
行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。
HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。
因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。
真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。
未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。
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趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散
AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。
但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。
以前問的是：「我們能不能做AI？」
現在問的是：
「哪些流程最值得 AI 化？」
「這個功能真的有人需要嗎？」
「AI 可以節省多少時間？」
「導入之後能不能增加營收？」
「這筆 AI 投資到底值不值得？」
104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。
換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。
無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。
所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。
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趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代
當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生：
員工問：「公司差假怎麼申請？」
AI從知識庫找到答案後回覆答案。
但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。
不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。
例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作：
讀取訂單
直接執行以下5個SOP
→ 判斷是否符合退貨資格
→ 建立申請
→ 通知物流
→ 更新 CRM
→ 回覆顧客
因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。
不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。
這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計：
AI 可以做到哪一步？
什麼時候交回給人？
哪些操作需要再次確認？
AI 可以存取哪些資料？
Agent 執行錯誤後如何恢復？
如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。
延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！
趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要
AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。
過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是：
需求研究
→ Wireframe
→ Figma Prototype
→ PRD
→ 工程開發
→ MVP
現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。
產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立：
AI Chatbot
簡單Web App
AI知識庫
RAG應用
自動化Workflow
AI Agent Prototype
未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」
雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。
但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。
延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？
趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小
生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。
真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」
例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？
這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。
因此未來有價值的人才組合，很可能會是：
金融 × AI
HR × AI
醫療 × AI
製造 × AI
教育 × AI
行銷 × AI
對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。
延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司
趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI
生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是：
多少員工開始使用AI？
一天用了幾次？
有哪些團隊導Chatbot？
但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」
根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。
OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。
因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解：
Task Success Rate
Accuracy
Hallucination Rate
Latency
Automation Rate
Human Intervention Rate
Cost per Successful Task
最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？
延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」
趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍
2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。
歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。
因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考：
使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？
AI 產出的內容需不需要標示？
產品使用了哪些資料？
哪些事情一定需要人工決策？
系統如何留下紀錄？
AI 判斷錯誤後如何追蹤？
特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。
延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則
未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」
從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。
就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。
因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是：
「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」
想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始
如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。
第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用
真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。
因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。
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光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步
如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。
而是實際練習：
怎麼找到值得用 AI 解決的問題？
怎麼把需求轉成 AI 產品構想？
怎麼和技術團隊討論 AI 解法？
怎麼快速驗證產品？
怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？
針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。
與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。
👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊
從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化：
2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。
2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。
2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。
2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。
放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。
AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。
所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」
而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」
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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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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。
延伸閱讀：2026職場決勝關鍵在這！專家解碼大缺工時代下的5大人才趨勢
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
AI進入3.0時代：智慧通膨、零點擊、人機協作如何改寫白領工作？
AI進入3.0時代，作者程世嘉指出，當智慧變得愈來愈便宜，AI代理開始替人搜尋、決策與執行任務，「智慧通膨」、零點擊與人機協作，正重新改寫白領工作的價值與企業商業模式。本文節錄自《智慧通膨下的新商機》。
文／程世嘉Sega Cheng，蕭玉品採訪整理
本文目錄（點擊可快速前往）
兩極化×零點擊×人機協作：商業思維與白領工作大革命智慧通膨，讓你的腦袋愈來愈不值錢AI 3.0時代，AI會執行、會自我進化焦慮無法解決問題，先看懂AI如何改變日常AI催生K型社會，「兩極化」加速撕裂世界
兩極化×零點擊×人機協作：商業思維與白領工作大革命
人類不是第一次體驗經濟規則的巨變。18世紀末，一台蒸汽機開始在英國的紡織工廠裡轟轟作響，沒有人預料到，這台燒煤吐霧的機器會在接下來的一百五十年間，掀翻、重塑整個人類文明。農民湧入城市、手工業者被機械取代、全新的中產階級誕生，伴隨而來的是童工、貧民窟與殖民掠奪。《經濟學人》統計過，從工業革命爆發到人類逐步適應，整整花了一百五十年，一直要到20世紀下半葉，科層社會、教育制度與現代白領的工作型態才慢慢成型。換句話說，好幾代人都成了那場巨變裡的實驗品與犧牲品。現在，AI正在做一模一樣的事，只是速度更快。
蒸汽機是人類第一次把「體力」大規模外包給機器；19世紀末普及的電力，讓「動力」變得隨手可得；而AI，是至今為止最讓人不安的第三次，因為這回被外包的是「智力」。以色列歷史學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）在《連結》（Nexus）一書裡指出，印刷機和原子彈都還只是人類手中的被動工具，再強大也不會自己做決定；但AI會推理、會判斷、會自主行動，甚至開始自我改善，已經跨越了「工具」的界線，正在變成一個有行為能力的行動者。
而且AI這次是拿白領開刀，從那些最高薪、最仰賴認知能力的知識工作者下手。所以諾貝爾物理學獎得主、深度學習教父辛頓（Geoffrey Hinton）和NVIDIA執行長黃仁勳（業界都叫他老黃），最近才會公開叫年輕人去當「水電工」。畢竟當你需要通馬桶的時候，機械手臂可能永遠沒辦法靈活地鑽進你家浴室。當AI教父們的職涯建議變成「學好通水管」，你就知道遊戲規則翻得有多徹底。
智慧通膨，讓你的腦袋愈來愈不值錢
由於AI愈來愈好用，又愈來愈便宜，所以我提出了「智慧通膨」這個概念。過去「智慧」是稀缺資源，企業願意付高薪給律師、顧問、工程師等精英，要的是他們腦中無法被機器取代的知識、獨立思考與判斷力。但生成式AI問世並持續進化，加上Google、OpenAI、Anthropic等大廠把AI的API（Application Programming Interface，應用程式介面）價格壓到幾乎免費，任何人打開手機就能取得媲美專業人士的智慧輸出。這時候，「智慧」這個資產，就像通膨的貨幣一樣開始貶值。以前你擁有100萬元的智慧，在市場上就是值100萬元；如今AI讓人人口袋裡都裝著100萬元，你那一份可能只剩50萬元。
更殘酷的是，AI的算力和知識儲備量，實際能夠產出的價值可能高達1,000萬元、1億元，甚至更高，那是人類肉身大腦永遠無法企及的資料量與推理速度。因此，智慧通膨正在加速淘汰「不會用AI的人」，同時也在重新定義「有價值的人」到底長什麼樣子。
Google在2026年5月的I/O大會上揭露了一個讓所有人倒抽一口氣的數字：他們每個月處理的token數，從2024年5月的9.7兆，一路爬到2025年5月的480兆，到2026年5月已經來到3.2千兆（Quadrillion, 3.2×1015），年增7倍！同時間，Google API每分鐘處理190億token，有375家Google Cloud企業客戶，過去十二個月每一家各自處理超過1兆token。這些數字翻譯成現實是「智慧」這項商品的生產規模，而它正以人類經濟史上沒見過的速度被放大。智慧通膨完全展現在這條曲線裡。
AI 3.0時代，AI會執行、會自我進化
我自己把AI的發展階段，以純商業角度分成三個階段。AI 1.0是AI根本還不太能用、頂多是個隱形配角的時代。這個時候AI還沒創造出什麼驚人的應用和商業價值，一切都還在迷霧當中，多數人甚至不知道什麼是AI。1.0是一段漫長的時代，因為AI早在1950年代就被提出，開始發展。
AI 2.0是ChatGPT橫空出世、生成式AI快速落地的時代，大約持續到2025年結束。這段期間AI進入爆發成長期，每個人都聽過AI，使用率快速提升，大型語言模型學會從海量資料中「生成」大量文字、圖片和影片。AI 2.0的商業時期非常短暫，只有三年；雖然已經在全世界開啟革命，但這段期間AI還是一個被動配合人類的軟體程式。
至於我們現在身處的是AI代理當道、而且會自我進化的AI 3.0時代。AI現在可以主動替你行動、判斷、執行任務，甚至在沒有人類介入的情況下，跟自己對話、辯證、合成新知識。它若覺得某段程式碼沒寫好，就自行改寫，改壞了再重來一次，活生生就像是一個會幫自己做器官移植的有機體。
2024年我寫第一本書《AI世界的底層邏輯與生存法則》的時候，「擴展定律」（Scaling Law）還是業界和學術界最被信奉的教條，背後的想法很簡單：餵給AI更多資料、投入更多算力訓練，AI就會更聰明。但到了2024年底，這條路徑開始遇到瓶頸：全世界的高品質訓練資料已經被搜刮過好幾輪，嚴重短缺；算力的成長也追不上需求，老黃甚至說全世界的算力還差100倍。光靠「餵更多資料」，已經無法讓模型更聰明了。
就在擴展定律看似走到盡頭時，自我進化的大門慢慢打開了。Google DeepMind提出了「嵌套學習」（Nested Learning），試圖模擬人腦的層層抽象結構，讓AI能在不必每次從頭訓練的情況下，持續學習新事物。其他大廠也都在積極解決AI的記憶問題，讓模型真正「記住」與使用者的互動脈絡，避免每次對話都失憶；2026年，甚至連飾演「惡靈古堡」女主角的蜜拉．喬娃維琪（Milla Jovovich）都看不下去，自己動手開發開源AI記憶工具MemPalace。
這些進展意味著AI的進化速度沒有放慢，反而還在加速。生成式AI問世之初，Google、OpenAI、Anthropic等巨頭一、兩個月才發布一次新模型；現在則是以每週、甚至每天的速度在迭代。Anthropic執行長阿莫代伊（Dario Amodei）在2026年的多次訪談裡更直接指出，目前所有前沿模型公司在拚的，是誰可以先「成功把軟體開發完全閉環」：讓AI進入完全自我訓練的狀態，人類不再需要插手。一旦AI跨進這個階段，模型自己就會變得愈來愈聰明，達到我們目前無法想像的智慧高度。
相較之下，人類是碳基生物，腦部結構不太會改變，適應社會變化的速度遠遠跟不上機器的迭代速度。這便是AI 3.0時代最讓人焦慮的現實。
焦慮無法解決問題，先看懂AI如何改變日常
既然我們無法阻止AI進化，就必須看懂它將如何改變人類的日常。AI 3.0的第一個具體衝擊，是能「外服內用」的AI代理在2026年全面落地，一邊帶來「零點擊時代」，一邊創造了全新的「人機協作」模式。
當AI代理搭配「模型上下文協定」（Model Context Protocol, MCP）、「A2A通訊協定」（Agent2Agent）等，開始替使用者完成搜尋產品、比價、下單的一條龍動作，傳統網站靠「流量」和「點擊」維生的商業模式就面臨瓦解。使用者再也不需要打開任何網頁、滑過任何廣告，因為AI代理在對話框裡就把一切搞定了。當你的品牌不被AI提起、推薦，就等於在網路上消失。
除了外服，AI代理也可以「內用」。2026年初紅遍全球、由奧地利開發者彼得．斯坦伯格（Peter Steinberger）釋出的開源代理框架OpenClaw（暱稱「龍蝦」），就是最具代表性的案例。OpenClaw自己是一層「代理外殼」（Agentic Harness），沒有內建模型，使用者把它裝在自己的電腦上，再接上Claude、ChatGPT、DeepSeek等任一大型語言模型當大腦，OpenClaw就會替你打開信箱回信、上網訂行程、自動進行日常工作流程，甚至串接WhatsApp、LINE、Telegram等通訊軟體，代理你跟他人對話。它在中國大陸紅到百度、騰訊、字節跳動都推出自家「克隆」（Clone）版本，光是2026年3月，北京就辦了好幾場「裝龍蝦」的線下活動，現場排隊上千人。
同時間，Anthropic推出Claude Cowork，把代理能力擴展到一般白領的桌面環境，可以直接操控電腦、整合行事曆和各種應用程式；OpenAI的ChatGPT Codex則在雲端進化，讓開發者把整個軟體專案託付給AI自主執行。
但代理時代帶來的不只是生產力解放。同一份「能自己寫程式、自己執行」的能力，反過來也成了人類社會新的攻擊面。2026年4月，Anthropic公開AI資安防禦計畫Mythos Preview與Project Glasswing；5月，OpenAI端出Daybreak，正式宣告了AI資安成為一個全新的競技場：能夠主動發現程式漏洞的模型，正在改寫整個網路世界的防禦邏輯，這部分我會在第四部詳細說明。
當AI從「給你答案」升級成「替你辦事」的時候，企業的運作邏輯也跟著從「加人做事」變成「先加AI、再視情況決定要不要加人」。這場白領的工作革命，已經正式無聲地展開。
AI催生K型社會，「兩極化」加速撕裂世界
所有技術革命都有贏家和輸家，但AI這一次拉出的距離，可能是人類史上最大的一次。我用「兩極化」來概括這個現象。2020年新冠疫情爆發後，眾家經濟學家在爭論疫後復甦的經濟型態會是V型（快速反彈）、U型（緩慢回升），還是L型（長期停滯），但維吉尼亞州威廉與瑪麗學院（College of William & Mary）經濟學教授彼得．愛華特（Peter Atwater）在社群媒體上推廣了「K」這個字母。
想像一下，K左邊的交叉點是危機發生的時刻，往右上延伸的那條線代表高收入族群，疫情期間照樣在家上班，疫情後股票資產持續翻倍；往右下墜落的那條線代表低收入族群，餐廳、娛樂、旅遊業大量裁員，生活愈來愈艱難。兩條線愈走愈遠，中間那片曾經安穩的地帶迅速被掏空。
節錄自：天下文化出版《智慧通膨下的新商機：AI時代的稀缺能力與新護城河》／程世嘉Sega Cheng、蕭玉品採訪整理 著
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數發部115年度免費「AI算力服務」，即日起開放申請！
為加速人工智慧技術創新應用，數位發展部數位產業署宣佈將推出「AI算力平台」，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，期望讓創新想法更快化為市場競爭力，更蓬勃的推動AI產業的生態發展，這項免費服務自即日起開放申請至115年10月30日止！
文／《104職場力》
數位發展部數位產業署發布新聞稿說明：為加速人工智慧（AI）技術創新應用，推出AI算力平台，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，讓創新想法更快化為市場競爭力，以推動AI產業生態系發展。
115年度算力服務即日起開放申請至10月30日止，並將於6月辦理說明會與案例分享，歡迎企業踴躍參加。
延伸閱讀：AI力即國家競爭力！政院推「AI人才方舟計畫、指引3.0」，雙軌並進翻新產業生態
數產署指出，115年度申請使用算力平台為線上申請，不僅費用全免，且採隨到隨收、批次審查機制，報名時間不中斷，有利業者依自身研發時程隨時提出申請；今年度通過核定者，將獲得3個月算力使用期限，並可視需求多次申請使用，較去年度相比有更充裕的開發時間；新增Gemma 4及Magistral等多種最新模型，並在訓練模型時可選用No-code環境，不用寫程式碼，即可使用平台預設之大語言模型並上傳數據資料進行訓練。
【AI算力申請資訊】
📌 申請時間：自即日起至 115年 10 月 30 日23時59分截止。
📌 申請方式：採隨到隨收方式，僅接受線上申請，須使用「工商憑證」進行驗證與送件。
📌 申請對象：國內依法登記成立之獨資、合夥、有限合夥事業或公司，申請企業之行業分類（依財政部稅籍登記資料公示查詢之營業項目為準）須屬J582（軟體出版業）、J62（電腦程式設計、諮詢及相關服務業）、J63（資訊服務業）或K6699（第三方支付服務業）之國內依法登記成立之獨資、合夥、有限合夥事業或公司。
📌 申請網址：https://aipower.dginfra.gov.tw
📌 說明會資訊
報名連結：https://s.moda.gov.tw/bujzTYppp73g
線上說明會：115年6月18日上午10時至11時、6月22日下午3時至4時
實體說明會：115年6月25日上午10時至12時，地點：張榮發國際會議中心（臺北市中正區中山南路11號）
📌 申請須知：https://moda.gov.tw/ADI/news/bulletin-board/19822
📌 算力申請諮詢專線：（02）2898-7447 分機 86539、86542
數產署另規劃辦理技術說明會、不定期技術教育訓練支援入選業者，並可優先銜接「加強投資AI新創實施方案」之募資輔導、諮詢評估及募資媒合等服務，支持具有 AI 發展潛力的業者成為臺灣 AI 產業即戰力。
為協助業者充分掌握申請機制與平台操作方式，6月將辦理3場說明會，均有申請流程教學及平台操作示範，其中6月25日實體場次另邀過去成功入選業者及專家委員以「產品化」為核心視角進行深度分享。
數產署說明過去已推動「數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫」提供算力支援，截至114年底，已提供186家AI新創團隊及資服業者使用算力平台，開發至少266個AI模型或創新應用服務；期望今年度透過政策持續提供AI算力，協助台灣企業掌握AI發展機遇，加速AI技術應用，為台灣數位經濟注入新動能。
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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。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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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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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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