智慧製造－透過AI實踐工業4.0
104學習
智慧製造
結合物聯網、大數據與自動化技術，提升生產效率與品質，降低人力成本與錯誤率。能即時監控設備狀況，預測維護需求，避免停機風險。促進生產流程數位化與智慧化，快速因應市場變化，提升競爭力。具備這項能力，代表能運用先進技術優化製造流程，推動企業轉型升級，未來職場需求持續成長。
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
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
人工智慧應用與技術 (實用級/進階級/專業級)
人工智慧應用與技術證照分為實用級、進階級及專業級，涵蓋人工智慧基礎理論、機器學習、深度學習及資料分析等核心技能。持有該證照者具備運用AI技術解決實務問題的能力，能設計並優化智能系統，提升企業數位轉型效能。證照適合希望掌握AI技術並應用於各行各業的專業人才，助力職涯發展與競爭力提升。
尚未查核發照單位
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)
嵌入式系統技術
『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
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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
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
2026 智慧製造顧問推薦：工業 4.0 轉型完整方案
在全球供應鏈重新洗牌、能源成本上漲、客戶需求高度客製化的 2026，台灣製造業已經沒有「維持現狀」這個選項。市場變化速度遠遠超過傳統生產線的反應能力，過去靠經驗排程、人工巡檢、紙本管理的工廠模式，已經無法支撐未來五年的競爭。製造業真正要面對的不是「導不導入新系統」，而是「能不能活過下一輪產業淘汰」。也因此，智慧製造顧問不再是企業的外掛，而是企業成功進入工業 4.0 的核心推進器。
許多老闆心中都會浮現這些真實痛點：設備很多、數據很少；資料一堆、看不懂也用不出來；買了一堆軟體卻沒人會用；產線靠主管經驗在撐，稍微一變動就亂成一團。這就是為什麼越來越多製造企業開始尋找能「看懂產線與策略」、「整合技術與人」、「讓系統真正落地」的智慧製造顧問。
以下內容將帶你全面掌握：智慧製造顧問的核心價值、轉型策略、選擇標準、成功案例、常見挑戰、人才與文化變革的關鍵，最後再比較同業與戰國策戰勝學院的差異，讓你一次就能找到最適合你企業的轉型夥伴。
智慧製造顧問的核心角色：不只是導入系統，而是為企業建立「可複製的競爭力」
真正優秀的智慧製造顧問，不是來賣系統、賣設備、賣方案，而是像企業的「技術翻譯官」＋「策略推進官」——能把複雜的 IoT、AI、MES、ERP、APS、Auto-ID、工控資安，用企業聽得懂的語言拆解，並用能直接提升良率、效率、交期、成本的方式落地。
他們的價值包含三大面向：
① 工業 4.0 策略路線圖
不是「先導入 A，再導入 B」，而是「先解決哪個商業痛點」，例如：降低停機？消除瓶頸？提升良率？縮短換線？
顧問會協助企業從 As-Is 分析，到藍圖規劃（Blueprint），制定能分階段落地的 Roadmap，避免亂投資。
② 技術與系統整合能力（這是多數企業最缺的）
很多工廠導了一半停住，就是因為系統之間「不同語言沒人整」。真正的智慧製造顧問會協助整合：
MES、ERP、APS
IoT 設備資料採集
SCADA、PLC、感測器
AI 智慧模型（預測性維護、良率預測）
能源管理系統
產線報工與現場看板
而不是叫企業一直買新的東西。
③ 人才與文化變革（比導入技術更難）
產線人員害怕使用新系統、主管仍習慣用經驗做決策、管理層沒有數據思維，導入再好的軟體都會失敗。
智慧製造顧問會透過工業 4.0 課程、跨部門工作坊、數據討論會，讓員工「願意」、「敢」、「會」用數據，提高整個工廠的成熟度。
智慧工廠的七大核心要素：從自動化到自主化，才是真正的工業 4.0
智慧工廠不是「買機器、買系統」就叫智慧。真正的智慧工廠具備七大能力，缺一項都無法完全落地：
現場數據即時採集（IoT）：OEE、生產狀態、機台參數自動上傳
透明化資訊平台（MES）：現場狀態一眼看懂
智能排程（APS）：排程不再靠主管一個人
預測性維護（AI）：提前知道機台何時會壞
品質異常即時警示：瑕疵來源智慧追蹤
供應鏈協同（SCM）：物料、產能、訂單全面串接
自我優化的閉環系統：設備與 AI 自主調整參數、排程、程序
這些不是一次到位，而是智慧製造顧問會依企業成熟度逐步導入。
真正的智慧工廠帶來的效益通常包含：
良率提升 10–25%
停機時間下降 30–50%
訂單交期準確度提升至 95% 以上
成本下降 5–20%
人力配置最佳化
這些都是企業主最在意、也是顧問最能交付的成果。
智慧製造顧問推薦：2026 製造業最該看重的五大評選標準
挑顧問不是挑名氣，而是挑「能不能讓工廠確實變好」。以下五點，是 2026 企業最該檢視的：
① 產業深度：懂你的製程才懂你的問題
每個產業痛點都不同——金屬加工、電子組裝、食品飲料、橡塑膠、紡織，都有不同的瓶頸。
真正的顧問會提出「針對你產線的解法」，而不是「通用模板」。
② 能整合，而不是只推一套系統
很多供應商只會推自己家的產品，導致工廠最後變成「資訊孤島」。
優秀的智慧製造顧問會協助整合原有軟體，而不是強迫你重買。
③ 能教會員工（工業 4.0 課程實戰化）
課程不能只有 PPT，而是要：
帶員工看產線數據
教產線主管如何做數據決策
用自己工廠案例演練
才能真正提升組織能力。
④ 能從策略談到現場落地
有些顧問只會做規劃；有些系統商只會做技術。
真正的智慧製造顧問要兩者兼具。
⑤ 能建立長期合作關係，而不是只做一次專案
工業 4.0 是三到五年的旅程，顧問應能陪你走完，而不是做一季就消失。
同業比較：標準課程 vs. 實戰顧問
市面上常見的智慧製造服務，大多分成兩種：
🔸模式 A：策略＋實戰落地兼具的智慧製造顧問（戰國策定位）
從企業痛點出發，而不是從系統出發
規劃與導入並行，不是只做紙上藍圖
兼具 AI、數據、流程改善、組織變革
課程不是標準化，而是「根據你家工廠」客製
目的是「讓員工會用系統、工廠變得更有效率」
這是大多企業最缺也最難找到的顧問類型。
戰國策戰勝學院正是走這個路線（後面會說明為什麼我們更適合台灣製造業）。
🔸模式 B：技術導向的 IT／設備系統商
優勢：技術硬實力強
弱點：缺乏策略視角與組織推動經驗
問題：導完系統，員工不會用、主管不買單
因此常見「導入成功、使用失敗」的情況。
🔸模式 C：提供大量標準化課程的教育型機構
（例如一些企業大學或管理學院）
優勢：課程內容完整、理論清晰、適合初階入門
弱點：課程與工廠實際痛點常常「對不上」
問題：聽完課，回工廠還是不知道從哪裡開始
這類機構適合企業想普及觀念，但不適合急著落地轉型。
製造業轉型成功案例解析：從數據化到智慧化的完整旅程
以下是一家中型金屬加工廠的真實型態案例（架構為常見產業狀況，具普遍參考價值）：
背景問題
良率不穩定
排程靠主管經驗
設備故障頻繁
每天報表靠紙張抄寫
生產資訊完全不透明
顧問團隊進場後做了哪些事？
① As-Is 現況診斷
用兩週釐清：哪裡浪費最多、瓶頸在哪裡、資料是否能自動化採集。
② 建立「數據採集骨幹」
導入 IoT Box，讓所有 CNC、沖床、銑床、研磨機自動上傳稼動數據。
以前主管一天看不到 20 個數據，現在一天有 20 萬筆。
③ 建立產線透明化（MES）
工單進度不再靠喊，主管不用一直跑現場。
④ AI 預測性維護模型
用三個月資料建立模型，提前預測軸承異常，停機時間下降 37%。
⑤ 人才升級：主管與產線都上工業 4.0 課程
主管開始用數據開早會，不再靠經驗猜。
⑥ 成果（六個月內）
良率提升 12%
交期準確度提升到 96%
停機時間下降 30% 以上
產線人力配置降低 10%（效率提升帶動）
企業主說了一句：
「原來智慧工廠不是要買系統，而是要讓工廠開始會『用數據賺錢』。」
製造業常見的三大轉型阻力：技術不是最難，人纔是最難
智慧製造顧問真正的考驗，不是技術，而是「讓人願意改變」。
阻力 1：員工害怕新系統、不敢按、不會操作
→ 需要客製化工業 4.0 課程＋小步快走的改善方式。
阻力 2：主管習慣經驗，不習慣數據決策
→ 顧問需協助建立數據儀表板＋主管早會流程。
阻力 3：部門各自為政，缺乏跨部門整合
→ 顧問作為第三方，能協助整合 IT、OT、製造、品保等角色。
沒有顧問協助，企業很容易在轉型中卡關，而拖延一兩年，成本會比請顧問更高。
數據治理與工控資安：越智慧的工廠，越需要保護
越智慧的工廠，越容易被攻擊。
智慧製造顧問會協助企業：
OT／IT 網路隔離
工控防火牆
員工資安培訓
第三方設備安全管理
數據標準化、清洗、權限控管
建立 Data Lake 與分析平台
這些不只是安全，而是確保工廠「不被外力癱瘓」。
選擇智慧製造顧問的最終指南：七個一定要確認的條件
是否擁有你們產業的成功案例
是否能做技術整合，而不是推單一產品
是否提供完整工業 4.0 課程
能不能教會你的主管用數據決策
是否能從戰略規劃一路陪到落地
是否能提供三年以上的長期成熟度提升計畫
顧問講的語言是「技術」，還是「商業效益」？
找顧問，最怕的是：懂技術不懂產線，懂產線不懂策略，或懂策略但做不出結果。
您的最佳智慧製造夥伴：戰國策戰勝學院
在眾多顧問模式中，多數同業不是偏技術、就是偏課程、或偏理論。
戰國策最大的差異在於——我們同時具備策略、技術、組織、人材四大能力。
這也是為什麼越來越多製造企業找我們，而不是傳統教育機構或單一系統商。
我們的顧問風格有三個特色：
①「以商業成果為導向」不是以系統為導向
導入任何工具前，我們先看你的目標：良率？效率？交期？成本？
所有方案都從商業價值推回去，而不是從技術推過來。
②「策略＋技術＋人才」三合一落地
這是大多同業做不到的。
我們不只是會教，也會陪你做、陪你落地、陪你檢討成效。
③「顧問不是來講道理，是來幫你把結果做出來」
我們的實戰方法讓產線、主管、老闆三方都能接受且願意使用。
因此，戰國策更適合：
想加速工廠升級的企業
想提升主管數據能力的企業
想讓現場真的會用系統的企業
想讓工廠真正變得更有效率的企業
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💡 記住：
顧問費不是開銷，是替企業買下一個更有競爭力的未來。
讓戰國策戰勝學院成為你工業 4.0 的最佳推進器，讓智慧製造不再是口號，而是你企業真正的成長引擎。
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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電腦輔助工程CAE與AI資深工程師
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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
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（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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AI PM搶手！「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬，和傳統PM有什麼不同？
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。
※更新日期：2026/08/31
文／104職涯診所Podcast
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「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例 不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？ AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離
【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人力銀行前後近10年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過30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0到1），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。
AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例
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需具3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0到1把產品做出來，更強調如何從1到100，讓產品能夠落地。
AI PM薪資比傳統PM高多少？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5到6萬左右。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。
如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑
對於現任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0到1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有加分的產業背景或科系背景嗎？
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
總結本次討論，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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AI時代職場核心技能大洗牌！2030年哪些技能讓你立於不敗之地？
隨著AI與數位轉型的推波助瀾，未來將掀起一波「技能洗牌」浪潮，哪些技能將成為明日之星？又有哪些技能會被時代遺忘？本文將揭開這些關鍵的職場技能，期盼工作者能從這場變革中倖存並脫穎而出，並驅動自己的職業生涯向前邁進。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
全球成長最快 VS. 衰退最快職位成長最快的職位衰退最快的職位技能需求大洗牌：哪些將上升、哪些將下降？核心技能的4大分類成長中的核心技能下降中的核心技能技能需求變化的主因、影響及挑戰影響與挑戰：技能落差成最大風險如何培養未來關鍵核心技能？
世界經濟論壇發布報告指出，預測到2030年，全球將有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型，有些技能愈來愈重要，有些則漸漸式微。
隨著生成式AI、數位轉型與全球經濟結構劇變，世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）《2025年未來就業報告》揭示，至2030年，職場技能需求將出現大規模重組。
阿姆斯特丹大學副教授Jeroen Kraaijenbrink也在LinkedIn發文強調，未來最重要的技能不僅僅是技術性，更是具有策略性的（They’re not just technical. They’re strategic.）。
究竟哪些技能將成為新寵、哪些逐漸式微，原因何在？工作人又該如何應對？
全球成長最快 VS. 衰退最快職位
WEF報告指出，預計到2030年，結構性轉型將導致22％的現有職位出現增減，預計新增1.7億職位，減少9,200萬職位，淨增7%，即多出7,800萬個工作機會。
成長最快的職位（點擊連結看職缺）
技術類：大數據專家、金融科技工程師、AI／機器學習專家、軟體開發人員。
綠色與能源轉型：自駕／電動車專家、環境工程師、可再生能源工程師。
前線與服務業：農場工人、送貨司機、建築工人、銷售員、食品加工人員。
照護與教育：護理師、社工、個人照護助理、大學／中學教師。
延伸閱讀：《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才！綠領AI人才缺口激增到4,300個
衰退最快的職位
文書與行政支援：收銀員、票務員、行政助理、資料輸入員、銀行櫃員、郵務員。
其他：印刷工、法律秘書、圖像設計師等。
技能需求大洗牌：哪些將上升、哪些將下降？
根據WEF報告，至2030年，全球有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型，顯示產業與工作內容正快速變革。這波洗牌的主要推手包括生成式AI、數位化、綠色轉型與人口結構變遷。
核心技能的4大分類
WEF將技能劃分成4種：
2030年核心技能（Core skills in 2030）：現在重要且成長最快的技能。
新興技能（Emerging skills）：目前不太重要，但預期未來將增加需求的技能。
穩定技能（Steady skills）：現在重要，但預期未來的需求不會大幅增長。
邊緣技能（Out of focus skills）：現在不太重要，未來也不太會增加需求。
成長中的核心技能
以下為目前最受重視，且成長最快的技能：
1.分析性思維與創造性思維（Analytical thinking＆Creative thinking）
報告指出，未來最受重視的不是單一技術能力，而是分析性思維與創造性思維。這些能力能推動組織創新、解決複雜問題，是策略落地的核心動力。調查指出有70％企業將分析性思維視為核心技能。
2. 韌性、彈性與敏捷性（Resilience, flexibility & agility）
在變動快速的環境下，能夠適應新挑戰、快速調整策略的員工將成為企業搶手人才。這類能力在未來的重要性還會持續提升。
3. 領導力與社會影響力（Leadership & social influence）
組織扁平化與跨部門協作趨勢下，具備領導、溝通與影響他人能力的工作者，將在管理與專業崗位中脫穎而出。
4. 動機與自我覺察（Motivation & self-awareness）
自我驅動、主動學習與自我管理能力，將成為個人持續成長與適應變革的關鍵。
5. 系統性思維、好奇心與終身學習（Systems thinking, Curiosity & lifelong learning）
懂得從全局視角理解問題，並持續學習新知的工作者，將在未來職場中持續領先。
6. AI與大數據、網路與資安、科技素養（AI and big data, networks and cybersecurity and technological literacy）
雖然人本能力是主軸，但科技素養、AI與資料分析等技能仍是不可或缺的基礎，尤其在數位轉型加速的產業。
下降中的核心技能
以下為需求下滑的技能：
1.手動靈巧度、耐力與精確度（Manual dexterity, endurance, precision）
這類技能在2025～2030年被預測為需求下降最明顯，24％受訪企業認為其重要性將減少。隨著自動化、機器人與AI普及，許多需要手工操作或體力勞動的工作正在被機器取代。
2. 基礎讀寫與數學能力（Basic literacy and numeracy）
這些屬於傳統教育的基礎技能，未來在職場中的重要性將逐步降低。原因在於數位工具與自動化流程能夠取代大量基礎計算、資料處理與文字工作。
3. 重複性、流程性技能（Repetitive and process-driven skills）
包括資料輸入、行政文書、收銀、票務等職位所需技能，因自動化軟體與AI的導入，需求大幅減少。
技能需求變化的主因、影響及挑戰
技術進步：AI與自動化大幅提升效率，取代重複性、低技術含量工作，推動對高階認知、創新與技術能力的需求。
產業轉型：數位化與綠色經濟重塑產業結構，促使人才需具備跨領域與永續思維。
組織變革：企業組織扁平化、協作與創新成主流，強化領導力、溝通力與自我管理能力。
影響與挑戰：技能落差成最大風險
技能轉型速度快，導致企業與員工間出現巨大技能落差。WEF報告顯示，63％企業認為技能落差是轉型的最大障礙，85％計劃優先培訓現有員工，70％將招聘新技能人才，40％預計因技能過時裁員，50％預計從內部轉換崗位。
若企業無法及時補足技能落差的鴻溝，將會有大量員工面臨失業風險。
勞動市場兩極化
高技能人才需求激增，低技能、重複性職位被淘汰，導致就業市場明顯分化。高學歷、高技能者機會大增，低學歷、低技能者失業風險升高。
再培訓壓力巨大
近六成員工需再培訓，企業與個人皆需投入大量資源於技能升級與轉型。
如何培養未來關鍵核心技能？
1. 主動盤點與補足技能缺口
個人應定期檢視自身技能，對照產業趨勢與職位需求，主動發掘並補足弱點。
2. 擁抱終身學習與自學能力
持續學習新知、技術與軟實力，善用線上課程與實踐專案，提升自我驅動與學習力。
3. 強化跨領域與整合能力
結合數位、管理、創新等多元技能，提升職場適應力與競爭力。
4. 發展人本與領導力
培養領導、溝通、團隊合作、情緒管理等軟實力，成為能帶領團隊與推動變革的關鍵人才。
5. 善用企業與組織培訓資源
積極參與企業內部培訓、產學合作等資源，加速技能升級與轉型。
2030年職場技能需求將經歷劇烈洗牌。分析性思維、創造力、領導力、彈性、終身學習等人類核心策略能力，將成為新時代的黃金能力。
重複性、體力性與傳統文書技能則逐漸式微。面對這場變革，唯有主動學習、跨界整合與強化人本能力，才能在未來職場立於不敗之地。
（資料來源：世界經濟論壇、LinkedIn）
（原文標題：２０３０年職場技能將洗牌！世界經濟論壇調查：３９％技能將被淘汰、這些技能將愈來愈重要）
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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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2025資訊長前瞻報告：平衡資安威脅與AI創新是企業成長關鍵
各國企業領導者為了從競爭激烈、變化快速的商業環境中脫穎而出，都竭盡全力尋找方法應對及解決。為深入了解全球科技業高層─特別是資訊長（CIO）在當前職場中的職責、挑戰和優先事項，《Experis 2025 CIO Outlook Study》針對全球1,393位科技領導者進行調查，結果顯示：企業必須在日益嚴峻的網路安全威脅和持續升起的AI創新浪潮之間找到微妙平衡，才能在未來的商業競爭中穩住腳步。
文／《104職場力》
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網路安全是最大隱憂AI創新是驅動企業成長的雙面刃成功轉型的關鍵要素：人才與協作建立防護體系、培養人才是成功之道
網路安全是最大隱憂
隨著2024年網路犯罪的總成本將達到9.5兆美元，報告指出，網路安全成為全球科技領導者最關心的議題，有高達41%的CIO表示這是他們最大的焦慮源。因為企業面臨的挑戰不再僅是技術問題，而是牽涉到聲譽、營運乃至於生存。
調查還顯示，77%的企業計畫在2025年增加網路安全預算，這充分顯現企業對網路風險的重視。不過僅提高相關預算還不夠，報告強調，企業在面對網路威脅時缺乏統一的應對協議，員工對新安全技術的接受度也不高。
這代表企業不僅需要投入更多資源在安全技術上，還必須加強全員的資安意識、培養具備足夠技能的人才，並確保風險管理策略與網路安全防護之間的協調與平衡。
AI創新是驅動企業成長的雙面刃
在持續關注網路安全的同時，人工智慧的浪潮也正席捲各行各業。該報告也指出，AI將成為2025年技術投資的3大重點之一，其中67%的企業計畫增強對AI的投入，因為科技領導者普遍認為AI有助於提高日常生產力。
雖然策略上選擇增強投入，但CIO們對AI的態度逐漸趨向務實，從數據來看，僅有13%的參與者認為「提供AI解決方案是CIO最重要的任務」；多數受訪者認為AI仍處於初步階段，需進一步完善；另有33%的人表示，AI對企業的實際影響仍不清晰。
這樣的謹慎態度說明企業在接受AI創新時，除了重視其潛在價值，也同樣認知到限制。報告後續更提到，企業的關注應放在「如何將整體技術基礎建設與AI相結合，以便更好支持業務需求並實現快速的投資回報」。
延伸閱讀：AI時代主管四大考驗：「AI員工」效率高但有時不受控，如何管理人機協作？
成功轉型的關鍵要素：人才與協作
在面對網路安全威脅和AI創新的雙重挑戰時，人才短缺的問題就越發凸顯。調查發現，全球76%的IT雇主表示「難以找到所需的技術人才」，傳統大學教育也很難跟上瞬息萬變的技術需求；更糟的是，只有28%的企業會定期為IT人員提供最新技術的培訓。
為了解決人才問題，企業需要採取創新的策略，例如與人力資源部門緊密合作、開發多樣的招募管道，並考慮廣納那些有潛力且願意學習的非傳統IT人才。此外，企業還應重新設計IT職位，在其中融入AI相關技能，並提供硬技能和軟技能等全方面的培訓。
報告強調，許多CIO面臨的挑戰並非單一技術難題，還涉及跨部門合作。CIO普遍認為，與運營長（COO）的關係是企業未來成功的重要關鍵，但超過一半的IT領導者卻認為，高層管理團隊對CIO的角色缺乏足夠了解。因此，CIO需要更積極地與其他部門建立信任和合作，明確傳達IT的價值，並爭取重要利益相關者的支持。
延伸閱讀：企業人才培訓重點：把人才當作「人財」訓練專業能力
建立防護體系、培養人才是成功之道
《Experis 2025 CIO Outlook Study》結論點出：在日益複雜的網路安全環境和迅速發展的AI技術面前，企業不能再孤軍奮戰，要取得成功，關鍵在於建立高度韌性的安全防護體系，以務實的態度擁抱AI創新，並積極投資於人才培養與跨部門合作。只有那些能夠在網路安全和AI創新之間找到最佳平衡，並有效整合技術、人才和合作的企業，才能在2025年及未來的商業競爭中持續成長，贏得未來。報告中提出的行動建議，例如將網路安全視為全公司的議題、對AI保持實際期待，以及加強與人力資源部門的合作等，都指引著企業未來的方向，眼下正是企業重審技術戰略、積極應對挑戰、掌握機遇的關鍵時刻。
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Gartner公布2026年十大戰略技術趨勢 AI帶動創新新成果將大量湧現
2025-10-27 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
全球科技研調機構Gartner 27日發布對2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示，2026年各項戰略層面重要技術動向密切交織，反映了一個由人工智慧（AI）技術驅動的高度互連世界現實圖景，技術領域創新速度湧現的新成果將大量出現、遠超從前。
Gartner提出的2026年重要戰略技術趨勢如下：
一、AI超級運算平台
AI超級運算平台整合CPU、GPU、AI ASIC、神經形態運算與替代性運算範式，使企業統籌複雜工作負載，同時釋放更強性能、更高效率與更多創新潛力。該系統融合強力處理器、海量存儲、專用硬體與編排軟體，可處理機器學習、模擬與分析等領域資料密集型工作負載。
Gartner預測，到2028年，應用混合計算範式架構於關鍵業務流程的領先企業合計超過40%，較當前8%水準大幅增長。
二、多智慧體系統
多智慧體系統（MAS）是多個AI智慧體構成、利用交互作用實現複雜個體或共同目標的集合，既可在單一環境中交付，亦可於分散式環境中獨立開發部署。
高挺表示，通過使用多智慧體系統，企業可實現複雜業務流程自動化、提升團隊技能、開創人類與AI智慧體新協作方式。採用模組化設計的專業智慧體通過在各工作流中重複使用成熟解決方案提升效率、加速交付與降低風險。此方案便於擴展運營規模與快速適應需求變化。
三、特定領域語言模型（DSLM）
資訊長（CIO）暨執行長（CEO）要求AI帶來更多商業價值，但一般大語言模型（LLM）難以勝任專業任務。特定領域語言模型（DSLM）憑藉更高精度、更低成本與更高合規性填補這一空白，是針對特定行業、功能或流程專用資料上訓練或微調的語言模型，DSLM能更精準、可靠且合規地滿足特定業務需求。
Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI（GenAI）模型超半數屬於特定領域模型。情境 (Context) 成為決定代理部署成功與否的關鍵因素之一。基於DSLM的AI代理可解讀特定行業情境，即使在陌生情境中也能做出合理決策，因而具備超卓準確性、可解釋性與決策合理性。
四、AI安全平台
AI安全平台為協力廠商暨客製化AI應用提供統一防護機制，進行集中監測、強制執行使用策略，有效防範AI特定風險，如提示注入攻擊、資料外洩、惡意代理行為等，幫助CIO執行使用政策、監控AI活動、在全AI系統中建立統一防護邊界。Gartner預測，到2028年，使用AI安全平台保護AI投資的企業比率超過50%。
五、AI原生開發平台
AI原生開發平台使用GenAI實現空前快速、便捷的軟體發展。軟體工程師作為「前端部署工程師」進入業務部門，使用該平臺協同領域專家開發應用。企業只需維持現有開發人員規模，組建微型團隊配合AI即可開發更多應用。目前，領先企業組建微型平臺團隊，在安全與治理框架範圍內讓非技術領域專家能自主開發軟體。
Gartner預測，到2030年，80%的企業通過AI原生開發平臺使大型軟體工程團隊轉為更靈活的小團隊並通過AI賦權。
六、機密運算
機密運算重塑企業敏感性資料處理方式。由於工作負載被隔離在基於硬體的受信任執行環境（TEE），即使面對基礎結構所有人、雲端提供商或任一擁有硬體物理存取權限之實體，機密運算也能確保內容與工作負載隱形能力，對受監管行業、面臨地緣政治與合規風險的跨國公司與競爭對手的合作尤為重要。
Gartner預測，到2029年，在非可信基礎結構中處理的業務當中有超過75%將依託機密運算機制保障使用安全。
七、實體AI
實體AI是因人為賦權而具有感測、決策與執行能力的機器與設備（例如機器人、無人飛行器暨智慧型設備），將智慧型演化演算帶入到現實世界，為看重自動化、適應性與安全性的行業帶來可觀收益。但同時可能引發人們對就業的擔憂，因此要採取謹慎的變革管理。
八、前置主動式網路防禦
企業面臨網路、資料與聯網系統威脅倍增，前置主動式網路防禦正成為趨勢，以運用AI驅動的安全運營、程式化阻斷與欺騙技術在攻擊者行動前就實施干預，以預測手段實現防護。Gartner預測，到2030年，CIO從被動防禦轉向主動防護，前置主動式網路防禦解決方案將占企業安全支出總額一半。
九、數位溯源
企業日益依賴協力廠商軟體、開放原始程式碼與AI產生內容，數位溯源驗證已成為一項重要需求。數位溯源指對軟體、資料、媒體暨流程來源、所有權與完整性進行驗證的能力。企業可使用軟體物料清單（SBoM）、認證資料庫、數位浮水印等新工具驗證與追蹤供應鏈中的數位資產。
Gartner預測，到2029年，在數位溯源方面投入不足的企業會面臨高達數十億美元的制裁風險。
十、地緣式遷移
地緣式遷移指企業因考慮到地緣政治風險而將資料與應用從全球公有雲遷出至主權雲端環境、區域雲端服務商或自有資料中心等本地平台。主權雲端這一概念曾僅限銀行與政府機構，如今因全球局勢動盪加劇而影響各類企業。
Gartner預測，到2030年，歐洲暨中東地區將有超過75%的企業把虛擬工作負載遷移至降低地緣政治風險的解決方案，2025年還不足5%。
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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。
延伸閱讀：沒有人會是「AI」局外人！當AI技能從選填題變成必選題，你確實該緊張
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。
延伸閱讀：AI加速技能斷層！專家揭潛在隱憂：新一代技術人才能力下滑
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。
延伸閱讀：AI衝擊職場！十年前「取代風險最高職業」預測大翻車 人類更累了
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。
延伸閱讀：當專業技能遇上生成式AI，你會因此變更強、還是被取代？一圖看懂你與AI的距離
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。
延伸閱讀：3種性質工作最不易被AI取代！技職人一身武藝比文憑更吃香
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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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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AI超便利？人工智慧潛在的3大負面影響
文： 小婉家族研究生：卓引祈 | 工商心理實驗室
原標題：人工智慧（AI）賦能人力資源管理：是助力還是威脅？
在當前科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）正以前所未有的方式重塑各行各業，尤其是人力資源管理領域。然而，這一變革並非只有光明的一面。AI的引入雖能為繁瑣的工作帶來便利，卻也潛藏諸多隱患，可能對員工的心理健康與工作滿意度造成不利影響。
隨著人工智慧（AI）的興起，各行各業開始將人工智慧技術應用於工作中，並有許多相關的利弊討論。對於工作繁重、面向多元的人力資源管理者，AI的應用可以帶來許多便利。然而，使用AI時，有哪些潛在的影響可能導致人力資源管理實踐產生負面影響？
首先，從人工智慧的演算法的三大特徵，即時性、全面性、不透明性，來探討可能對員工造成潛在的負面影響。AI的即時性可能讓員工產生被監控的心理壓力以及工作和生活界線的模糊；並且因其強大的功能（全面性）可能造成員工自卑，造成工作動機感、成就感下降。而其不透明性可能進一步引發偏見、歧視，甚至是知覺分配不公平等議題。而更近一步的，當組織意圖用將員工的表現被更頻繁且細緻的以數字劃分時，可能削弱員工的內在動機，進而影響其工作表現和態度。因此使用AI雖然可以簡化部分的管理事務，協助達到更精準的管理決策，然卻可能造成員工的反彈，對人力資源管理的實踐帶來了巨大的潛在挑戰。
但也有研究顯示，以AI為基礎的人資系統能透過加強正向員工體驗，帶來更好的員工投入度。其主要是透過關注員工本身的需求，提供個性化的協助，以及提供平台促進與他人的交流。
雖然目前的研究結論對於AI在人資管理系統究竟是利大於弊，還是弊大於利有不同的看法，然而使用AI在人資管理上會造成何種結果，很大程度取決於使用者的目標及使用方法，意即我們抱持什麼最終目的在使用AI，會影響我們決定如何使用AI，以及它對員工造成的是正面的還是負面的影響。
作為管理方，若將AI作為評判或監控的工具，可能會造成員工巨大的心理壓力，適得其反。而作為人力資源的工作者，若我們一心只希望AI幫我們解決困難的工作，等於將AI視為工作的主體、判斷與創意的主體，可能會造成許多關鍵能力的喪失，無論是學習能力、洞察能力、評判能力，甚至造成內在價值感下降、缺乏動力等一連串的問題。工作需要有輕重之分，我們可以將部分的任務交給AI，但清楚知道AI只是協助者，我們仍是價值的提供者、方向的領導者。
而無論是作為員工、主管還是企業，不免需要回到源頭的問題：運用這些技術的根本目的為何？光有技術不足帶來革新，關鍵還在於是否真正在乎個人的福祉？無論是組織在乎員工的福祉，甚至是工作者在乎工作所帶給他人的意義等，若我們能清楚自己內在的價值定向，則就能用正確的心態使用AI，讓AI成為我們的助力，而非是威脅。
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小婉家族研究生：卓引祈
參考資料：
Malik, A., Budhwar, P., Mohan, H., & N. R., S. (2023). Employee experience –the missing link for engaging employees: Insights from an MNE ’s AI ‐based HR ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 97–115. https://doi.org/10.1002/hrm.22133
Zhou, Y., Wang, L., & Chen, W. (2023). The dark side of AI-enabled HRM on employees based on AI algorithmic features. Journal of Organizational Change Management, 36(7), 1222–1241. https://doi.org/10.1108/JOCM-10-2022-0308
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2026產業與職場趨勢分析：定義未來的25個關鍵變局
本文解讀LinkedIn News預測的25個關鍵變局，梳理科技、職場與生活風格的劇烈重組，幫企業和工作者洞察趨勢、布局先機。
文／《104職場力》統整
本文導覽
一、AI實戰元年：企業與個人勝出的關鍵二、從學校到職場，人才本質與結構的重組三、身心健康革命，改寫職場與社會制度四、地緣政治、產經的異動與轉型五、數位反撲！生活消費文化蹦出新常態
如果說2023到2025年是我們對AI感到焦慮、興奮與摸索的「震盪期」，那麼2026年將是這一切塵埃落定、進入「深水區」實戰的關鍵時刻。
LinkedIn News團隊近期發布了〈定義2026年的25個大膽預測〉，這份報告不僅是對科技的預言，更是對全球商業模式、勞資關係以及我們生活方式的一次全面體檢，內容顯示，從矽谷的程式碼到我們手中的咖啡杯，世界正在經歷一場寧靜但劇烈的重組。
為了幫助台灣職場工作者在變局中找到定位，104職場力分類並梳理了這25個關鍵趨勢，希望這份清單能成為企業決策者和尋求突破的工作者的導航圖。
一、AI實戰元年：企業與個人勝出的關鍵
● 比起AI模型強弱，「融入流程」更重要
2026年AI戰場已經改變，不該再盲目追求「AI有多聰明、誰的模型最猛」，而是「公司到底哪個流程能應用」，贏家會是那些敢大刀闊斧重整業務、讓AI能流暢運作的企業。
其實AI技術早就超前，但卡關的不是技術，是資料散在各處（比如銷售數據卡在老舊系統）、行政流程支離破碎等，就像把一台法拉利引擎裝在舊車架上，管線跟其他配備不相容，AI當然發揮不了作用，如果管理和整合工具沒有調整，AI永遠只能待在實驗室裡「測好玩的」，沒辦法幫公司賺錢或省時。
● 房地產成為重要的AI戰略資源
2026年AI領域最稀缺的資源不再是天才或晶片，而是能興建資料中心的「土地」，這場圈地戰爭將重塑全球房地產版圖。
全球資料中心的工業用地價格正在狂飆，也會帶來連鎖反應，AI中心落腳在哪，周邊的商業區、房價與科技工作機會就會隨之噴發，但高耗能與龐大耗水量的特性，也屢屢引發乾旱地區居民與環保團體的激烈抗爭，雖然新一波的房地產爭奪戰比傳統更複雜，但高風險高報酬的性質還是讓許多投資者趨之若鶩。
● 從邊界防護轉向確保「AI身分安全」
企業資安的核心將從「邊界防護」轉向「身分管理」；如果無法像管理人類員工一樣嚴格控管AI，這些具備高權限的數位分身將成為企業最大的資安地雷。
過去十年的資安重點在於築牆防禦，但未來企業內部將充斥著無數個能自主運行的「AI代理人」，它們本質上是擁有強大能力的新型「身分」，一旦存取權限被攻破，攻擊者就能長驅直入、橫向移動，輕易竊取或刪除重要資料，因此領導者必須採用統一的身分安全架構，對AI代理人進行透明化的治理與控制。
● GEO取代SEO成為品牌新戰場
未來品牌被看見的方式將從「關鍵字排名」轉向「生成式引擎優化」（GEO）；讓AI在回答問題時主動推薦你，遠比在搜尋結果排第一更重要。
雖然AI的廣告模式尚不明確，但行銷方式和新的變現系統必須隨之進化，未來的行銷重點不再是討好搜尋引擎的爬蟲，而是如何產出能被AI理解、吸收並在關鍵時刻被「點名」的高價值內容。
● AI與民眾共存
AI領域另一個重大突破在於「社會層面」的普及與參與，我們正從被動接受技術衝擊，轉向由人類主導的「共創協作」新紀元。
過往AI常被視為由科技巨頭主導、大眾只能被動適應的外部力量。2026年的核心挑戰將轉向如何實現「包容性與規模化」，讓包含偏鄉與開發中國家、原本被忽視的族群等，都能獲得並運用這項技術。
二、從學校到職場，人才本質與結構的重組
●「AI應用」將成為文科生的熱門新主修
未來大學最熱門的文組科系可能不再是外文或哲學，而是「AI應用」！
這類學位不教寫程式，而是教學生如何下指令（Prompt）、處理AI倫理，並將AI融入創意與商業策略，目標是培養出能連結「人類需求」與「機器能力」的跨界人才。
● 求職者更歡迎AI面試
求職者越來越歡迎AI面試流程，因為AI更有效率且不帶成見，能實現真正的公平透明。
原本大家以為求職者會排斥AI面試，但研究結果卻出人意料，超過4分之3的求職者更偏好於此，因為AI的衡量標準更一致，且成功扮演「超級過濾器」的角色，透過AI媒合的職缺，錄取率提高了12%，入職後的留任率也更高，大幅降低了求職時的焦慮與無謂的時間浪費。
●小型企業成為新鮮人的第一志願
未來中小型企業將取代大型企業，成為社會新鮮人與年輕專業人士的首選目的地。
這項轉變的主因是大企業招募放緩，反觀員工人數少於250人的小公司，初階職缺量竟高出 60%，群「數位原生」的小企業因組織扁平、能快速導入AI擴大規模，反而為Z世代提供了更多具備成長空間的動態職位。
● 有一波舊員工回鍋潮
企業正從盲目的AI裁員潮中清醒，意識到「客戶信任」與「服務品質」仍需人為干預，這讓熟悉公司文化且具備即戰力的「前員工」成為招募新寵。
過去一年許多企業因過度依賴AI而裁員，但現在後悔了，根據數據分析顯示，約有5%的被裁員工在一年內被原公司請了回來，對企業而言，老將回歸不必重新適應企業文化，能以極低成本快速融入團隊，甚至帶來在外面闖蕩後的新視野，成為AI浪潮下最穩定且精準的人才投資。
● 創作者「個體帝國」經濟型態崛起
頂尖創作者不再只是接業配的網紅，而是結合實體產品、區塊鏈與AI技術，一個人就能撐起一家跨國企業。
以前想創品牌需要一整個團隊，現在透過以下3股核心力量，個人影響力就能直接變現成龐大產業，讓創作者經濟將進入新次元：
首先是實體消費品（CPG），像網紅推出的零食或咖啡品牌，規模已足以挑戰傳統大廠。
其次是區塊鏈，讓創作者能繞過社群平台抽成，直接掌控自己的內容與收入。
最後是AI，它能幫個人品牌無限擴張，從產製內容到經營虛擬分身都更高效。
● 長壽人力改寫工作制度
「活得久」將徹底重塑勞動市場，當人類70歲依然具備生產力，企業與政府必須把「長壽」從沉重成本轉化為經濟成長的引擎。
未來會打破傳統「65歲退休」的邏輯，企業與政府必須徹底重組組織結構，為這群經驗老道的高齡勞動力設計更彈性的工作模式，除了調高法定退休年齡，還會擴大資助終身學習，甚至允許退休人員在不損失福利的情況下免稅工作等，留住經驗之餘也應對生育率低迷的現況，將銀髮族調整成永續成長的催化劑。
三、身心健康革命，改寫職場與社會制度
● 女性健康獲得應有重視
醫學界終於意識到「投資女性健康不只是為了女性，更是為了全人類的進步」！過去女性健康常被視為「附屬品」，導致女性一生中處於病痛的時間比男性多出25%；現在隨著精準醫療與AI介入，能快速彌補這道性別健康鴻溝。
長期以來，女性的身體需求在科研中常被忽略，不管是心臟病誤診還是更年期困擾，女性常被迫在「針對男性設計」的醫療系統中求生存，就像用舊時代的代碼強行跑新軟體，因為底層邏輯不相容，導致系統經常崩潰。
現在單劑HPV疫苗、早期卵巢癌篩檢與AI個人化診斷的突破，正將女性健康從醫療的邊緣推向核心，成為人類發展的新基石。
● AI心理健康服務監管出現重大變革
AI心理諮商不再單純只是手機裡的療癒軟體或傾訴對象，而是會被各國政府正式視為「醫療器材」來嚴格控管。
這項轉變的起因是多起因AI工具導致情緒受損，甚至誘發精神疾病的訴訟，各國政府與監管機構（如歐盟與美國部分州）認為，心理輔導涉及高風險，必須經過臨床測試與嚴格的身分認證，不能再只靠生活化的免責聲明，未來的AI諮商開發者必須與專業醫療體系接軌，在「沙盒環境」中拿出科學數據來證明安全性。
● 生物駭客走向大眾化，成為新消費產業
未來「活得久且活得好」將成為最大的消費市場，原本小眾的生物駭客（Biohacking）技術將全面普及化，引爆長壽經濟。
現在大家追求的不只是「沒病」，而是要將身體各項指標調校到「巔峰狀態」，消費者開始願意砸大錢做基因檢測、穿戴式監測與各類預防性醫療，當長壽科技從實驗室走進家庭，這些健康數據將成為個人的數位資產，而「延緩衰老」也將從昂貴的夢想轉變為一個規模龐大的大眾消費產業。
● 生物辨識數據進入職場
生物辨識數據將從健身房殺進辦公室，企業將不再看錶開會，而是根據員工的晝夜律動與能量指標，精準打造「以人為本」的工作環境。
過去只有職業運動員才看得到的精密數據，現在已成為大眾健身的標配，未來這股數據浪潮將跨越到職場，辦公室會變得「有感」，能根據員工的精力和專注力自動調節燈光、溫度，甚至安排會議，想像一下，HR根據每位成員的體能狀況組建專案團隊，讓大家在狀態最好的時候開會，防範員工倦怠、徹底優化生產力。
● GLP-1成減重常規藥物
減肥藥（GLP-1）將不再只是「瘦身工具」，隨著專利過期與口服藥問世，它將轉向個人化醫療，成為預防心血管、成癮甚至失智症的關鍵藥物。
未來藥物將更注重「個人化」，針對不同體質精準用藥，並搭配維持肌肉量與生活習慣的完整方案，而這類藥物目前正在測試治療失智症、睡眠呼吸中止症及成癮問題，當受益人群不再受限於體重標準，GLP-1將從「美容神藥」進化為支撐人類健康生活方式的基礎藥物，徹底重構我們對代謝健康的定義。
四、地緣政治、產經的異動與轉型
● 更具韌性的全球化將逐步成形
未來企業的決策核心會從「哪裡生產最便宜」轉向「誰的供應鏈最耐操、最穩定」；即便地緣政治摩擦不斷，但為了穩定與國家安全，企業寧可增加成本也要分散風險。
過去20年，企業習慣為了省錢把生產線拉得極長，但疫情和美中貿易戰暴露了這種做法的脆弱，現在，領導者更看重韌性（Resilience）與耐用性，以系統比喻，就是從「買一套最廉價但不保固」的系統，換成一套「雖然貴一點，但零件就在隔壁、隨時能維修」的高品質設備；短期看似成本增加，卻能保證在危機時刻不斷線。
● 歐洲穩定幣打破「美元霸權」
歐洲正式進入穩定幣市場，為全球加密貨幣注入新動能，並顯著降低支付領域對美元的過度依賴。
目前全球98%的穩定幣都與美元掛鉤，這讓跨國資金流動高度受制於單一貨幣體系，ING和UniCredit等9家銀行組成的歐洲財團，預計在2026年下半年推出「歐元穩定幣」，讓銀行與支付業者能以更低成本、更快的速度進行跨境交易，直接與全球市場競爭。
● 多國多元的太空競賽2.0
未來的太空競賽不再是美俄兩國的專屬戰場，而是進入了「多國、多元、多資本」的百家爭鳴時代。
這股趨勢的推動力來自兩端：一端是國家隊（如中國、印度、美國）爭相登月，另一端則是像SpaceX這類的私人企業，為求證明商業運行的太空站與旅遊是可行的，以前太空探索是為了國家尊嚴，現在更多是為了燃料技術突破與永續製造的進步。
● 手機大廠殺入車市
當汽車逐漸演變成「裝了輪子的智慧型手機」，小米、索尼與華為等科技巨頭正憑藉軟硬體整合優勢，全面挑戰傳統百年車廠。
傳統車廠在電動化轉型中步履蹣跚，而手機大廠則將生產手機的靈活性帶入汽車產業，對這些科技巨頭來說，他們擁有傳統車廠欠缺的數位生態系與軟體定義能力，造車更像是生產大型消費電子產品，未來汽車產業的遊戲規會被科技業徹底改寫。
五、數位反撲！生活消費文化蹦出新常態
● 「無手機童年」成為育兒主流
社會將重新思考我們與電子產品的關係，透過具體的國家政策與硬體革命，將孩子從智慧型手機中「救出來」。
過去十幾年，家長與孩子在無意中成了科技巨頭的「數位實驗白老鼠」，結果換來的是青少年焦慮與憂鬱症的激增，2026年，這種反彈將達到巔峰，澳洲與丹麥等國開始立法限制青少年使用手機，硬體商也順勢推出「青少年安全手機」，這些改變都代表社會正式向「無節制的數位童年」說不，轉向追求更有保護力、回歸現實成長的環境。
● 孤獨感爆發，掀起「離線社交」復興潮
雖然AI陪伴技術越來越擬真，但科技越發達，人卻越孤獨，這也讓「實體社群建立」成為新的商業藍海。
研究指出，高達7成的美國成年人的情感支撐不足，數位化加劇了疏離感，雖然AI聊天機器人可以提供24小時的陪伴，但那終究只是解決孤獨感的「止痛藥」，甚至可能是導致社群斷裂的成因。
當社會意識到螢幕無法取代眼神與握手的溫度時，大家會開始報復性地回歸現實，推動諸如實體讀書會、成人體育聯賽、線下聚會等實體活動，未來的贏家是那些能把人從螢幕後拉出來，創造「有溫度的實體接觸點」的品牌。
● 實體零售刻意創造「人類連結空間」
實體店存在的意義不再是為了「成交」，而是為了創造演算法無法複製的「文化體驗」與「人際溫度」。
雖然AI可幫忙處理掉乏味的日常交易，但聰明的零售商會反其道而行，在商業模式中刻意找回「人味」，將實體店面將轉型為所謂的「第三空間」，比起追求轉換率，品牌更願意加倍投入在粉絲文化、沉浸式玩樂與意外驚喜中，因為根據數據顯示，高達73%的Z世代認為，在熱門店家購物就像「參加一場文化盛事」，重點在於過程而非結果。
這種轉變顛覆許多傳統邏輯，例如過去把「排隊」當成效率低下的障礙，但現在那反而是「樂趣的一部分」，是與志同道合的人共享體驗、創造社交話題的機會。
● 小眾社群與個人評論家有更多話語權
傳統媒體的權威影評將逐漸消失，取而代之的是個人化的意見領袖與小眾社群；評論家的價值不再是「發表權威觀點」，而是「建立高互動的文化社群」。
在這個資訊超載的時代，觀眾不再需要大眾化的統一評價，而是追求更簡潔、更個人化且專注於特定領域（如動漫或獨立電影）的深度推薦，評論家正從「媒體員工」轉型為「內容創作者」，直接經營自己的粉絲群。
● 咖啡將成為奢侈品
受氣候衝擊與成本飆升影響，咖啡將從每天的「剛需習慣」轉變為具備「專屬感」的高端享受，品牌將重新定義咖啡的文化價值。
過去一年咖啡豆價格飆漲逾40%，這讓外帶咖啡逐漸超出一般人的日常預算，為了緩解漲價的衝擊，品牌正調整策略，將咖啡定位為一種「令人嚮往」的精品，專家預測市場將出現更多小包裝、訂閱制以及強調產地故事的行銷模式，而咖啡知識將演變成類似紅酒文化那樣，出現專業的「咖啡侍酒師」與相關學校。
總結這25個趨勢，可以說，2026年的世界是「極致高科技」與「回歸的高感性」並存的時代，唯有保持技能的彈性與內心的韌性，才能在浪潮中站穩腳步。
（參考資料來源：Linkedin─25 Big Ideas that will define 2026）
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