成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！
104學習
AWS維運
指的是管理與維護Amazon Web Services雲端平台的運作，確保伺服器、資料庫和應用程式穩定運行。包含資源配置、監控系統效能、排除故障、進行安全性設定及定期備份等工作。這項技能能幫助企業降低IT成本、提升服務可靠度，並快速因應業務需求變化，是現代雲端環境中不可或缺的專業能力。
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
AWS雲端架構規劃｜建置實務應用
AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展
Advanced Architecting on AWS
Architecting on AWS
【2026/12/29開班】AWS架構設計實戰
【2026/12/21開班】Architecting on AWS (AWS架構設計實務)
AWS 雲端工程師
數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
AWS 認證的開發運維工程師-專業級認證
AWS Certified DevOps Engineer – Professional 可展示在 AWS 上佈建、操作和管理分散式應用程式系統的進階技術專長，讓其增加自信，並獲得同好、同事和客戶的信任。組織若有這些合格的專業人士，便可迅速交付安全與合規且具有高度可用性和可擴展性的系統。
AWS
AWS 認證雲端運維工程師-助理級認證
我們正在更新 AWS Certified CloudOps Engineer – Associate 考試（以前稱為AWS Certified SysOps Administrator – Associate ），以使其與監控和維護Amazon Web Services (AWS)工作負載方面的最新技能和知識保持一致。新考試的報名將於 2025 年 9 月 9 日開放。
此變更旨在提升獲得此認證的人員的相關性和可信度，突顯他們在 AWS 上部署、操作和維護工作負載方面的知識和技能。
AWS
AWS 認證的解決方案架構師-專業級認證
AWS Certified Solutions Architect – Professional 協助取得認證的人員展示在提供複雜問題之複雜解決方案，優化安全性、成本和效能，以及自動化人工程序等方面的進階知識和技能。此認證為組織提供一種方法，協助組織確定和培養具有實作雲端計畫所需關鍵技能的人才。
AWS
AWS 認證的解決方案架構師-助理級認證
AWS Certified Solutions Architect - Associate 著重於成本和效能最佳化解決方案的設計。對於擁有 AWS 雲端或強大的內部部署 IT 經驗的候選人來說，這是理想的起點。本考試不需要深入的編寫程式碼實作經驗，不過熟悉基本程式設計概念會讓您具備優勢。
AWS
AWS 認證的開發人員-助理級認證
AWS Certified Developer - Associate 展示開發、最佳化、封裝和部署應用程式、使用 CI/CD 工作流程以及識別和解決應用程式問題的技能和知識。對具有 IT 或雲端開發人員工作角色的人員來說，此認證是 AWS Certification 之旅的良好起點。
AWS
AWS 認證的資訊安全-專家級認證
AWS Certified Security – Specialty 可驗證您在 AWS 雲端建立和實作安全解決方案方面的專業知識。本認證也會證明您已了解專門的資料分類和 AWS 資料保護機制；資料加密方法和實施加密方法的 AWS 機制；以及安全的網際網路通訊協定和實作通訊協定的 AWS 機制。
AWS
精選貼文，掌握第一手知識
從PM到雲端架構思維：Architecting on AWS學習與實作心得
我目前在軟體產業擔任產品/專案經理（PM），主要負責跨部門協作與需求管理，包含蒐集並釐清客戶與內部利害關係人的需求、撰寫PRD/規格文件、規劃時程與里程碑、協調工程與測試資源，以及追蹤專案風險與交付品質。同時也會參與系統架構與雲端部署方案的討論，確保產品方向與技術落地一致。
因為工作上常需要和工程師討論雲端架構、成本、資安與可用性，但自己對AWS的服務選型與設計原則理解不夠完整，導致溝通時容易停留在概念層。為了能更精準地提出需求、評估方案並做出產品決策，我選擇參加恆逸的Architecting on AWS課程，期望系統化建立AWS架構能力，也為後續考取證照做好準備。
這堂課對我最有幫助的地方，是講師採用「講解＋實作」的方式，讓抽象的雲端概念能快速轉成可操作的理解。以往我在工作上常聽到VPC、子網、路由表、Security Group、IAM、ALB、Auto Scaling、S3等名詞，知道大概用途，但不一定能在腦中把整個關聯串起來。講師在課堂上不只是把服務功能列出來，而是用架構情境把服務「放到正確的位置」，例如：為什麼對外服務要放在Public Subnet、後端與資料庫常放Private Subnet、什麼情況要用NAT Gateway、什麼情況用VPC Endpoint更合適；以及在高可用與擴展需求下，ALB搭配ASG的設計邏輯是什麼。
此外，講師會引導我們把「考點」和「真實工作場景」對齊，像是高可用（Multi-AZ）、災難復原（RTO/RPO）、權限最小化（Least Privilege）、可觀測性（CloudWatch/Logs/Alarm）等，讓我理解證照題目其實是在考「架構思維」而不是死背服務名稱。更重要的是，講師能把容易混淆的服務差異講清楚，例如SQS/SNS/EventBridge的使用時機、EBS/EFS/S3的選型、RDS Multi-AZ與Read Replica的差別等，幫助我在刷題時快速抓到關鍵字並做出合理判斷，學習吸收效率提升非常多。
我個人最有收穫的是「用情境做服務選型」的觀念。以PM的角度來說，我常遇到需求描述偏抽象，例如「系統要穩、要快、要省錢、要安全」。過去我可能只能把需求丟給工程團隊，但上完課後，我更能把需求拆成可落地的架構條件：例如可用性要達到多少、是否需要跨可用區、是否要容錯、流量是否有尖峰、資料一致性或延遲可接受範圍、以及安全與權限邊界怎麼定義。這種拆解方式，會直接影響服務選型與設計，例如：若是需要快速擴展與降低單點風險，常見做法會是ALB＋Auto Scaling；若是非同步解耦、削峰填谷，會想到SQS或Event-driven；若需要靜態內容分發與加速，就會把CloudFront＋S3放進架構。
上完課後，我在工作上最大的幫助是「和工程團隊討論架構時更有共同語言」，能更快收斂方案、降低來回溝通成本。舉一個常見情境：我們曾遇到某個功能上線後流量不穩定，尖峰時API反應變慢，客戶也要求提高可用性與可追蹤性。以往我可能只能提出「要更穩、要能擴」的需求；但現在我能更具體地和團隊討論：是否採用ALB分流與健康檢查、後端是否用Auto Scaling依CPU/Request數自動擴縮、資料層是否要用RDS Multi-AZ提升容錯、靜態資源能否改S3＋CloudFront減少主站負載、以及CloudWatch指標與Alarm要怎麼設計才能在異常時即時通知。即便最終實作細節仍由工程師主導，但我能更早把需求轉成架構約束與驗收標準，例如「支援單AZ故障仍可服務」、「部署後觀測指標需涵蓋延遲、錯誤率、吞吐量」等，讓專案管理更有依據。
完整學習心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12895
推薦學習課程：https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm
洽詢課程資料：https://reurl.cc/KEbQ5m
精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable？三個問題選對模型，額度用更久
同一個問題丟給 Claude，有時又快又好，有時卻等很久、還把額度用光？
問題往往不在你的提問，而是模型沒選對。
打開 Claude 的模型選單，會看到四個名字。可以把它們想成四種同事：
Haiku：反應最快的助理，適合快速摘要、擷取重點（免費版可用）
Sonnet：什麼都能接的主力，寫作、分析、程式都行（免費版可用）
Opus：擅長深度思考的資深顧問，適合複雜研究與推理（Pro 以上）
Fable：能自己規劃、自己檢查的專案負責人，適合從零做出完整成品（付費方案）
能力越強，回答越慢，也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事，只是白白燒掉額度。
選之前，先問自己三個問題：
1. 這件事要想多深？
查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠；比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考
2. 做錯的代價多大？
內部草稿 → 錯了改就好；要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型，也要更仔細檢查
3. 要它自己做多久？
一問一答 → Sonnet 就很夠；從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable
記住一個原則：先輕後重，不夠再升級。
Haiku → Sonnet → Opus → Fable
另外，選單裡還有一個「Effort（思考深度）」：整理會議紀錄時調低，回得快；審合約、找風險時調高，想得更完整。
最常見的三個錯誤：
・什麼都用最強的模型
・答案不好只會換模型，卻沒先把需求講清楚
・只看答案長短，不看有沒有抓到重點
小練習：下面三件工作，你會各選哪個模型？
① 回覆客戶的簡單詢問
② 分析半年銷售數據寫成報告
③ 從零規劃一套新人訓練
（參考答案：① Haiku ② 先用 Sonnet，要給主管決策就升 Opus ③ Fable）
想看完整五分鐘影音說明，104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線，免費報名就能看：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01
也歡迎在留言分享：你平常最常用哪個模型？有沒有拿兩個模型比較過同一件工作？
資料來源：
Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉
https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model
（模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準：Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1）
從PM到雲端架構思維：Architecting on AWS學習與實作心得
我目前在軟體產業擔任產品/專案經理（PM），主要負責跨部門協作與需求管理，包含蒐集並釐清客戶與內部利害關係人的需求、撰寫PRD/規格文件、規劃時程與里程碑、協調工程與測試資源，以及追蹤專案風險與交付品質。同時也會參與系統架構與雲端部署方案的討論，確保產品方向與技術落地一致。
因為工作上常需要和工程師討論雲端架構、成本、資安與可用性，但自己對AWS的服務選型與設計原則理解不夠完整，導致溝通時容易停留在概念層。為了能更精準地提出需求、評估方案並做出產品決策，我選擇參加恆逸的Architecting on AWS課程，期望系統化建立AWS架構能力，也為後續考取證照做好準備。
這堂課對我最有幫助的地方，是講師採用「講解＋實作」的方式，讓抽象的雲端概念能快速轉成可操作的理解。以往我在工作上常聽到VPC、子網、路由表、Security Group、IAM、ALB、Auto Scaling、S3等名詞，知道大概用途，但不一定能在腦中把整個關聯串起來。講師在課堂上不只是把服務功能列出來，而是用架構情境把服務「放到正確的位置」，例如：為什麼對外服務要放在Public Subnet、後端與資料庫常放Private Subnet、什麼情況要用NAT Gateway、什麼情況用VPC Endpoint更合適；以及在高可用與擴展需求下，ALB搭配ASG的設計邏輯是什麼。
此外，講師會引導我們把「考點」和「真實工作場景」對齊，像是高可用（Multi-AZ）、災難復原（RTO/RPO）、權限最小化（Least Privilege）、可觀測性（CloudWatch/Logs/Alarm）等，讓我理解證照題目其實是在考「架構思維」而不是死背服務名稱。更重要的是，講師能把容易混淆的服務差異講清楚，例如SQS/SNS/EventBridge的使用時機、EBS/EFS/S3的選型、RDS Multi-AZ與Read Replica的差別等，幫助我在刷題時快速抓到關鍵字並做出合理判斷，學習吸收效率提升非常多。
我個人最有收穫的是「用情境做服務選型」的觀念。以PM的角度來說，我常遇到需求描述偏抽象，例如「系統要穩、要快、要省錢、要安全」。過去我可能只能把需求丟給工程團隊，但上完課後，我更能把需求拆成可落地的架構條件：例如可用性要達到多少、是否需要跨可用區、是否要容錯、流量是否有尖峰、資料一致性或延遲可接受範圍、以及安全與權限邊界怎麼定義。這種拆解方式，會直接影響服務選型與設計，例如：若是需要快速擴展與降低單點風險，常見做法會是ALB＋Auto Scaling；若是非同步解耦、削峰填谷，會想到SQS或Event-driven；若需要靜態內容分發與加速，就會把CloudFront＋S3放進架構。
上完課後，我在工作上最大的幫助是「和工程團隊討論架構時更有共同語言」，能更快收斂方案、降低來回溝通成本。舉一個常見情境：我們曾遇到某個功能上線後流量不穩定，尖峰時API反應變慢，客戶也要求提高可用性與可追蹤性。以往我可能只能提出「要更穩、要能擴」的需求；但現在我能更具體地和團隊討論：是否採用ALB分流與健康檢查、後端是否用Auto Scaling依CPU/Request數自動擴縮、資料層是否要用RDS Multi-AZ提升容錯、靜態資源能否改S3＋CloudFront減少主站負載、以及CloudWatch指標與Alarm要怎麼設計才能在異常時即時通知。即便最終實作細節仍由工程師主導，但我能更早把需求轉成架構約束與驗收標準，例如「支援單AZ故障仍可服務」、「部署後觀測指標需涵蓋延遲、錯誤率、吞吐量」等，讓專案管理更有依據。
完整學習心得：
https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12895
推薦學習課程：
https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm
洽詢課程資料：
https://reurl.cc/KEbQ5m
OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補
2025-07-18報導 經濟日報記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。
法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。
延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室
OpenAI牽手Google
事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人 由聯合新聞網授權轉載
廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。
[joblist_plugin title='104【廣達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='3']
英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。
[joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3']
外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。
據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。
OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。
OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。
OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。
業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
以為精通AI穩定性更高？PwC揭職場反差：底氣越足，越想換老闆！
以為提升員工AI技能、產能翻倍，穩定性就高？PwC調查的殘酷真相跟你想的不一樣！面對底氣十足的優秀人才，主管與HR如何透過流程架構與彈性分潤，成功留住核心即戰力？
文／《104職場力》
本文目錄
當「安全感」變質！PwC調查揭露的荒謬反差主管其實都知道！但體制還追不上1.無力阻擋「能者過勞」死局2.一個部門，兩種速度的「雙速撕裂」3.「齊頭式調薪」追不上「市場身價膨脹」想留住AI頂尖人才！可以改變這3個管理方式1.雜事躲不掉？讓他「用工具幹掉重複流程」2.讓頂尖人才升級為「內部流程架構師」，打破撕裂僵局3.爭取省下的人事成本當專案分潤，繞過3%調薪死線
在企業全面導入生成式AI後，每次大會上老闆都會秀出效率提升的數據，也會公開表揚那些可以「1人用AI搞定3人工作量」的優秀員工，當HR跟管理階層都以為這波AI轉型即將大獲全勝時，卻陸續收到這些明星員工的離職信……
當「安全感」變質！PwC調查揭露的荒謬反差
國際知名企管顧問公司資誠（PwC）在最新的全球工作力調查中，揭露了一個極度耐人尋味的職場現象，在受訪的近5萬名全球員工中：
每天使用生成式AI的人，對自己的工作安全感高達68%（不常使用者為57%）。
這些精通AI者對自己學習新技能的信心、對管理層的信任度也都顯著高於平均。
能力強、情緒穩定又相信公司？聽起來是好現象！But，報告隨即揮出一記重拳：
那些同時掌握稀缺專業與強大AI能力的「領跑者（Front-runners）」群體中，有高達29%的人坦言「極有可能在1年內換工作」。
此外，他們向公司爭取加薪與升遷的狀況，更比一般員工高出了33個百分點。
怎麼會這樣呢？其實這跟安全感的來源改變有關！
過去員工的安全感是「防守型」的，通常是「公司招牌夠響、組織規模夠大、營運夠穩定、年資夠深、公司不會隨便開除我」；但在AI時代，工作者的安全感已經徹底演變成進攻型，「產能是別人的兩倍、有很強的學習能力、走進市場炙手可熱、離開公司可能有更好的發展」。
當安全感不再依附於體制，轉為建立在個人定價能力之上時，這些佼佼者對平庸環境的忍受度就會直接降為零，因為有足夠的自信、薪資漲幅和發展性，一旦公司提供的回報跟不上他們的能力與貢獻時，跳槽就成了兌現個人價值最合邏輯的選擇。
主管其實都知道！但體制還追不上
當核心人才逐漸流失，主管跟HR並非麻木不仁，但企業運行了幾十年的管理制度，一時之間也還無法招架這麼劇烈的環境／人才變化，尤其夾在制度與人之間的管理者，處理自身職涯威脅的同時，還得面對3堵難以突破的高牆：
1.無力阻擋「能者過勞」死局
以前的職場文化還能把員工的「在位工時」跟工作態度綁在一起，但在AI崛起後，懂得串接工作流的優秀同仁，可以把原本要花3天整理的報表與策略分析，只用一上午就搞定，還做得又快又好。
主管明知他效率驚人，但現實的拉扯在於，許多企業高層看到「AI提升效率」，第一個反應就是拉高部門KPI，甚至直接決定「凍結人事、遇缺不補」，夾在中間的主管根本沒有招募新血的額度，面對暴增的業務量，只能無奈把離職員工留下的空缺、原本需要3個人分擔的專案，通通塞給這位最懂AI的得力助手。
員工憑實力解鎖了外掛，最後卻成了公司節省人力成本的祭品，不僅沒享受到科技帶來的從容，還反而承擔翻倍的過勞壓力，面對這種無解狀況，想換個新東家也是遲早的決定。
2.一個部門，兩種速度的「雙速撕裂」
PwC報告特別點出，全球有高達56%的基層員工屬於「既缺乏稀缺技能、又拿不到培訓資源」的機房苦力組（The Engine Room），甚至只有4成能獲得所需的學習支持。
這讓夾在中間的第一線主管天天經歷嚴重的管理精神分裂，一邊得花大把時間與心力去安撫那過半數焦慮著「自己會不會被AI取代」、對數位轉型充滿戒心與抗拒的資深基層；另一邊，又得絞盡腦汁滿足那幾位用AI跑得飛快、成天抱怨內部系統老舊、嫌棄跨部門流程拖後腿的少數精英。
主管自己都還在適應新科技帶來的威脅，轉身卻得在「安撫慢的」與「滿足快的」兩極之間疲於奔命，往往兩頭不討好，自己先面臨心理崩潰。
延伸閱讀：被AI Brain Fry搞得精疲力盡？你知道主管腦炸程度可能比你慘10倍嗎？
3.「齊頭式調薪」追不上「市場身價膨脹」
除了工作被塞爆與團隊撕裂，最後一根稻草通常是「跟不上節奏的薪酬體制」。
主管就算深知人才難得、滿心想留人，一回到制度面往往只能無奈雙手一攤，因為多數企業內部的年度調薪幅度，多半卡死在3%到5%的常規級距，或是受到職等天花板的嚴格限制，主管再怎麼向上爭取，也很難突破。
但外面的獵頭市場搶人邏輯完全不同，對於具備即戰力、能把AI真正落地串進業務流的高手，開價是毫不手軟，當現實就是「在內部求加薪得過五關斬六將、看盡層層臉色，去外面面試一次就全數到位」，這種強烈的體制推力，等於是親手把那群最有底氣的優秀員工，一步步推向競爭對手的懷抱。
想留住AI頂尖人才！可以改變這3個管理方式
如果企業只會抱怨優秀員工「翅膀硬了就想飛」，最後只會眼睜睜看著自己花錢買軟體、投入資源試錯，全成了幫競業做嫁衣的免費技能培訓所。
既然主管一時半刻無法推翻整間公司的考核規章，那麼在現有的管理彈性裡，究竟還能做些什麼？想打破人才「學會就跳槽」的魔咒，管理思維可以從以下這3個關鍵點開始轉向。
1.雜事躲不掉？讓他「用工具幹掉重複流程」
既然高層遇缺不補是短時間內改變不了的事實，離職同事留下的龐大業務無可避免也還是得交派，畢竟主管也不可能憑空變不見或全部自己扛，那關鍵就在於「用什麼方式跟態度交辦」。
主管應極力避免「原封不動轉移雜務」的交辦法，較好的方式是「先幫忙盤點、過濾掉完全無效益的雜事，接著把剩下的繁瑣行政包裝成流程優化任務」，並把所需的資源與工具給好給滿，例如：爭取好用的AI軟體預算、提供必要的跨部門權限，借助他的專長去研究如何用AI或自動化工具把這套重複性極高、拖垮團隊的舊流程「一勞永逸地解決掉」。
當他成功靠技術把原本3個人的日常苦力縮減成一鍵搞定時，除了表揚，可千萬別又立刻端出下一籃雜事塞爆他，務必留一點喘息時間讓員工自由支配，無論是喘口氣、充充電、學新知、研究新技術，還是拿去探索感興趣的工具都好。
大部分的員工都能接受「多做一點事」，但無法接受自己只是「產能翻倍的免洗苦力」；當他感受到自己是被當成「解決系統問題的專業人才」，且效率提升後能換來實質彈性時，才能降低心中那股被體制無情壓榨的剝奪感。
2.讓頂尖人才升級為「內部流程架構師」，打破撕裂僵局
面對團隊裡「焦慮慢行者」與「少數快步者」的撕裂，主管單靠自己兩頭安撫，最後只會先把自己逼到精神工傷，既然兩端的速度註定不同，最好的破局方式是「借力使力，給那批AI精英更大的舞台與影響力」。
PwC報告特別指出，掌握AI的頂尖人才「挑戰現狀、推動改變」的意願是平均的1.5倍，這代表他們骨子裡不甘於只當聽話的執行者，而是渴望證明自己的價值，這時主管不妨順水推舟，正式賦予他們「流程優化核心」的定位。
但這裡又有一個關鍵細節：千萬別用「你有空幫大家上個課」這種隨便的態度交辦，這只會讓高手覺得又被凹了額外的雜務。
更聰明的交辦方式是「給予正式的專案名義與話語權」，請他們把日常摸索出來的實戰Prompt、自動化工作流沉澱成部門範本，並在重要會議上給足讚美與獎勵，讓他們的貢獻直接被更高階的主管看見。
這種做法不只讓菁英有「帶動組織改變的成就感」，也降低了基層的科技恐慌與上手門檻，最重要的是，主管終於不用再一個人當精神分裂的夾心餅乾了。
3.爭取省下的人事成本當專案分潤，繞過3%調薪死線
其實要人資為了幾個高手打破全公司的薪資級距有點不切實際；但如果只拿常規的調薪幅度去打發一個身價已經暴漲兩三成的高手，無疑是逼他開履歷。
既然固定的月薪底薪很難瞬間翻倍，企業就必須建立更靈活的「專案分潤／流程革新獎勵」，不用等到年底論資排輩，只要為團隊創造實質效率提升或明確省下營運成本，就給予即時的「專案獎金」作為回饋，一旦員工發現「我的外掛能直接在內部換成實質回報」，把這身功夫留在公司的意願就會提升。
延伸閱讀：AI來襲，有人加薪有人卡關，你是哪一派？PwC報告揭未來5年身價關鍵
科技不只加速淘汰舊有的工作模式，還包含活在上個世紀的管理邏輯！這份報告給所有企業最深刻的警示是，當員工的安全感已經建立在自身市場底氣、隨時有能力說走就走時，企業就不能再用過去「防守型」的思維去留人，不然走了優秀員工，下一批潰堤的可能就是管理階層。
（參考資料來源：PwC報告）
Google資本支出不手軟 台協力廠廣達、英業達吃定心丸
2025-02-06 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
Google（谷歌）母公司Alphabet截至去年第4季淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入3,500.2億美元，年成長約14%。不過該表現仍低於華爾街的預測，外傳是受到「雲端業務」成長放緩所拖累。不過團隊為了滿足AI發展所需，仍拍板今年將在伺服器和數據中心上花費750億美元。對此，市場則看好，團隊訂定資本支出毫不手軟的態度，將為主要協力的代工廠廣達（2382）、英業達（2356），今年走勢起到穩定軍心的效用。
延伸閱讀：輝達執行長黃仁勳喊話 AI已成為基礎設施
外媒稱，Alphabet在2024年第四季度的合併收入同比增長12%，達到964.7億美元，根據控股公司的資料，這反映了整個業務的穩定動態。 與此同時，該指標低於接受LSEG採訪的分析師的共識預測，他們認為收入應該更高、且在965.6億美元以內。分析師還對谷歌雲部門的季度收入感到失望，該部門的收入為119.6億美元，比去年的結果高出30%，但低於接受StreetAccount採訪的專家的121.9億美元的共識預測。
不過面對龐大的AI需求，Alphabet仍宣佈，今年將分配750億美元用於資本支出，而去年為525億美元。管理層也在會議中表示，由於團隊目前仍無法滿足對人工智慧技術的需求，因此加大投資絕對是勢在必行；首席財務官Anat Ashkenazi也直言，公司正在盡一切努力部署更多產能並滿足需求。她透露，這些資金將反映對技術基礎設施的投資，其中最大的組成部分是對「伺服器」的投資，其次是資料中心，並藉此來支援谷歌服務、谷歌深度思維的業務增長。
面對Alphabet將2025年的資本支出大幅增加，外界則認為將對主要的兩大協力廠商廣達、英業達帶來挹注，而有關台系AI概念股2025年營運表現，也有望再吃下「定心丸」，並在今年持續受惠。
據外媒《servernews》報導透露，谷歌母公司 Alphabet Holdings已報告截至 12 月 31 日的 2024 財年第四季度和全年的財務業績。其中，2024年底Alphabet 的淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入為3,500.2億美元，同比增長14%。不過Alphabet 也因為業績表現低於華爾街的預測，因此導致公司股價於週二在場外交易中下跌9%。
[joblist_plugin title='最新【Google】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ctzow2g' amount='5']
亞馬遜開會為何禁用PPT？貝佐斯談「6頁報告」如何提升效率
亞馬遜選擇禁止在會議中PPT，改以「6頁報告」來提升會議效率。貝佐斯認為，將想法寫成完整的段落能促進深入思考，使決策更具清晰度與可執行性。這種方式如何幫助亞馬遜維持高效運作？本文節錄自《亞馬遜領導力》，並解析正確決策對企業管理的影響。
文／約翰．羅斯曼（John Rossman）
別搞錯！亞馬遜毫無疑問對失敗有高度的忍受力，這是成功創新文化不可或缺的一點。但貝佐斯不能忍受的是重蹈覆轍，或因錯誤理由而導致失敗。
因此，亞馬遜期望領導者盡量多做正確的決定，遠多於錯誤的決定。不斷超越發展極限的企業免不了會做出錯誤決策，亞馬遜希望領導者失誤時，能夠從錯誤中學習，對於失誤的原因有深刻的體悟，再將這些發現與其他同僚分享。
若不高度重視清晰性（clarity），以學習、成長和負責為核心的文化無法實現──包括：設定清晰明確的目標、在組織中有效溝通目標、建立衡量標準，以及利用這些標準評估任何倡議行動的成功或失敗。「捏造數字」「瞎猜」「差不多」「要求通融」，還有「期限不是真正的截止日期」「純粹為抱負而設定目標，並非堅定的目的」等都是亞馬遜深惡痛絕的行為。
正如前文提到，我離開亞馬遜多年後，還能敘述亞馬遜的14條領導力原則的原因之一，是亞馬遜和其工作團隊分外清楚地闡述目標和流程。偉大的領導者（例如貝佐斯）創造出堅固、清晰的架構，持續應用並向團隊清楚闡述。從一開始就把事情做對，就能獲得優良的機制，由上到下貫徹正確的決策。
有趣的是，亞馬遜要求領導者將想法寫成長篇報告，這個方法似乎與「清晰」的價值觀背道而馳。畢竟多數商業簡報是以條列式的PowerPoint呈現，把複雜的概念簡化為幾項要點提示和生動的詞彙。
然而，亞馬遜禁止在會議中使用PowerPoint，如果你需要向S團隊或貝佐斯本人解釋新功能或新投資，必須從撰寫一份「6頁」的報告或論述開始。我無法告訴你自己花了多少週末在撰寫和編輯報告中度過。接著，會議開始時，你必須將報告發給與會者，然後坐下安靜10分鐘，讓大家閱讀報告。
這份報告是與同事分享想法時的有用工具，但構思計畫或提案的過程才是精華所在，這麼做希望達成的批判性目標是：把想法化成文字，讓重要的原理、功能和細微差別更清晰明確。德懷特．艾森豪（Dwight Eisenhower）有一句名言：
「計畫不值一文，規畫的過程才是關鍵。」（Plans are nothing; planning is everything.）
貝佐斯認為依賴簡報會簡化對話，無法促使團隊深入思考主題。貝佐斯在2013年接受主持人查理．羅斯（Charlie Rose）專訪時曾表示：「當你必須將想法寫成完整的句子和段落時，思慮會更加清晰。」
相較之下，在典型的簡報中，「你得到非常少的資訊，只有幾項重點提要。這對講者來說簡單，但對聽眾卻很困難。」書面文件能分享更多資訊，不需多做解釋。當你的態度必須極度具體明確時，畫面報告進一步推動了清楚、承諾和負責任的文化。與客戶和團隊合作時，我採用敘事式的方法。一開始這種方法很艱難，效果並不好。不僅需要練習如何構建敘事，還需要練習如何運用敘事，以及引導由敘事延伸的討論，但這是可以學會的。
貝佐斯也相信，當下屬提出新證據和新數據時，成功的領導者能夠接受新觀點。因此，貝佐斯尋找的人才是能不斷修正自己理解，而且能夠回頭審視他們認為已經解決的問題。他也在尋找能藉由指標、全心投入和完美執行計畫，維持對亞馬遜業務有通透了解的領導者。他相信透過書面報告形式的企業溝通系統，能比過於簡化的要點提示和圓餅圖，更有效、深入和快速激發想法。
節錄自：商業周刊《亞馬遜領導力：亞馬遜14條最強管理與領導原則》／約翰．羅斯曼（John Rossman） 著
推薦閱讀：
揭露Amazon職場文化「救生艇演練」：哪種人會收到PIP績效改善計畫？
曾讓「員工想叛變」到「員工很懷念」，Amazon、Google創辦人都是他學生
開會提出新想法別踩大地雷！意見想被採納、不招反感的加分說法
AI不在乎你的職稱！前LinkedIn執行長：把工作拆成「3類任務」看風險與機會
AI究竟會如何改變我們的工作？你的工作中，哪些最危險、哪些反而更有價值？前LinkedIn執行長萊恩．羅斯蘭斯基與LinkedIn經濟機會長阿尼許．拉曼，從LinkedIn的數據及觀察拆解技能、職涯與組織正在發生的結構性改變，提出觀點：AI不會一次取代一份工作，而是逐項改變工作裡的任務。本文節錄自《工作大重組》。
文／萊恩．羅斯蘭斯基、阿尼許．拉曼
本文目錄（點擊可快速前往）
從任務角度重新理解自己的工作3大類任務：辨識AI風險重新調整工作重心
當有人問你：「你是做什麼的？」你大概會回答自己的職稱。「我是行銷。」「我是工程師。」「我是咖啡師。」長久以來，我們都是這樣理解工作的：每個人都有固定的角色，也有明確的職責範圍。
這樣想其實很合理。過去幾十年來，企業一直是用這種方式看待你，你很可能也是這樣看待自己。你的職稱決定了你的薪資、組織位階以及未來發展。績效考核會根據標準化的職務說明來衡量你的表現。不論是專員、經理、總監還是副總裁，每個人都要符合預期的表現。從人生第一份工作到最後一份工作，整個職場架構幾乎都是圍繞著這些標準建立。這套觀念早已烙印在我們心中，對許多人來說，職稱已經變成了我們的身分認同。
從任務角度重新理解自己的工作
但AI不在乎你的職稱，也不會理會工作職責的界線。它逐步接手工作中的各項任務，從內部改變現有的職位。當職稱的意義一天比一天淡薄，如果你仍然用職稱來定義自己，這樣不只是自我設限，甚至相當危險。
你的職稱也許是財務分析師，但實際的工作內容是什麼？你從各種不同的來源蒐集資料；發現別人忽略的模式；把數字轉化成高階主管聽得懂的故事；安撫焦慮不安的利害關係人；指導資歷較淺的同事；巧妙應對辦公室政治，爭取各方支持。
那麼，究竟是哪一項任務定義了你？全部都是，也全都不是。這正是重點所在。長久以來，我們許多人任由職稱定義自己的職涯。但你不只是財務分析師、水電工，或專科護理師。你不等於任何一個職稱。你擁有許多人類獨特能力、貢獻與潛力，沒有任何職稱能完整概括。
放下職稱、不再用它來定義你的工作，或許令人不安。但如果你試著從任務的角度重新理解自己的工作，把重點放在你每天真正在做的事情、而非職稱，反而會有一種解放的感覺，對自己的職涯擁有更大的主導權與掌控感。
隨著AI時代到來，這種以任務為核心的思維模式，將是我們應對這場變革的關鍵。接下來的問題是，哪些任務最先發生變化？我們該如何因應？
3大類任務：辨識AI風險
這套方法能幫助你清楚看出，AI會在哪些地方影響你的工作，以及人的獨特優勢又在哪裡。現在，寫下12項占據你大部分工作時間的任務。不是寫職稱、也不是職務說明，寫下你每天實際在做的事情。接著，把任務分成3大類。
第一類：AI可自行完成的任務。
例行性、可預測的任務，依循明確規則的結構化資料。這類工作更需要準確性與一致性，而非個人判斷力或創造力。這類任務由人類來做並不會增加太多額外價值，因為完美執行遠比個人特色更重要。
第二類：你可以與AI協作的任務。
這類任務既需要處理資料，也需要理解情境；既講求效率，也需要同理心；既要能辨識模式，也要能策略思考。AI能放大能力，卻無法取代你的經驗、直覺，以及對細微差異的理解。想在這類任務中表現出色，你需要具備AI素養。不只要懂得如何使用AI工具，更要知道哪種任務應該使用哪種工具。
第三類：只有人類能做到的任務。
這些任務需要EQ、創造性的問題解決能力、道德判斷，以及經營複雜的人際關係等能力。正因為人與人的互動充滿變數，這類任務無法被簡化成固定的規則或模式。你必須讀懂那些沒有說出口的微妙關係、建立信任、在模糊與不確定中做出判斷，進而創造全新的事物。
重新調整工作重心
現在，看看你的這3類任務：你分配給每一類任務的時間，各占多少比例？這些數字其實透露了很多訊息，它們能反映你的工作面臨多大的風險，又蘊藏多大的機會。
如果超過一半的工作都落在第一類任務，那麼你已經進入紅色警戒區。不是明天，是現在。你的工作已經開始被顛覆了。這些依循規則的例行性任務，正是AI最擅長的領域。
如果你的第二類任務幾乎是空的，那麼你很可能錯過工作新時代最大的機會。這些結合人類判斷力與機器能力的任務，正是新工作誕生的地方。別白白放棄了AI能帶給你的優勢。
如果你的第三類任務不到一半，代表你現在的工作讓你沒有太多機會去磨練人類獨有的能力，而這些能力正是讓你的職涯長期更有保障的關鍵。
長遠來看，成功的關鍵在於重新調整工作重心。有意識地把第一類任務移往第二類，在第二類任務中善用AI工具，騰出更多時間投入第三類任務。你可以想像成一條輸送帶。隨著AI愈來愈進步，第一類任務會逐漸消失，第二類任務會出現新的機會，讓你能運用AI完成過去做不到的事情。當你愈來愈擅長第二類任務，就有更多餘裕、激發更多靈感，投入更有深度、機器無法取代的第三類任務。
節錄自：天下雜誌《工作大重組：LinkedIn全球趨勢洞察──AI浪潮下的技能洗牌、職涯轉向與組織新秩序》／萊恩．羅斯蘭斯基、阿尼許．拉曼 著
推薦閱讀：
AI拆解傳統職位、重組專業分工：下一批高薪人才長什麼樣？
AI時代你的工作還安全嗎？李開復「2張職場地圖」解析難取代關鍵
AI代理大爆發！專家：7件「無聊工作」最適合外包給AI
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》
本文導覽
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。
若企業希望在強化資安的同時優化人資管理流程，避免人事資料被盜取，選擇資安有保障的數位人資系統是企業提升資安韌性與管理效率的關鍵！104 HR Max人資系統通過 ISO 27001、BS 10012、ISO 29100及行動應用APP MAS標章等多重資安管理認證，並設有多層級權限控管、資料加密機制，以及定期弱點掃描等，協助企業安心進行人事、薪資等機密資料管理，讓內部系統風險與營運效率都能兼顧。👉了解更多【104 HR Max】介紹：https://104ha.com/1VReQ
延伸閱讀：
「生成式AI」將成新寵兒？公司導入前請先想好3件事：你是真的需要，還是跟風？
企業如何吸引與招募不同世代人才
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
你適合當PM嗎？解析產品經理必備3種特質與溝通心法
產品經理（PM）扮演產品關鍵的橋樑角色，不僅要看懂全局、擬定策略，更需要與設計師、工程師高效溝通，協調各方需求並推動產品前進。哪些人適合PM工作？作者透過實務經驗分享，解析PM必備的3種核心特質，以及在與不同角色協作時應具備的溝通心法。
文／Michelle Chen（軟體業PM產品經理）
本文目錄：3個PM需要的核心特質（點擊可快速前往）
特質1：你是否習慣全局性思考，並以策略性規劃推動執行？特質2：你是否喜歡且習慣站在對方的角度，使用對方的語言溝通？PM與設計師溝通重點PM與前端工程師溝通重點PM與後端工程師溝通重點特質3：你是否接受甚至喜歡改變，且有隨時改變計劃的彈性？
我習慣定期把自己的職涯規劃拿出來review，問問自己對於「現在的狀態」是否還滿意。最近是我在現職公司任職滿一週年的日子，於是又把這個問題拿出來檢視一番。我發現對於做PM打造產品這件事（撇除外在條件，像是workload、手上的案子、公司策略、主管等），過了幾年我仍非常喜歡且享受其中。再往下探索，是什麼個性或是特質讓我喜歡且適合做產品經理呢？今天整理3個我認為最核心的特質，分享給有興趣往PM產品經理發展，或還在思考自己到底適不適合的朋友參考！
特質1：你是否習慣全局性思考，並以策略性規劃推動執行？
作為產品經理你每天要應對來自各方的利害關係人，需求從四面八方而來，每季的Product Roadmap規劃&執行，每月2~3次的Sprint（如果團隊跑Scrum），甚至每天的跨部門Support，PM的日常總是被滿滿的需求與會議轟炸，任務清單中的To-dos & Action Item似乎看不到盡頭。在這種「艱困」的處境下，能習慣「全局性思考」的PM就比較能從容應對，懂得從任務海中抽身，避免無謂地瞎忙。所謂全局性思考有點抽象，換個方式來說就是：從整體，更高維度視角看待事情，而不是深陷於眼前的問題。
舉個例子來說，假設你是一位部門主管，你發現某個專案快到截止日但離完成還有一大段距離，你可以選擇臨時外聘人力，或是給團隊成員加班獎勵鼓勵他們挪出更多的時間工作完成任務，這也許是最快能見效的暴力解法。但如果你採取全局性思考，你會先退一步思考，這個專案的規劃是否合理，是否有可以簡化的部分，或者是否團隊中有某個特定的人遇到瓶頸。如果能協助這位成員解決問題，整個團隊的運行會變得更加順暢，也許就能如期完成專案。
全局性思考的能力能幫助PM有效辨識什麼才是真正需要解決的「關鍵問題」，而不是像在大魯閣打棒球一樣，只是對每個問題隨著出現而進行反應。這種思考方式讓你從整體上把握問題的根源，不是只解決表面的問題。
找到問題後，接下來就要透過策略性規劃來實作，這時候一定要提到常見的80/20法則。
20%的因素，將導致80%的結果。找出那關鍵20%重要的事情並全心投入，往往能帶來大部分的成果。
首先找到那20%重要並值得花團隊全心投入的P0-重要且須馬上行動的事。並懂得拒絕或是取捨那些重要但不急，甚至根本不用解決的問題 。取捨決策是一個好PM必備能力。
另外，作為產品的代言人，PM一定要知道哪些任務可以被整合在一起（甚至延伸成一個epic）；又有哪些tasks可能會因為其他迭代而順勢被解決，因此現階段可以忽略不做；又有哪些可能看似有問題，但其實是故意為之的機制。
有策略、有條理的安排團隊資源，聚焦在關鍵20%重要的問題上，可以讓團隊更有效率且優雅的工作。（非常重要，誰會想要每天灰頭土臉工作，你說是吧）
特質2：你是否喜歡且習慣站在對方的角度，使用對方的語言溝通？
有這個特質的PM絕對會是團隊的寶，而不會變成大家避之唯恐不及的任務交差使者。習慣從對方的角度出發，用對方熟悉的用語溝通，不僅能提升理解效率，還能拉近彼此距離，建立良好互動。這有助於建立信任，讓未來的合作更順利愉快，形成正向循環，培養無敵默契。（每次遇到只是一兩句話一個眼神，團隊內的工程師和設計師就能馬上理解我的意思，就會覺得「哇，你們真的是神隊友，我好幸福啊！」）
這邊簡單舉例與設計師以及前後端工程師討論需求時應該著重的方向：
PM與設計師溝通重點
重視使用者體驗（UX/UI）：需要清楚描述使用者的需求（如果需要可以附上完整的user story），並在需求說明中「用戶使用流程」、「易用性」、「介面設計」以及「資訊呈現方式」等。
【溝通舉例】「我們希望這個功能的流程是：1.先點擊這個按鈕，2.展開選單，3.選單中會有幾個預設選項且我們會幫用戶進行預選，整個操作希望可以在3步內完成。」
特別注意！尊重設計師專業：作為PM一定要尊重團隊內設計師以及工程師的專業。對設計師，請保留讓他們自由發揮的空間。提出的需求絕對不會是硬性規定設計師只是把你想像中的畫面／流程畫出來而已，保留設計彈性通常得到的結果都會比自己發想的還要完整流暢！
【溝通舉例】如果需要做一個活動頁面：「這個頁面會包含A~C 3個大分類的資訊，其中A／B分類會另外連結到C／D頁面。這個主頁面的設計，希望能傳達出現代感，並保留畫面的簡潔性，方便用戶快速找到他們要的資訊。可以參考這個網站的設計風格，但具體的顏色／圖標，分類呈現可以自由發揮。」
PM與前端工程師溝通重點
重視介面與互動：前端工程師負責將設計轉換成可用的介面。他們關注的重點包含介面呈現方式、元件的設計與實現、與後端如何進行資料溝通、並且也要確保網頁可以各種大小的裝置和瀏覽器上都能順利運行。
【溝通舉例】PM：「我們希望在報名頁面上，使用者可以看到所有場次，點擊後展開場次詳細資訊，並透過一個動畫顯示出『點選報名』的CTA 按鈕。這部分在手機的 web view 上也需要保持操作流暢。」前端工程師：「這個顯示CTA的動畫在一些舊瀏覽器上可能無法支援，可能會出現卡頓或不顯示的情況。」PM：「如果確實有這個問題，我們可以考慮用彈出popup的方式替代，重點是整體操作要流暢，並且能有效吸引用戶點擊報名。」
特別注意！技術可行性＆永遠都要準備PlanB：有時PM以及設計師一起討論出的設計可能在技術實現上會有挑戰。作為一個好PM，一定要工程師們討論在技術上的可行，以及如果無法實現，可以被接受的PlanB是什麼，並從中找到最佳解決方案。
PM與後端工程師溝通重點
重視系統穩定性及資料處理：後端工程師主要關注系統的穩定性及資料處理。他們習慣使用「API」、「資料庫」、「伺服器」等術語。作為產品經理，你需要清楚描述系統需求，並確保資料流（information flow）和功能邏輯的合理性。
【溝通舉例】PM：「我們需要建立一個數據報表，數據需要即時更新，並支援查看過去30天和60天的時間範圍。這個報表主要用來追蹤使用者行為趨勢。報表中的欄位定義以是{明確定義數據背後的計算邏輯以及fallback機制}。」後端工程師：「要實現即時更新可能會對系統造成壓力，特別是在高峰期，伺服器負載會增加，影響穩定性。」PM：「那或許我們可以考慮設定一個更新的cutoff point，在該時間點做一次性更新，確保穩定性以及更好管理系統負載。」
特別注意！具體明確制定規則：跟後端工程師討論事情一定要具體明確（制定出規則），不能給模糊的「形容詞」。以要新增檢查用戶註冊時的密碼強度的功能為例：
模糊的需求：「我們需要在用戶註冊時，先檢查密碼是否夠強。如果不夠強就讓他重新設置，夠強就讓他繼續註冊。」
➞這時候工程師一定會問你：密碼強度怎麼樣算夠強？這個檢查是在用戶點擊註冊時還是輸入過程中即時檢查？
明確的需求：「如果密碼長度小於8位或不含大小寫字母和數字，則在用戶按下註冊時阻擋下一步，並顯示錯誤提示並要求用戶重新設置密碼。如果密碼符合這些條件，則允許用戶完成註冊。」
PM的工作內容和模式會隨著產品領域、團隊規模及系統架構等因素而有很大不同。然而，良好的溝通能力，尤其能根據不同溝通對象靈活切換用詞和表達方式，針對不同情境調整思考重點，是做好PM必須具備的。如果你發現這種角色切換對你來說有些困難，或是習慣從單一角度進行思考，那可能就不會那麼享受於PM的日常了。
特質3：你是否接受甚至喜歡改變，且有隨時改變計劃的彈性？
最後一點，「接受改變，且對已經計劃好的事情是否總是能保持隨時調整，甚至需要打掉重練的彈性？」是一個PM是否能樂在其工作中，蠻關鍵的特質。
有PM經驗的都知道（不管是Product or Project）都會面臨到原本說好的方向會需要來個大轉彎，產品策略可能因為市場的變化要做立即的調整（例如AI的快速崛起）。對於比較不喜歡變化，或是對於要臨機應變這件事情比較排斥的人，做PM會比較辛苦（心裡苦的部分）。
No two days are the same for a product manager
如果看到上面這句話，你感到興奮，那恭喜你！你一定能從PM的工作日常中找到許多樂趣！
以上就是我簡單從自己身上總結出為什麼就算有時候遇到再鳥的事情，或是有時候真的工作壓力很大，但終究我還是很享受做PM的3大特質與性格，希望能給還在摸索的人或是猶豫不太清楚自己到底適不適合的人一點小小分享。
（原文標題：你適合當產品經理嗎？3個PM需要的核心特質＆性格解析）
[joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&sctp=M&scmin=40000&scstrict=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2004003005&keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86' amount='4']
[course_plugin title='產品經理學習營｜學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
遇難題都問ChatGPT？當心「AI好同事」正在削弱你的職場競爭力！
遇到難題總習慣先問ChatGPT嗎？《哈佛商業評論》最新研究警告：把AI當朋友與職涯顧問恐削弱你的人際信任與職場資本！本文解析過度依賴AI的3大危機，並教你如何在AI時代守住無可取代的職場競爭力。
文／《104職場力》
本文導覽
只是請AI寫報告？其實你在跟「完美虛擬同事」交朋友AI依賴症如何摧毀工作者的「職場資本」？所以該怎麼做？AI時代要如何修煉「高階職場力」？
回想看看，你上一次主動去問同事問題是什麼時候？
不是用Teams或Slack丟連結、不是CC一封信，是那種拉著人說「欸，我有個事想聽聽你的看法」的真實互動。
如果一時想不起來，不是你記性差、也不要太意外，因為現在有AI這個更方便的選項，大家第一直覺想到的求助對象早已不是身旁的真人。
《哈佛商業評論》2026年5-6月號刊出了一篇研究報告，由波士頓大學Questrom商學院研究副教授、工作生活研究所（Institute for Life at Work）創辦人Constance Noonan Hadley與坎特伯雷大學組織行為學教授Sarah L. Wright共同發表，他們調查了1,545名重度使用AI的知識型工作者，結論讓人有點不舒服：
除了工作內容，職場人也不知不覺把同事該扮演的角色一點一滴外包給AI，這逐步削減了我們在職場中的人際連結與組織凝聚力。
只是請AI寫報告？其實你在跟「完美虛擬同事」交朋友
研究發現，高達74%的受訪者坦承使用AI來獲取某種形式的「社交支持」，比如情緒價值、人際互動等，細看行為的類別跟數據會更有概念：
跟AI認真討論職涯發展
64%的人會請AI幫忙找自己的職涯發展機會；54%用AI來培養技能或職場軟實力，比如有軟體工程師用AI構思怎麼用「更溫和但專業的方式」挑戰老闆的決定；也有專案經理表示「AI讓他不斷思考和成長」；還有受訪者提到自己透過AI找到了自己過往從沒發現的機會，並在AI幫助下成功晉升。
成為情緒與壓力的出口
35%的職場人覺得「AI真的懂自己的感受」，能幫助他們應對、消化壓力；其中有設計師表示，自己習慣在壓力炸鍋時跑去講給AI聽、尋求有建設性的建議，結果AI不只給足情緒價值，還幫忙草擬信件內容，解決他的難題。
成為職場人心中的朋友
受訪者中已經有50%的人把AI當工作上的「朋友」，並表示「這讓他們覺得自己是在和某個人一起工作，而不是獨自撐著」；除了心態上的轉變，還有個細節很微妙：78%的人在跟AI說話時會說「請」和「謝謝」，28%的人稱它為「私人助理、隊友」甚至「朋友」，而不是「工具」。
當半數人開始對一個程式有禮貌，並用具備人類色彩的詞彙稱呼它時，這件事本身就反應出我們對這項工具的依賴心態。
AI依賴症如何摧毀工作者的「職場資本」？
雖然AI就像一個沒有偏見、永遠傾聽的「完美同事」，但過度依賴它，可能會在不知不覺中損害我們最核心的職場競爭力，並帶來深層的職業倦怠。
問題不在用AI，是在於「大家都不再需要別人了」
先講清楚，用AI提升效率、精進能力這件事本身沒問題，這份研究要談的危險是「讓AI全面替代掉那些只有人能給的東西」是有代價的，舉例來說：
人際求助網正在消失
印刷公司MOO在2025年5月的調查就顯示，65%的工作者遇到問題時不是先找同事，是先問AI，有受訪者表示：「問AI比問同事快多了，現在根本不怎麼需要找同事幫忙。」
這乍看好像沒什麼問題，但很多時候職場上的信任與革命情感，都是在「互相麻煩」的來回交流中建立起來的，那些小小的眉角和經驗交換才是真實關係的養分，但現在因為彼此需要對方的程度變少了，連結最終也就跟著斷了，長期下來就會影響同仁和主管之間的信任度，萬一有天出現AI無法回答的問題時，會出現完全不曉得該向誰求救的可怕情況。
溝通能力快速退化
AI永遠順從且耐心十足，不會有負面情緒、不會覺得人類問題很蠢，這聽起來超讚，但研究指出，長期處在這種「無摩擦」的互動體驗裡會被寵壞，職場人的交談技能會衰退，導致越來越難適應真實的人際溝通，甚至發生過有員工因為不想面對真人，直接派出AI分身代替自己出席會議，讓在場的同事相當錯愕。
內心覺得更孤單了
以為有AI朋友就萬事OK嗎？研究中最讓人不舒服的結論是：即使92%的受訪者都在有團隊的環境中工作，仍有52%的人在工作中感到高度或中度孤獨；更諷刺的是，雖然大家頻繁向AI傾訴、尋求社交支持，卻只有12%的人覺得「比較不孤單」。
這表示，大家雖然沉溺，但最終仍會意識到AI只是程式，這種「虛假的友誼」與「辦公室裡熱心的幽靈」反而會觸發更深層的孤寂，而高度孤獨的工作者，離職意願比不孤獨的人高出90%，工作滿意度也顯著下降。
所以該怎麼做？AI時代要如何修煉「高階職場力」？
講了很多，不是要大家少用AI，重點是要有意識去保持人際連結，把效率交給工具，但必須把信任還給真人。
我們把研究者提供給企業的建議轉成個人的實戰策略，讓大家參考該如何避免形成AI孤立的局面：
人的事，親自來
研究建議，coaching、mentoring、團隊建立這類核心互動，必須由真人主導，最好面對面進行，大家必須劃定界線，清楚認知像輔導、衝突處理、跨部門說服這些事，AI可以幫忙準備，但不能替我們上場。
畢竟當遇到需要拉攏關鍵人物的時刻，放下鍵盤喝杯咖啡聊聊，絕對比緊抱鍵盤有幫助！
用AI的產出，製造「去找人」的理由
學會在工作流程中加入「接觸點」，利用AI的產出作為破冰的橋樑，例如：拿著AI初擬的企劃案，刻意去向關鍵同事請教：「AI給了這些建議，但定價那塊你比我熟，我想聽聽你過去怎麼處理的？」將同事重新編織進合作網絡中。
把AI幫忙省下的時間，拿去投資人
AI最大的價值在於幫我們省時，記得不要把這些餘裕拿來處理單調的工作或摸魚，建議投入人際連結的活動上，比如主動關心同事的近況、參與團隊聚會，或找一位前輩請教，可能會得到更有價值的收穫喔！
最後，這份研究給了一個最深刻的提醒：創造滿意與敬業團隊最重要關鍵，依然是人與人之間的連結，而非人與AI的連結。
AI是真的好用且便利，但它只能填補短期缺口，取代不了那個在你搞砸提案後、悄悄傳一句「沒事，下次再來」並幫忙收拾殘局的同事；也無法替代那個在走廊遇到、隨口一句話卻點醒你的前輩，在機器越來越聰明的時代，職場上的情商、同理心以及與真實人類共事的能力才是能走多遠的關鍵。
延伸閱讀：
AI馬屁精？實測「亂丟垃圾」違規還給好評 研究報告警告：人際關係恐變糟
AI會內省了？它真的知道自己在做什麼嗎？
AI也會得腦腐病？研究揭「垃圾食物」帶來的企業危機！
📢AI時代，讓長宏帶你用「證」能量拉開職場差距！| PMP × PMI-ACP × PMI-PBA 線上聯合說明會
當AI逐漸成為每個人的基本工具，
真正拉開差距的，反而是那些AI無法替你承擔的事
而是當工具越來越強，你是否仍具備：
定義問題 × 整合資源 × 領導團隊 × 做出判斷 × 創造商業價值的能力
這些—正是AI時代更需要的「證」能量！
🔹 國際專案管理師(PMP)｜把事情做成的專案管理能量
整合資源、領導團隊，讓專案真正交付成果
🔹 (國際敏捷專案管理師)PMI-ACP｜駕馭變動的敏捷能量
快速應變、團隊協作，在變動中持續推進
🔹 (國際商業分析師)PMI-PBA｜做對判斷的商業分析能量
定義問題、釐清需求，把力氣用在真正有價值的事情上
10/6 讓長宏帶你了解如何用「證」能量，
打造黃金職場三角，成為能駕馭AI、創造價值的人！
🔺PMP × PMI-ACP × PMI-PBA 線上聯合說明會
時間📅 2026/10/06（二）20:00
一次看懂三大國際認證，
找到現階段最值得你投資的「證」能量
免費報名👉https://forms.gle/8xam2vDAGdoP3Bvd6
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！