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「AI：該角色主要負責開發與實施人工智慧技術，為公司提供數據分析、預測模型及自動化解決方案，以提升經營效率與決策準確性。需要具備強大的數據分析能力與程式設計技巧，特別是在Python、R或TensorFlow等技術上。此外，跨部門協作能力與有效的溝通技巧也是必需的，因為需與業務、行銷及技術團隊緊密合作，以確保技術需求與商業目標的一致性。考量台灣職場的快速變遷與高度競爭性，應對不確定性的能力及敏捷適應新技術的能力也是成功關鍵。」
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    陳建夆

    數位行銷×AI行銷應用｜企業內訓講師＆顧問

    11/08 20:32

    為什麼AI導入總是難以落地？企業導入AI 常見挑戰與對應策略
    近期在一些講座跟企業夥伴們交流，發現多數企業遇到的挑戰都蠻像的：
    「先學再說，還不知道AI能準確應用在哪個場景」
    「會不會需要投入很多成本？會不會有資安風險？」
    「我們團隊還沒數位化或搜集數據，數據很分散不好整合」
    「老闆知道很重要，但多數同仁好像無感？」
    「導入會議開了好幾次，進度卻沒動半步。」
    我自己是覺得導入AI不是買工具，而是改變工作思維與協作方式，更核心的是策略、流程、文化這三件事。
    因此我把過去實務中看到的一些心得整理成一篇文章，內容包含：
    一、從工作流程中找出效率低落的改善點
    二、數據收集的品質與完整性
    三、導入外部解決方案
    四、降低風險的導入策略
    五、提升團隊認同與接受度
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    HOOK INSPECTION MACHINE, AI + AOI DTA824 鉤環檢查機
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    蒲朝棟

    主任

    11/08 11:00

    AI 時代，你該追逐新技能還是強化舊優勢？給迷惘工作者的「斜槓生存指南」
    你最近是不是也被 AI 相關的新聞轟炸到不行？
    ​
    聊天機器人會寫文案、AI 會畫圖，甚至還會寫程式。以前我們覺得「專業」是護城河，現在這條河好像隨時會被 AI 填平。這讓很多人陷入焦慮：「我是不是該馬上去學寫 Prompt？」「我這十年的經驗，是不是突然沒價值了？」
    ​
    這種「該追新、還是守舊」的兩難，就是當下最真實的職涯規劃課題。
    ​
    ​
    凱文是一位資深視覺設計師，快 40 歲，在業界是「老師」等級。他對排版、配色、字體的掌握度極高，是個標準的「職人」。他一直認為，設計的「美感」和「溫度」是機器無法取代的。
    ​
    直到最近，他徹底動搖了。
    ​
    關鍵轉折點是，公司接了一個大案子，客戶要求「快速生成 50 款不同風格的社群貼文素材」。主管當場點名了剛進來不到一年的菜鳥，用 AI 繪圖工具，只花了半天就「生」出 50 款，客戶還很滿意。
    ​
    而凱文，他花了三天精雕細琢的 3 款「大師級」提案，反而被嫌「太慢」。
    ​
    他說：「老師，我那晚超慌的。我花十年練出來的技巧，它 30 秒就搞定。我到底該怎麼辦？難道我真的要被淘汰了嗎？」
    ​
    凱文的焦慮，是這個時代的縮影。當「效率」突然凌駕於「精緻」之上，資深工作者的職涯發展就受到了最大的威脅。
    ​
    在我的觀察裡，面對這波 AI 浪潮，職場上的人通常會陷入三種「技能焦慮」的陷阱：
    ​
    第一種：「恐慌追逐型」。 這種人一聽到 AI 很紅，就立刻拋下自己原本的專業，跑去學 Python、學 Prompt。他們覺得自己「再不學就晚了」。結果，原本的優勢沒發揮，新技能又學得半生不熟，最後變成一個「什麼都會一點，但什麼都不精」的半吊子。
    ​
    第二種：「傳統守舊型」。 這類人剛好相反。他們出於恐懼或自尊，選擇「否定 AI 的價值」。「那種東西沒有靈魂！」「都是垃圾圖！」「這只是噱頭啦，很快就退燒了。」他們把自己關在舊有的專業裡，拒絕接觸新工具，結果眼睜睜看著市場和機會從眼前流失。
    ​
    第三種：「價值迷惘型」。 這類人是最大宗。他們知道 AI 很重要，也知道自己的經驗很寶貴，但他們不知道怎麼把這兩者「串起來」。他們卡在中間，動彈不得，最後只能眼看著工作倦怠感越來越重。
    ​
    我的答案是：你不需要拋棄你的舊優勢，你只需要「升級」它。
    ​
    💡 三招「AI 時代的 T 型生存術」：
    ​
    1. 辨識你的「核心價值」，而不是「工具價值」：
    你必須先問自己：你的專業核心到底是什麼？
    ​
    對凱文來說，他的核心不是「畫得多快」，而是他的「美感判斷力」。
    對行銷來說，核心不是「文案寫得多順」，而是「洞察消費者需求」的能力。
    ​
    重點提醒： AI 只是工具，跟 20 年前的電腦一樣。你的「核心價值」才是你駕馭工具的「靈魂」，這才是你不會被取代的關鍵。
    ​
    2. 建立「T 型」技能組合：用舊經驗「駕馭」新工具：
    你不需要變成 AI 專家，但你必須成為「最懂 AI 的那個領域專家」。
    ​
    你的「舊優勢」（例如美感、策略、洞察）就是 T 型的「那一豎」（深度）。
    你的「新技能」（例如 AI 工具）就是 T 型的「那一橫」（廣度）。
    ​
    重點提醒： 你學 AI，不是為了跟 AI 比快，而是讓 AI 成為你的「超強助手」，幫你把「那一豎」的價值放大 10 倍。
    ​
    3. 啟動「微型斜槓實驗」，用「玩」的心態找機會：
    別急著在工作上豪賭。利用你的下班時間，做個「微型斜槓」實驗。
    ​
    像凱文，他可以開一個 IG 帳號，主題是「AI 生成圖 V.S. 資深設計師精修」，去測試市場水溫，同時逼自己熟練新工具。
    ​
    重點提醒： 這個「斜槓」不是為了賺錢，而是為了「低成本試錯」，幫你在本業之外，找到新的職涯發展可能性。
    ​
    凱文後來怎麼樣了？
    ​
    他聽了我的建議，不再去跟菜鳥比「出圖速度」。他回去研究那些 AI 工具，但他的重點放在「如何用我 10 年的美感經驗，下出最精準的 Prompt？」
    ​
    他開始用 AI 快速生成 20 張草圖，然後用他「職人」的眼光，挑出最好的 3 張，再用 Photoshop 進行「神級精修」。
    ​
    下一次提案，他只花了半天，就交出了 3 款「兼具 AI 效率與大師靈魂」的作品。主管跟客戶都驚呆了。
    ​
    他笑著說：「我現在懂了。AI 不是我的敵人，它是我的學徒。我終於知道我那十年的價值在哪了。」
    ​
    親愛的你，如果你也在為 AI 焦慮，請記得：
    ​
    AI 時代，淘汰的從來不是「資深的人」，而是「不願進化的資深靈魂」。 你的舊經驗不是包袱，它是你駕馭新時代最好的武器。
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    【AI 產業訓練】AI 影像瑕疵檢測的重要概念與產業應用
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