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覺得AI只會給爛答案？簡立峰：不讓大腦被外包，你該培養的是「提問領導力」
前Google台灣董事總經理簡立峰指出，AI時代真正的競爭力不在知識多寡，而在「提問領導力」。為何覺得AI只會給爛答案？如何避免大腦被外包？本文解析如何透過精準提問引導AI、共創解決方案，讓你掌握未來關鍵能力。本文節錄自《出海：台灣企業大未來》。
文／簡立峰
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會問才會贏：AI時代的關鍵能力提問力是必備能力互動往來是與AI共創的關鍵AI的應用範圍老人比年輕人更會用AI
【線上直播推薦】簡立峰×創業實戰者「AI 2.0 時代的三大翻轉：從思維到實踐，簡立峰與實戰家的深度對談，3/19熱烈報名中>>
在AI時代，真正的競爭力已經不在知識的多寡，而在於能否引導AI，問出好問題，並帶領它共創解決之道。
會問才會贏：AI時代的關鍵能力
在AI時代，真正的能力不是知識的多少，而是能不能問對問題、保持思辨、並跨域整合創意。我們早已將計算與記憶交給電腦，如今連閱讀能力也逐漸依賴生成式AI。如果完全仰賴AI，解決問題的能力可能將逐漸喪失。
AI應是輔助工具，而非掌控我們思維的主導者；應該是我們的副駕，而我們永遠要掌握方向盤，否則就會喪失自我。因此，我們聽到很多人在談「如何不要讓大腦被外包給AI」，因為AI是工具，而不是主宰者。
我常被問到「未來，我們到底需要什麼樣的能力？」在傳統教育中，我們強調德、智、體、群、美五育，而AI的加入，確實能強化「智育」的部分。以 ChatGPT 為例，它讓我們正式進入「電腦說人話」的時代。透過對話介面，我們可以用自然語言與電腦互動，讓它幫忙寫信、摘要資料、搜尋答案，大幅提升效率與生產力。而這一切，都建構在一個關鍵能力之上：提問力。
ChatGPT 進入對話式介面（Conversational Interface），讓我們走入「電腦說人話」的階段。跟電腦溝通，可以用講話的方式，而電腦用文字或聲音的方式跟我們做溝通。這也是 ChatGPT 這種「生成式AI」最驚艷、也最關鍵的地方。
你下一堆指令給它，它產生內容給你，可以幫你寫信、幫你把一堆資料做摘要，也可以搜尋回答你的問題，提升你的生產力。
提問力是必備能力
我常說，我們要認真用AI，不要偷懶用，不是把大腦外包。而且AI的回答好壞，往往取決於我們的問題好壞。會提問，才能得到真正有價值的答案。台灣在工程教育向來強調解題能力，但提問能力卻相對薄弱，這與生成式AI的運作邏輯背道而馳。因為在AI的世界裡，出題的人才是真正的掌控者。
台灣的教育體制長久以來是「老師出題、學生答題」，分數最高的學生往往只是記憶力最好的人。因為他越能記得老師講的答案，他就越可能第一名。如此的訓練下，學生擅長回答老師的答案，聽來很適合製造業，但對需要創意的產業卻極為不利。因為創意產業的題目得自己提出或者主動發現。我們培養了很多工程師都是Problem Solver，擅長解決問題，但不是創造問題（Create Problem），這正是隱憂，也是未來能否發揮生成式AI力量的關鍵。
如果你不擅長提問，或許你第一個要問AI的問題是：「我該如何問一個好問題？」
互動往來是與AI共創的關鍵
許多人提出「AI不好用啦， 它的回答會錯誤，很危險？」的說法，但我認為這樣的想法可以更正向，事實上，我們本來就不應該完全相信AI。如同你跟一個人在互動討論時，你不會先入為主就認為他一定是對的，我們會運用常識與經驗判斷。AI的價值在於持續互動，不斷追問、澄清與共創。當回答不夠理想時，不妨再問它：「我應該提供哪些資訊，你才能給我更好的答案？」這樣的互動過程，本身就是學習。若只是照單全收，那便不是合作，而是抄襲。
使用AI，廣度對多數人比深度來得重要。雖然它給的答案不一定正確，但產出的內容非常邏輯性。如果你不是這個內容專業，要求不高。例如說你的英文不是很好，你希望它幫你寫一封信，把它翻成英文，絕大多數它的內容已經足夠滿足很多人的需求。這有點像有很多人很會穿衣服，但不需用會做衣服，只要有買衣服跟配衣服的能力就好，這樣的概念在很多應用領域就足夠了。但若你會做衣服，你就可以更有針對性的詢問，最好用裁縫師傅的用詞去問，AI回覆的就會更為專業。
要問AI一個好問題，而且模擬專業人士採用的句子，AI便會以專業的句子回答你。甚至若是一邊問、一邊引導AI，與AI討論互動，AI懂得「舉一反三」的，會給你更完善的回覆。
曾經有一個醫生跟我分享，當他用簡單易懂的語言，詢問AI時，AI的回覆很普通，但他用專業的語言詢問AI時，AI的回覆令他非常訝異，居然可以回覆他找尋很久答案，而且引用相關專業論文。此外，還有個小技巧是先請AI幫你將問題翻譯成英文，再以英文回覆，並翻成中文，如此答案往往更精確。
這是由於AI閱讀的資料絕大多數是英文，這也使得它的弱項是「沒有差異化」，它對這個世界不同國家的人問相同的問題，卻給你相同的答案，沒有差異化是我們最擔心的。所謂AI主權的概念也是就此產生。
如果我們都不去要求AI，就不會拿到最好的結果。這也出現了新名詞「提問領導力」，問對問題，是為了解決問題，以領導者的批判性思考，引導AI呈現更優質的回饋。
使用AI，也涉及思辨能力與溝通能力，因為AI不保證正確，所以你的思辨能力就變得很重要，你要能判斷AI的回覆是否正確，知道怎麼樣去讓AI更貼近你要的結果。此外，要能夠溝通，才方便把AI當做各種助理使用，且用到最好。
AI的應用範圍
在台灣已經很多人在工作上使用AI當作工具。在學習上，AI已可成為家教，例如Google NotebookLM能幫助考前猜題與複習，ChatGPT也有學習模式。它既是工具，也在挑戰教育與評量方式。許多國家已要求學生用口試回答問題，以確保孩子真正理解。如果老師與學生都依賴AI而不努力學習，將形成負向循環。AI帶來風險，但同時也是不可忽視的機會。因為如果我們的孩子不夠積極，甚至不懂得用英文使用AI，未來的落差將越來越大。要善用AI，需要教育體系、師長一起適應，陪伴孩子使用，或許更為恰當。
我們可以看到AI應用最多的領域之一是電商，但各行各業都應該思考如何應用它。然而，在台灣的生活環境中，雖然大家認為AI重要，卻未廣泛使用。這與生活情境有關，若在國際環境中，人們需要講40種語言與200個國家溝通來往，語言翻譯成為必要，就會更容易感受到AI的重要性。
目前感受到AI壓力最大的行業，包括顧問業、媒體業、金融業，甚至法律業。全球已有AI系統Harvey被主要律師事務所採用，改變了法律服務模式。客戶先向AI詢問問題，解決不了才找律師，這代表律師必須與AI進行共創，才能適應新時代的需求。
你想知道自己該如何應用AI？或許你可以跟ChatGPT討論一下。
老人比年輕人更會用AI
還有件事情很有趣，過去我們認為年輕人學科技最快，但在AI時代，老人學AI的成績最好。因為越有專業基礎的資深人才越具優勢，他們的知識累積能幫助判斷AI生成內容的合理性與價值。這意味著，專業經驗並沒有被取代，反而成為駕馭AI的最大優勢。下一代或許會天生與AI共處，但我們這一代的經驗，決定了能否保持競爭力。
科技的確會帶來焦慮。例如擔心工作機會是否會減少，其實剛好相反，我們用數位相機的例子來看就很明顯。數位相機讓很多人都變得很開心，整天在打卡，它讓攝影的門檻下降，它創造出相片有很多元的應用，可以傳遞給別人，可以做成賀卡等。再想想看飛機，即便到今天還是會有飛機失事的意外，可是我們仍然很放心地出國旅遊。因為它帶來的效益遠大於風險。AI亦是如此。
事實上，AI在職場的使用上，雖然可以協助解決部分有邏輯的問題，但企業更需要員工具有批判思考、問題解決、溝通合作等軟實力，所以AI是無法完全取代人，但有可能外包某些工作，因此，「提問」和「跨領域協作」這些能力在AI時代中更需要加強。而且，要培養好奇心和勇於嘗試的態度，才有機會把AI的潛能徹底發揮。
AI並不是終點，而是一種工具與契機，真正的核心還是「人」。終究我認為，對所有人才，不管在哪個時代，最重要的能力叫學習力。一旦你有學習力，不管世界發生什麼事，都可以適應。它比聰明更重要，因為當中還包含態度、積極、認真在裡面。這也是我在新創圈看到成功創業家的特質。
未來的風險無可避免，但AI也能帶領我們突破極限，實現過去難以想像的目標。
節錄自：商周出版《出海：台灣企業大未來》／簡立峰 著
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CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
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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
本文導覽
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
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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。
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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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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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讓風險治理變得清晰…AI基本法 要成為企業加速器
2026-01-06 聯合報記者陳儷方、董俞佳 由聯合新聞網授權轉載
立法院在去年底三讀通過「人工智慧(AI)基本法」，這部法案將AI發展定位為國家政策之一，著重國家在推動AI時扮演的角色，以及應遵循的原則，特別是關注可能造成人民生命、身體、自由、財產損害，並防範歧視、虛假訊息等風險。
延伸閱讀：人工智慧基本法三讀通過 台灣迎接AI法律新時代
AI基本法第三條揭示七大基本原則，包括永續發展與人類福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資通安全與系統安全、透明與可解釋、公平與不歧視，以及問責原則。中央主管機關為國科會，國科會前瞻及應用科技處處長蔡妙慈說，這些原則將作為政府各部會在推動政策、技術與產業時的共同準則。
數發部負責訂定風險分類框架、提供評估驗證工具，行政院統籌各目的事業主管機關進行法規調適。
推動AI立法的實踐大學法學院講座教授暨人工智慧法律國際研究基金會執行長張麗卿表示，台灣的AI基本法是將先前的倫理準則，提升為具有法律約束力的基本原則，為後續涉及AI的法規、政策制定提供價值基礎與法制定位，避免AI的開發與應用侵害人類或破壞社會秩序、危及國家安全。
但它是基本法，沒罰責，因此很多法規未來都得動起來，重新調整涉及AI領域的相關規範。
張麗卿以自駕車產業為例，AI基本法並不會影響自駕車產業，而是透過符合AI基本法立法意旨的交通法規，來直接影響交通產業。
普華商務法律事務所合夥律師李裕勳指出，受AI基本法影響較大的產業別，主要是需要高度監管的產業，如金融業、醫療產業，需要使用較多敏感性資料的產業，AI運算結果直接用於客戶服務的產業，以及具有較高倫理期待的產業，例如學術界等。他表示，AI基本法導入管理、監督機制，將使得AI發展周期可能變長，增加成本，但可確保其合理性及可接受性。
張麗卿認為，AI基本法關鍵作用，在提供一套全國共通的風險治理語言，讓企業在研發、部署、商業化前可預先評估；從中長期來看AI基本法反而是加速器，真正拖慢AI發展的，往往是「法律不確定性」，不知道風險邊界在哪裡。
李裕勳認為國科會應加速成立「國家人工智慧戰略特別委員會」，並儘快公布組織條例，明確委員會的職責、組成、運作及決議效力。
李裕勳建議經濟部及地方政府可制定更明確且具誘因的政策，協助資料中心選址、確保電力及綠電供應穩定、簡化行政流程，政府可藉由AI基本法，改善AI產業的投資環境，並協調跨部會資源提供解決方案。
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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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
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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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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來了！工程師也會被取代？ 力抗AI的5大關鍵：創意、跨域、情感、文化、批判
AI來了！1秒即時翻譯、3秒幫客服噴出五套說帖、5秒幫企劃寫好一整年內容策展主題，您會被AI取代嗎？專家分析，士農工商只要是重複性高、自動化效能高、要大量處理資訊、或簡單處理文書等工作都會被AI取代；換個角度想，把這些任務交給AI，保留或發揮創意、跨域、情感、文化、批判等五大關鍵能力，文武百業仍有機會力抗AI。
【Pocket Casts這裡聽】 【KKBOX這裡聽】
【本集來賓】
104人力銀行職涯教育長王榮春，國立政治大學心理學博士，目前同時於東吳大學心理所、中原大學心理系、台北科技大學EMBA擔任兼任助理教授。
【本集重點】
🔸1:48 AI有多熱？今年Google trand 普遍落在50以上
🔸3:08 MIT研究：ChatGPT能減少文字工作者工時37%
🔸3:32 受AI影響 寫程式工程人員工作數降25~30%
🔸4:27 重複性高、不需要創意理工人才 也會被AI取代
🔸6:23 工程師不被取代三個關鍵：創意思維、跨域合作、與真實世界對話
🔸7:45 文科生優勢+AI協作 強強聯手更具競爭力
🔸8:52 AI趨勢1-研究AI：寫程式、演算法職務需求變多
🔸9:15 AI趨勢-用AI： 數據分析&社群行銷 企業徵才期盼具備AI技能
🔸9:56 AI趨勢3-新職務誕生：詠唱師
🔸10:14 文科生AI時代優勢：更有情感、更會說故事
🔸11:41 翻譯、口譯被取代？語言文化理解、專業知識、人際互動仍有優勢
🔸16:26 重複性高工作易被取代 加強創意、顧問、教育力
🔸17:50 AI能當Podcast主持人？口才、情感連結、主持風格無可取代
🔸20:22 AI能當Podcast內容策展人？是小幫手，但無法針對節目客製
🔸22:22 AI小幫手妥善使用方法：架構清楚、比AI更了解需求
🔸23:20 AI能當Podcast客服？客製化回應無法感受真誠
🔸25:42 瘋AI不焦慮！AI提供60分，提升至80~100分需人工雕琢
🔸26:16 降低AI恐懼 多與AI互動交流
🔸28:35 開始接觸AI 養成有問題問ChatGPT習慣
🔸30:06 ChatGPT能幫助寫履歷自傳、求職面試猜題
🔸32:58 理工科系做重複性高工作 機器出錯更低容易被取代
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>>
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