企業AI轉型實戰：用生成式AI打造高績效、低成本團隊【09/18】台中場
104學習
改機
指的是對電子產品或設備進行硬體或軟體的調整與優化，以提升其效能或功能。這項技能在職場上代表具備問題解決能力與技術靈活度，能針對使用者需求或產品缺陷，快速找出並實施改良方案，提升工作效率及產品競爭力。擁有此能力的人通常具備細心觀察、動手操作及持續學習的特質，對於IT、電子工程及相關產業特別重要。
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PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
乙級機電整合技術士
機電整合為現代自動化控制建設必備技能，對我國產品品質提昇及解決勞力短缺問題幫助最大。國內各產業界對自動化控制技術人才需求甚殷，但技術與人才均缺，機電整合技術士為各界所期盼。
乙級相當於自動化助理工程師，丙級相當於自動化技術員。惟衡量丙級考生對整合技術能力有限，因此丙級分成二組（自動化機構及自動化控制)考生可選考其中一組，機械背景較適合考自動化機構，電機背景較適合考自動化控制。
乙級機電整合技術士工作範圍：產業自動化機械之設計、裝配、控制、試車、調整與維修。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級機電整合技術士
機電整合為現代自動化控制建設必備技能，對我國產品品質提昇及解決勞力短缺問題幫助最大。國內各產業界對自動化控制技術人才需求甚殷，但技術與人才均缺，機電整合技術士為各界所期盼。
乙級相當於自動化助理工程師，丙級相當於自動化技術員。惟衡量丙級考生對整合技術能力有限，因此丙級分成二組（自動化機構及自動化控制)考生可選考其中一組，機械背景較適合考自動化機構，電機背景較適合考自動化控制。
丙級機電整合技術士工作範圍：能按圖從事組立、裝配、調整、操作及簡易維修產業自動化機械。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
高級機械設計工程師
於民國97年9月發行，為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過高級機械設計工程師認證者，應能獨立負責整體系統規劃之工作與具備整合協調之能力。
工業技術研究院
Infrastructure Automation Certification
Infrastructure Automation Certification證照專為具備基礎設施自動化技能的專業人士設計，涵蓋自動化工具的使用、腳本撰寫及系統配置管理，提升企業IT環境的效率與穩定性。持有此證照代表具備運用自動化技術優化部署流程、降低人為錯誤及加速系統維護的能力，有助於在快速變動的數位時代中提升職場競爭力。
HashiCorp
IHRM創新人力資源管理師
企業處於快速變遷(change)、激烈競爭、(competition)、趨向複雜而多元
(complexity)、面對挑戰(challenge) 、創新 (Innovation)的時代，如何掌握
契機、取決於人力素質與妥善運用與有效管理，完善的制度規劃與管理，使人力
能發揮最大的功能，是創新人力資源管理上最高技巧，透過相關勞動法規及人力
資源的基本功能介紹與練習，使學員能快速了解人資人員的工作職掌，增加就業
競爭力。
盈豐資訊科技有限公司
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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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電腦輔助工程CAE與AI資深工程師
緯創資通股份有限公司│台北市內湖區4年以上工作資歷│電腦輔助工程模擬技術或AI開發經驗、Dassault Systèmes、ANSYS、SIEMENS、Hexagon
數位科技處-AI人工智慧專案管理師
永豐商業銀行股份有限公司│台北市中山區具備AI相關背景知識，如CNN、RNN演算法、基礎建模方法等、具AI專案開發/管理經驗者
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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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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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2025年HR必知7大趨勢！AI 與數位化將如何翻轉人才管理新格局？
隨著數位化與人工智慧（AI）快速滲透各行各業，HR 領域正迎來全新挑戰與契機。「如何應對遠距工作模式成為常態？」「AI 招聘技術如何改變人力資源管理？」「什麼是多元包容職場文化？」 這些熱門問題不僅牽動企業未來，更直接影響競爭力。從「HR 數位轉型」到「AI培訓」，掌握2025年7大關鍵趨勢，幫助你在這場人才爭奪戰中脫穎而出！
文/104獵才顧問行銷企劃部
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本文導覽：（可點選文字跳至指定章節閱讀）
一、數位化與 AI 引領：重新定義 HR 的策略性角色與未來挑戰
二、未來 HR 的7大關鍵趨勢：數位化與創新驅動的轉型之路
1. 遠距與混合工作模式的常態化
2. AI 驅動的招聘與人才管理
3. 員工體驗的數位化與個性化
4. 從知識傳授轉變到智慧培養
5. 公平性與多元包容的推進
6. 數據驅動的 HR 決策
7. HR 角色的策略化轉型
三、總結：掌握趨勢，創造價值
https://youtube.com/shorts/_T1OqyF-rCo
一、數位化與 AI 引領：重新定義 HR 的策略性角色與未來挑戰
隨著數位化浪潮與人工智慧（AI）的全面應用，HR 領域正迎來一次深刻且顛覆性的變革。在 2025 年，企業面臨的挑戰不僅是吸引頂尖人才，還包括如何透過科技與創新，提升員工體驗、管理多元化團隊，並制定基於數據的決策。本篇文章將從七大關鍵趨勢，剖析未來 HR 領域如何成為企業成功的關鍵力量。
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二、未來 HR 的7大關鍵趨勢：數位化與創新驅動的轉型之路
1. 遠距與混合工作模式的常態化
遠距與混合工作模式已經成為新常態。隨著科技進步，企業需要更靈活地應用遠端協作工具，以確保工作效率與團隊凝聚力。HR 應該聚焦於打造適合遠距與混合工作的公司文化，並提供員工在不同工作場域中的支持，例如家庭工作環境設置、虛擬團隊建設等，提升員工的參與感和工作滿意度。
2. AI 驅動的招聘與人才管理
AI 技術正在改變招聘與人才管理的生態系。智能履歷篩選、AI 面試機器人以及個性化人才評估工具，讓 HR 能更快速、更精準地找到適合的候選人。透過 AI 分析員工數據，HR 還能提前預測人才流動趨勢，制定更具前瞻性的留任計畫，避免高流動率對組織造成影響。
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3. 員工體驗的數位化與個性化
現代員工期待更個性化的職場體驗。HR 可以透過數位工具提供定制化的員工服務，例如即時反饋系統、心理健康支持方案及職涯發展建議等，滿足不同世代員工的需求。創造「以員工為中心」的職場文化，將有助於吸引與留住優秀人才，並提升企業的雇主品牌形象。
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4. 從知識傳授轉變到智慧培養
未來的培訓不僅在於傳授標準知識，而是幫助員工發展獨立決策能力。企業應該採用情境化學習與互動式數位課程，讓員工學會應對實際挑戰。同時，智慧培養能幫助員工在快速變動的商業環境中應對複雜問題，提升企業整體的競爭力。
5. 公平性與多元包容的推進
職場的多樣性與包容性已成為全球趨勢。HR 應積極推進多元化招聘策略，並建立包容性的工作環境，確保所有員工都能公平發揮才能。透過推廣 DEI（Diversity, Equity, Inclusion）政策，企業不僅能吸引更廣泛的人才來源，也能促進創新與團隊協作。
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6. 數據驅動的 HR 決策
HR 決策正在從經驗導向轉向數據導向。透過數據分析工具，HR 能夠更準確地掌握員工滿意度、績效表現以及人才流動趨勢，進而制定更加精準的策略。例如，根據數據發現高流失風險的關鍵員工並制定保留計畫，有效降低離職率。
7. HR 角色的策略化轉型
隨著企業進入數位化與全球化時代，HR 的角色從執行操作轉變為策略性合作夥伴。HR 不僅需要協助企業制定長期人才發展計畫，還需支持業務部門的轉型需求。未來的 HR 將更注重領導力發展與組織變革，成為企業創新與成長的核心驅動力。
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三、總結：掌握趨勢，創造價值
2025 年，數位化與 AI 將徹底重塑 HR 的功能與價值。從遠距工作模式的落地，到多元包容文化的深化，HR 的每一步變革都關乎企業的未來成敗。這些趨勢為 HR 專業人士提出了更高的要求，但同時也帶來無限的可能性。HR 將不再僅是人事管理的角色，而是企業策略成功的推動者。通過掌握這些趨勢，HR 不僅能解決當前挑戰，更能為企業創造持續的競爭優勢。
這些趨勢不僅提供 HR 新的視野，也為企業在未來三年內的發展奠定了基礎。HR 的策略性轉型，將是企業應對變局的致勝之道。
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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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文/104獵才顧問行銷企劃部
台灣半導體產業站在全球供應鏈的核心，但人才缺口一直都是難題。從產線到研發、從技術到管理，企業不只「缺人」，更面臨「留不住人」與「找錯人」的多重挑戰。本篇《2025半導體人才報告》，透過104與工研院產科國際所發表的五大人才趨勢，為企業全面解析半導體業人才薪資趨勢、人才特質與職能需求，提供實務可行的留才與招募辦法
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發現一、最多工作的職缺：生產與研發雙引擎推升需求
發現二、半導體最高薪資的職務 - 硬體技術主管、 IC 設計領跑
發現三、最有競爭力的人才樣貌：國際力 × 系統整合力
發現四、最穩定任職的性格 - 負責任、抗壓、有主見但務實
發現五、從產線到研發，半導體人才的 6 項職能實戰力
下載《2025 台灣半導體人才報告書》，讓你找對人、留得住
在全球地緣政治、AI 應用與供應鏈區域化的浪潮下，台灣半導體產業面臨空前挑戰，而關鍵不只是製程與產能技術，人才競爭也很重要。也因此近期的美國與各國間的關稅戰，我們觀察到川普政府積極推動半導體製造回流本土，更明確針對關鍵技術產業施壓，希望半導體大廠赴美設廠、投資與雇用，藉此促使高階技術人才回流，並創造大量技術員與工程職位。因此半導體業全球化營運已成為常態，企業對具備國際移動力的人才比過往更重視。
在這樣的國際競局中，台灣如何吸引、選對並留住關鍵技術人才，已成為產業政策與企業經營的核心課題。104人力銀行與工研院首度攜手合作，發表《2025 台灣半導體人才報告書》，透過職缺數據、薪資水準、性格與職能模型，全面揭示半導體人才市場的變化趨勢。本文將重點整理報告中提出的五大發現，協助企業與從業者精準理解人才供需、職能樣貌與因應之道。
💡【關於 2025 半導體業人才報告書】💡3月時104發表《科技業人才報告書》，書中的科技業範疇包括軟體與網路、電信通訊、電腦與消費性電子製造、光電與光學、電子零組件以及半導體等六大產業。其中半導體產業是台灣經濟的支柱，不僅在全球供應鏈中扮演關鍵角色，更是我國科技創新與產業升級的核心動能。為深入剖析半導體人才市場現況，104 資訊科技與工業技術研究院產業科技國際策略發展所 （工研院產科國際所）攜手合作，共同發表《半導體人才報告書》。本報告整合兩大機構的專業優勢，工研院提供對產業趨勢的宏觀視角與深度分析，104 則運用其龐大職場數據資源，進行職缺供需、薪資水準、職能樣貌、熱門科系與技能等面向的實證分析。👉 〈快速傳送門〉至文末領取報告書
發現一、最多工作的職缺：生產與研發雙引擎推升需求
在台灣積極向海外延攬人才、並同步擴大全球布局的雙重推力下，2025年半導體業工作機會最多的職類前三名（參考圖一）為：
生產製造／品管／環衛類
研發相關類
操作／技術／維修類
這 3 大類型的職缺，幾乎涵蓋晶圓廠從產線到技術開發的完整鏈條。晶圓製造端持續需求大量製程與設備工程師，封裝測試端則聚焦測試與可靠度工程人才。隨著台灣擴充先進製程與封裝產能，同步強化海外據點以建構更具韌性的半導體供應鏈，也推升整體人力需求快速成長。
截至 2025 年 5 月「生產製造／品管／環衛類」職缺數已接近 1 萬筆，反應出台灣半導體產業積極擴充先進製程與先進封裝產能，產線建置與技術升級對人力需求產生明顯推升效應。
而「操作／技術／維修類」雖非半導體業常見的關鍵職務，於第一線機台操作與維修技術員，但其工作機會卻僅有 0.2，為整體產業中最難補足的職類之一。隨著企業製造據點持續擴張，對現場人力的需求同步上升，為降低製造人力成本，不少企業傾向將此類職務移轉至海外成本較低地區，進一步創造大量海外就業機會。伴隨產線外移與全球供應鏈佈局的深化，企業同時也面臨跨國管理與在地團隊協作的挑戰。這使得具備國際移動力、跨文化溝通能力與製造現場經驗的管理人才需求日益增加，成為另一項難以即時補足的人才缺口。
面對這樣的雙重結構性缺口，企業在招募與人力布局上，應同時重視技能型技術人才的培養，與國際管理幹部的系統性培訓與輪調機制，透過制度化的接班設計與人才策略，強化產線穩定度與海外營運協同效率。
圖一、生產製造／品管／環衛類目前在半導體業工作機會數仍然居冠
發現二、半導體最高薪資的職務 - 硬體技術主管、 IC 設計領跑
報告中透露 2025 年半導體產業的高薪職務主要集中於研發與技術領域。在非主管職中，年薪中位數最高為類比 IC 設計工程師（178 萬元），其次為數位 IC 設計工程師與軔體工程師。在主管職中，則以硬體工程研發主管（181 萬元）居首，反應出企業對硬體研發與創新領導的高度重視（參考圖二）。3 大代表性高薪職務如下：
硬體工程研發主管（年薪中位數最高的主管職）
類比 IC 設計工程師（年薪中位數最高的非主管職）
經營管理主管（整體薪資水準與年增幅表現皆名列前茅）
報告也指出，在前十大高薪職務中，有四項為非主管職，且其中七項與研發工作相關，顯示技術專才在產業內具備高度市場價值，即便未擔任管理職，也能獲得相對應的報酬肯定，這與台灣其他產業主管職薪資普遍優於研發技術職薪資的現象有所差異，這也顯示出在半導體產業中鑽研「研發技術能力」是獲取高薪的關鍵之一。
而在主管職方面，專案業務主管的年薪中位數漲幅達 19.9%，居所有主管職之冠，也是少數半導體業非工程技術相關的高薪職務，代表企業在專案交付與業務拓展方面的人力需求升溫。其中海外相關的職務也很重要，報告中可以看到國外業務主管的年薪普遍高於國內業務主管，，企業對國際市場開拓與跨文化管理能力的需求持續攀升，半導體業的高薪分布正從傳統的管理階層，轉向涵蓋研發深度與國際策略能力的多元化專業職務。
圖二、半導體十大高薪職務平均薪資與中位薪
發現三、最有競爭力的人才樣貌：國際力 × 系統整合力
半導體產業正在經歷結構性轉變，從過去明確分工的技術導向，走向垂直整合、應用導向的發展模式。隨著晶片設計須更貼近終端需求，企業對人才的期待也不再侷限於單一技術專才，而轉向具備跨領域整合與國際視野的複合型人才。
報告指出，企業最渴望的人才有兩種：
具全球視野與國際移動力的技術與管理人才
跨領域整合與系統思維的複合型技術人才
如前段所說，全球半導體企業正加速建置多元化的製造與研發據點，因此企業對具國際溝通與管理能力之中高階人才的需求比過往更高。例如能整合多地資源、協調專案進度的跨廠管理者，或熟悉不同文化與市場策略的國際業務主管，已成企業海外擴張中不可或缺的角色。
而晶片開發也從「先造晶片、再找應用」的邏輯，轉向以應用場景為核心的 SoC / AI 加速器設計。像是生成式 AI、自駕車、智慧影像與邊緣運算等終端應用，皆對晶片效能、功耗、延遲提出新的要求，使得具備 domain knowledge 的設計人才成為關鍵，例如懂得醫療影像的機器學習工程師，或了解語音需求的 AI 架構設計師。
這樣的轉變也帶動企業組織文化的調整，包括強化設計流程與終端應用團隊的整合、建立跨部門合作機制，以及導入領域專精技能（如 AI vision、robotics、NLP）訓練機制，提升內部溝通效率與開發敏捷度。未來的半導體人才，必須能跨越技術與應用、國內與海外的界線，從研發工程師、系統架構師到國際專案經理，都是企業實現全球競爭力不可或缺的戰略角色。
發現四、最穩定任職的性格 - 負責任、抗壓、有主見但務實
根據 104 測評中心性格測驗分析，長期在半導體產業穩定任職的人才，通常具備以下六種人格特質：
負責任：能確保對任務與結果負起全責，避免疏漏
抗壓性：使人在新製程或重大交期壓力下不易離職
活力：代表主動學習與改善是應對快速變化的關鍵
主見性：能獨立思考、即時判斷是面對突發狀況的重要能力
心思單純：讓人能專注於效率與團隊合作不受干擾
務實：能腳踏實地、根據現場需求以數據與產出為導向解決問題
根據報告，這些性格特質有助於員工面對高壓、高變動的環境時，仍能穩定貢獻並與團隊良好協作。建議企業在選才時除了專業背景，更應在入職前同步考量性格匹配度，或是確認職能表現是否能補足性格差異，有助於員工面對高壓、高變動的環境時，仍能穩定貢獻並與團隊良好協作。
發現五、從產線到研發，半導體人才的 6 項職能實戰力
報告點出在晶圓製造與研發現場，最能展現好表現的關鍵職能為：
溝通協調製程、研發、品保等部門須密切協作，溝通順暢可避免誤解與錯誤，加速專案進度、提升良率
主動積極在後摩爾時代，企業更需要會主動觀察、探索追蹤技術議題與技術趨勢人才，並提供解決方案協助公司突破瓶頸、創造成長
團隊合作半導體設計、製造與封測流程日益複雜，部門間需高度協同作業，良好團隊默契能提升製程效率與研發成效
問題解決能迅速判斷並排除製程異常，是確保品質與生產效率的關鍵職能。優秀人才常以問題解決力在組織中脫穎而出
誠信正直資訊透明與誠實回報是避免重大損失的基礎，在良率改善、工程調整等重要決策過程中，誠信缺失往往會造成無法承受的代價
認真負責製程良率、研發進度與交期控制等每個環節皆需落實執行，負責任的態度不只是團隊信賴的基礎，更是個人升遷與績效評估的核心條件
上述職能表現不僅可作為企業選才的重要參考，也建議企業在評估求職者與候選人專業背景的時，同步檢視其是否具備關鍵職能。可透過職能測驗等方式作為錄用與培訓依據。同時也建議企業於職前實習階段導入職能培養機制，並由資深導師提供一對一指導，加速新進員工的實務適應力與貢獻穩定性。
此外企業也可以定期舉辦技術分享會、跨部門論壇、黑客松（Hackathon）等活動，不僅能促進知識交流與跨領域協作，也能吸引具備相似特質與熱忱的人才主動加入。透過這些制度化作法，不僅能補足職能落差，更有助於打造具彈性、穩定與創新的內部團隊。
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2.賦能資深技術人才，強化經驗傳承與影響力
讓資深工程師參與技術決策、帶領關鍵專案，建立導師制度，加速知識傳承。
>> 透過內部技術分享、外部論壇或 Hackathon，放大員工貢獻價值
3.拓展國際視野與跨域整合力，創造多元成長機會
設立跨國輪調、參與海外專案，鼓勵人才培養應用導向與整合能力。
>> 與 AI 新創、開源社群合作，引入市場思維與場景導向設計
4.打造雇主品牌，吸引契合企業 DNA 的精準人才
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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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前端工程師是什麼？薪水怎破100萬？完整攻略，附：台積電前端工程師工作心得
前端(Frontend)： 給人看的（介面、使用者體驗），網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。
前端 (Frontend)是什麼？
這是使用者直接與之互動的部分，包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。
舉例來說：當你打開 104人力銀行，看到的畫面就是前端工程師控制的，包含不同裝置的畫面呈現～從電腦、平板或手機觀看，都是前端工程師需要留意的。
重要元素舉例
搜尋欄：讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋
職缺列表：顯示各種公司和薪資範圍
登入按鈕：點擊後彈出登入視窗
應徵按鈕：點了之後，系統會幫你送出履歷
前端工程師的薪水與薪水天花板
台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間，天花板推估是91.3~101.6萬。
工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本：575 資料更新：2025年02月10日
如何突破前端工程師的薪水天花板
選擇對的公司/產業
選擇薪水中位數高的公司：上市櫃公司年薪中位數、外商公司，公司獲利能力好，自然同樣的時間成本，能有更好的薪水保障。
選台灣重點產業：半導體業、科技業、金融業
台積電前端工程師工作心得
以下為講座精華節錄
薪水區間？年薪約30個月，新鮮人月薪約6萬。
加班很兇嗎？加班時數看跟的專案，配合專案前進。去年自己未超過100小時
公司內用的語言較多，不同的系統專案或對接的單位不同，要學習不同的語言
怎麼進台積電？平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優)
同事都是哪些人？（免費領取台積電工作心得與QA精華）
看懂遊戲規則：深耕5大能力，擁有更多選擇權
1.技術能力（Technical Skills），能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式，並快速學習新技術應用在工作上，也能夠帶領內部技術前進（內部 Tech Talk 或自建部落格）
程式品質：乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID
效能最佳化：頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render
技術廣度與深度：獨立處理 CSS、JavaScript、框架（React, Vue, Angular）等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management（Redux, Vuex）、處理前端安全問題（如 XSS, CSRF, CORS）
2.產品與專案影響力（Project & Product Impact），能有效率地完成任務，並確保產品的品質，過程中主動優化現有系統，提出新的技術方案，提升開發效率。
專案完成度：照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題
產品價值：功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債，提高長期維護性
3.開發效率（Development Efficiency），高效產出高品質的程式，主動提出更有效率的開發工具或流程，寫出自動化測試（如 Jest、Cypress），減少回歸測試時間。
時間管理：需求評估準確度、根據需求合理拆分任務，安排優先順序
程式碼管理：Pull Request（PR）清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋
Debug 能力：利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決
４.團隊合作與溝通（Collaboration & Communication），與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件，幫助團隊快速上手。
跨部門溝通與 PM 討論需求，提供技術可行性建議與設計師合作，確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作，確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議，改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性
5.創新與影響力（Innovation & Leadership），完成自己的工作外，帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策，如選擇新框架、優化開發流程。
技術創新：引入新技術來提升開發效率、開發內部工具，幫助團隊節省時間
技術影響力：技術社群內分享知識、開源專案或貢獻
技術領導：在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案
關鍵重點：績效不只是寫多少行程式，而是對產品和團隊的影響
開發速度：平均完成一個 Story（使用者故事）的時間
Bug 數量：新功能上線後的 Bug 率
PR 參與度：Code Review 的次數與回饋價值
前端效能：Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint（FCP）
使用者行為變化：某個 UI 改版後，點擊率是否提升？
能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力
前端用的技術
HTML 負責畫出網頁結構（像骨架）
CSS 負責排版與設計（讓它變美）
JavaScript 負責互動（讓按鈕能點、內容會變）
框架和庫：如React、Vue.js和Angular，這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。
響應式設計：確保網站在各種裝置上都能良好顯示，通常使用CSS框架如Bootstrap。
版本控制：如Git，用於管理和協作開發
前端工程師主要合作的夥伴
1. 後端工程師（Backend Developer）
👉 負責提供 API，讓前端能夠拿資料，確保功能運作
合作範例：你要做一個「應徵按鈕」，但這個按鈕要能讓使用者點了後，系統能自動送出履歷，這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式：你問：「我這邊需要傳哪些資料才能應徵？」後端說：「你傳 user_id、job_id 給我，我幫你送出履歷」你：「那回應結果是什麼？我要顯示成功或失敗」後端：「如果成功，我回 status: success，失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面，而是能「動」起來！
3. 產品經理（PM, Product Manager）👉 負責規劃產品功能，確保開發方向符合商業目標合作範例：你做完了「應徵按鈕」，但 PM 突然跟你說：「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認：「這功能會影響到後端嗎？需要修改 API 嗎？」「這會不會影響現在的 UI 設計？」「會不會讓使用者體驗變得更複雜？」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能，真的是「使用者需要的」！
4. 測試工程師（QA, Quality Assurance）👉 負責測試系統，確保功能正常、不出 Bug合作範例：你開發完「應徵按鈕」，但 QA 測試時發現：BUG 1： 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應？BUG 2： 送出履歷後沒有顯示成功提示？BUG 3： 按太快的話會連送兩次履歷？💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能！
5. 數據分析師（Data Analyst）👉 負責分析使用者行為，讓前端能做出更好的優化合作範例：你做了一個「首頁推薦職缺」功能，但數據分析師告訴你：「這個區塊的點擊率只有 5%！」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效！
6. 運維/系統工程師（DevOps / SRE）👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例：你的前端代碼已經寫好了，現在要部署到正式環境可能遇到的問題：網頁載入速度太慢？ → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應？ → 可能是伺服器資源不足，需擴充某些用戶看不到最新版本？ → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行！
夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API，讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面，確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理（PM）決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師（QA）測試功能，找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據，幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師（DevOps）負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
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
工作AI工具特色網址1. 機器人聊天ChatGPT摘要、產文或代碼等廣泛任務，支援語音對話https://chatgpt.com/Claude擅長長篇內容理解及分析，適合複雜任務https://claude.ai/2. 研究、資訊蒐集Perplexity即時連網整合多方資訊，生成內文附資料來源https://www.perplexity.ai/Consensus針對研究文獻的搜尋引擎，可直接生成文獻回顧https://consensus.app/3. 文案寫作Writesonic多種SEO功能，提供快速或多步驟的文章模板https://writesonic.com/Copy.ai提供多種用途的寫作模板，適合創意或行銷文案https://www.copy.ai/4. 圖像生成Midjourney根據文字或圖片生成風格的圖象，藝術風格強https://www.midjourney.com/Stable Diffusion可根據需求調整多種參數，創造專業的視覺效果https://stablediffusionweb.com/5. 圖片編輯Adobe Photoshop整合修圖、改圖等功能，適合專業影像編輯https://www.adobe.com/Pixlr具備圖像生成及設計功能的圖片編輯器https://pixlr.com/6. 影片製作Runway高保真的影片生成與編輯，可根據真人生成動畫https://runwayml.com/Descript文字驅動的影片編輯器，修改逐字稿可編修影片https://www.descript.com/7. 音樂／音效製作Suno可根據文字生成人聲或純音樂歌曲並生成歌詞https://suno.com/Stable Audio高度客製化的音樂生成工具，歌曲可達3分鐘https://stability.ai/stable-audio8. 文件處理Gamma根據提示輸入需求，即可快速生成簡報https://gamma.app/zh-twNotebookLM整合多種內容到筆記本，以獲得限制來源的回應https://notebooklm.google/9. 數據分析Julius AI含文獻回顧、數據清理及統計功能的分析工具https://julius.ai/Polymer以對話方式分析數據、生成儀表板、見解與建議https://www.polymersearch.com/10. 程式開發GitHub Copilot即時建議和自動補全程式碼，支援多種程式語言https://github.com/features/copilotCursor用文字對話創建代碼、開發應用的程式碼編輯器https://www.cursor.com/研究整理：伍芬婕（由天下雜誌授權轉載）
（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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跟老闆搭同班電梯也不怕的閒聊法：只需要說3種話，其他都是廢話
年輕人真的只想躺平嗎？Z世代不得已的「精緻窮」背後原因
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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【高薪密技】前進科技全攻略：非工程人如何打入年薪百萬圈？
文／104獵才顧問
想在台灣找到高薪、高成長性的工作嗎？科技業絕對是你不能錯過的黃金產業！即使沒有工程背景，你也能在這個佔台灣出口總額54.21%的主流產業中找到適合的舞台。職享科技服務創辦人Andy哥在「直通科技業全指南」講座中，揭開了科技產業的神秘面紗，分享如何從產業選擇、職務定位到能力養成的全方位攻略。無論你是轉職者、應屆畢業生，還是想提升職涯發展的上班族，這篇整理將帶你快速掌握進入科技業的關鍵知識。想了解更多實戰技巧？繼續閱讀並獲取完整講座影片！
本文導覽：
你要知道的產業選擇邏輯
為什麼要進科技業？它的價值在哪？
科技業的生態與文化，適合你嗎？
科技業需要的軟性特質與專業能力
【活動重點】幫你Mapping科技業專屬職務與能力
一、 黃金職涯規劃：選對產業決定薪資上限
職涯規劃9字箴言：
選產業、定職務、挑公司
職場黃金工作期：
23-47歲，約25年的關鍵職涯發展期
主流產業優勢：
佔台灣出口總額54.21%
國家政策重點扶植
整體競爭力強、產業鏈健全
企業規模大、從業人員薪資高
選擇主流產業的好處：
CP值高、收入佳、工作環境好、職涯發展穩定、跳槽跳階較容易
二、科技業薪資揭密：月薪破5萬不是夢！
薪資優勢：
台灣62個產業中，科技相關產業薪資明顯高於平均
電腦及消費電子產業：NT$54,640
半導體產業：NT$52,288
軟體及網路產業：NT$49,820
國家戰略地位：
被列為台灣核心戰略發展產業
科學園區佈局：
北中南三大園區形成高科技產業創新走廊，發展半導體、資通訊、生技、精密機械、光電、綠能等產業
三、科技企業文化解析：美日歐陸企業大不同
完整產業生態系統：
從上游半導體到下游通路的完整產業鏈
外商科技公司文化比較：
美商/歐商：重視個人能力、鼓勵創意、薪資福利佳
日商：重視規矩與倫理、團隊大於個人
新加坡商：重視績效、高度競爭、執行力強
陸商：996文化、績效導向、狼性思維
四、科技人必備能力：這6大特質讓你從眾多應聘者中脫穎而出
科技人特質：
喜歡新事物與變化、步調快、抗壓力強、外語能力佳、數字能力強、高執行力
外商科技人才8大特質：
認知見解力、表達溝通力、創造力、自我管理力、行動力、團隊協作力、學習力、外語能力
五、【本次重點🔥】非工程人的科技業機會：20+熱門職位全解析！
科技產業中的職務分工遠比你想像的要精細和多元！在Andy哥的講座中，他揭示了科技公司內部的「四大角色分類」，更詳細列出每個類別有哪些職務？各職務又需要那些能力？
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第一主角：核心技術崗位如何運作？：
這些是企業的核心競爭力來源，包括R&D(技術研究與產品開發)和Production(生產製造)。但Andy哥在講座中詳細分析了這些職位需要什麼樣的能力？非工程背景者如何突破進入？
第二主角：非工程人的最佳切入點！：
這可能是你最佳的切入點！包括Sales/BD(業務銷售/商務開發)、PDM(產品管理)、PJM(專案管理)和Marketing(市場行銷)。講座中，Andy哥深入剖析了每個職位的具體工作內容、薪資範圍、晉升路徑以及必備的硬軟實力...
主配角：不可或缺的關鍵角色：
想知道AM(客戶經理)、Procurement(採購)、FF(交貨與管理)、SCM(供應鏈管理)和CSM(客戶服務)這些角色如何在科技公司中發揮關鍵作用？每個職位需要培養哪些特殊技能？如何從這些職位逐步向核心崗位邁進？
支援體系：科技業後勤崗位的特殊性：
從人資、行政到法務、財務，這些職位如何在科技公司中展現價值？為什麼科技公司的行政崗位與傳統產業有所不同？
想了解更多？這裡僅是冰山一角！完整內容太過豐富，無法在此文章中全部呈現！
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在完整的講座影片中，Andy哥不僅詳細解析了每個職務角色的日常工作內容、所需技能和特質，還分享了如何針對自身背景選擇最適合的切入點、如何準備面試、如何在科技公司中快速晉升的實戰經驗和職場秘訣。無論你是PM、業務、行銷背景，都能從中找到屬於自己的科技業發展路徑！
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成功轉職科技業：從今天開始的職涯躍升計畫
科技產業不再是工程師的專屬領域，它需要各種背景、各種專長的人才共同打造完整的生態系統。通過了解產業選擇的重要性、科技業的優勢、企業文化的差異以及各職務角色的特點，你已經邁出了進入科技業的第一步。
但知識需要轉化為行動才能創造價值。Andy哥在完整講座中分享的實戰經驗、面試技巧、職場晉升策略等內容，將幫助你縮短摸索期，快速在科技產業中找到適合自己的位置並脫穎而出。科技產業的大門已經為各種背景的人才敞開，機會就在眼前，就看你是否願意邁出這關鍵的一步！
機會不等人，現在就行動，讓科技業成為你職涯發展的新起點！
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🎯 職涯轉折的關鍵，不該靠運氣，而是選對戰友。104獵才顧問不只是推薦職缺的管道，更是幫助你洞察自身優勢、站上理想舞台的職涯夥伴。無論你正在探索下一步，或想挑戰更高舞台，都歡迎認識我們，一起讓職涯更有方向與價值！
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川普 100% 關稅來襲！半導體企業如何佈局人才轉型？
文/104獵才顧問行銷企劃部
在半導體競爭白熱化的市場中，產線可以外移，關鍵人才卻無法複製。《半導體業人才報告書》顯示，高薪職缺已從製程、研發等技術領域，延伸至專案管理、跨國業務、策略發展等非技術職務，培養周期長、替代性低。面對這波搶才潮，企業如何加快招募腳步，並同步建立識別機制，釐清高風險職缺與轉型核心職能呢？
👇點擊下載《2025半導體人才報告書》👇
立即下載完整報告
美國前總統川普（Donald J. Trump）於 8 月 7 日宣布，將對所有進口的半導體與晶片課徵高達 100% 的關稅，僅有已在美國設廠，或明確承諾即將設廠的企業，才可獲得豁免。這項政策不僅延續對中國的貿易強硬立場，更向全球半導體產業釋出明確訊號：「要市場，就得在美國！」
對半導體企業而言，這不只是成本結構的重新計算，更是一場攸關「用人策略」的重大考驗。從關鍵技術職、跨國管理職，到近年因 AI 與自動化製造迅速崛起的新型研發職位，產業轉型的速度早已超越人才供給的成長曲線。過去「關鍵人才難尋」早已是業界共識，如今企業不僅要搶現有人才，更必須預見、佈局那些「尚未成為主流」的未來人才。
當國際政策開始重塑產業格局，若企業仍沿用舊有用人邏輯，將無法回應產業快速變化的脈動。「關鍵職缺，必須提前佈局；新興人才，必須搶先識別」，這將是企業在此波關稅衝擊與產業轉型交會下，能否突圍而出的關鍵。
100% 關稅如何實質衝擊半導體企業？
川普推動的 100% 半導體關稅，並非單純的進口成本問題，而是對企業全球營運策略的結構性衝擊。特別是在半導體這樣高度依賴供應鏈整合與技術人才的產業中，「設廠」與「用人」必須同步轉向，才能因應突如其來的國際政策變化。
以下是企業正面臨的幾大挑戰：
1.製造成本大幅上升
關稅提高將直接壓縮出口利潤，特別是對未在美國設廠的企業，等同於市場競爭力瞬間下降，迫使重新思考市場與價格策略
2.供應鏈被迫重組
因應政策，企業須加快啟動海外製造，甚至重組全球供應鏈網絡，導致協作成本、時程與風險全面上升
3.人才斷層成最大隱憂
設廠可以遷移，但核心人才難以複製。不論是工程研發、製造管理，還是跨國溝通角色，人才能否在地接軌，成為企業是否能順利落地的關鍵。
4.人力成本與搶才壓力同步飆升
美國本地本來就面臨技術人才短缺，設廠潮將加劇搶才戰，企業不僅需支付更高人事成本，還需投入更多時間找人、養人、留人
5.用人邏輯需全面升級
面對全球化與地緣政治雙壓，過去只看學經歷與技能的招募方式已不足以支撐轉型。企業需建立能預測未來職能需求的用人策略，並提前佈局新興關鍵職缺
在這樣多重壓力下，半導體企業不僅外有政策壓力，內部也正面臨人才失衡與轉型痛點。實際數據更揭示，目前多數企業正同時陷入「找不到關鍵人才」與「培養新興職能人才」的雙重困境——這正是下一段我們要深入解析的重點。
人才外流＋職能斷層，企業陷入內憂外患
當國際政策與地緣經濟力量重塑半導體版圖，企業面臨的挑戰不僅在於設廠地點與供應鏈調整，更來自於人才層面的全面壓力。《2025 半導體業人才報告書》指出，無論是外部人才市場的供需失衡，或是內部對新職能的適應落差，都已成為阻礙企業轉型與擴張的關鍵風險。
外患：全球人才市場供不應求、政策驅動下的人才競奪
1.供需失衡加劇，關鍵職類人力嚴重短缺
生產製造類（如製程工程師、良率工程師）與研發類職位（如 IC 設計工程師、封裝測試工程師）的供需比僅約 0.4，代表每 10 個職缺中僅有 4 位可應徵者（圖一），長期缺口嚴重
2.關稅政策驅動設廠潮，導致人才高度集中化競爭
美國推動的 100% 關稅政策，使大量企業加速在地設廠，但當地技術與管理人才供應有限，企業為爭搶即戰力，成本與難度同步上升
3.全球半導體同步擴張，導致搶才白熱化
不只是美國，包括日本、歐洲也陸續推出半導體補助與建廠誘因，形成全球同業同時搶人、人才流動劇烈的外部壓力
內憂：轉型職能斷層、人才策略未與組織同步
1.高門檻職位培養周期長，補不回需求速度
技術職如製程、測試、研發等，皆需經歷較長訓練週期，當廠房先建好、人還沒訓練好，就會出現「人力空窗期」
2.新職能崛起，組織尚未建構對應人才模型
包括 AI 製造流程工程師、國際供應鏈整合、ESG 數據分析等新型職位快速興起，但職務定義、任用邏輯與招募策略普遍滯後
3.用人思維停留在過去，錯失新一代人才判斷依據
若仍以學歷、年資、技術履歷作為主要篩選標準，將難以識別真正符合未來挑戰的關鍵人才，增加錯配與磨合風險
4.誠信與價值觀風險，常被忽略卻最致命
近期「台積電 2 奈米機密外洩案」引發業界高度關注，也突顯出企業在選才時，若過度聚焦技術力，卻忽略人格與價值觀的風險，恐對組織帶來重大損害。清華大學教授也藉此呼籲，大學教育應更重視專業倫理與誠信素養。企業亦應思考，如何透過在選才時進行誠信的識別與風險控管
當外有政策驅動、內有人才結構斷層，半導體企業若未能超前部署、更新用才策略，將可能在產線落地前就先卡在人力配置的缺口中。
圖一、半導體十大職務的工作機會與供需比，可從圖上看到生產製造類、研發相關類供需比約 0.4
產線能搬，人才不能斷：企業用才思維要跟著升級
隨著關稅政策推動企業加快設廠腳步，「產線外移」已成為策略選項，但企業若忽略人才的留任與佈局，極可能出現「廠房蓋好了，人才卻不在」的情況。特別是半導體產業對技術、管理、跨部門協調等人才要求極高，一旦關鍵職缺無法即時到位，將影響的不只是營運速度，更是整體轉型節奏。
企業最急需提前佈局的高薪職缺，已不再局限於工程研發，包括硬體工程研發主管、經營管理主管、國外業務主管、專案管理主管等角色，也即將成為半導體業的關鍵人才（圖二）。這些職務往往結合了技術背景與商務能力，不僅難找也無法短時間培養。104 認為企業在這波變局中，有 6 項關鍵工作，才能搶回用才主動權：
技術職務關鍵人才佈局
在新廠設立與製程升級的推進節奏下，工程研發、製程整合、設備導入等職缺已成為第一線關鍵戰力，需提前卡位、超前部署
非技術職務高薪人才趨勢
專案管理、海外業務、策略發展等職務，結合技術背景與商業視野，已成為中高階人才競逐焦點，供需缺口明顯擴大
強化性格、職能與誠信識別機制
搶才競爭加劇，企業愈來愈傾向以高薪、高獎金吸引人才。然而「能找到」不代表「能任用」，若缺乏有效機制識別誠信與職能風險，反而可能埋下未爆彈
擴大國內外人才來源與媒合管道
隨著企業積極佈局海外據點，具備跨國經驗與高度適配力的中高階人才成為兵家必爭，媒合效率與來源廣度將決定競爭力
同步建構雇主品牌與市場聲量
優秀人才不只關注薪資條件，更看重組織文化、成長性與社會價值。轉型期間若無法持續釋放清晰的品牌訊號，將難以吸引對的人才。
釐清高風險職缺與轉型核心職能
企業轉型初期，常陷於「不知道該先補哪個人」、「該找什麼樣的人」的盲區。若未及早釐清核心職能與優先順序，將導致人力錯配與決策失焦
圖二、半導體業不分年資、年薪總額P50數值，調薪幅度最高的主管職務
半導體用人新思維：搶才即搶財，未來式擴編才能立於巨人肩上
在半導體產業，人才已不只是支持生產的資源，而是決定企業能否突圍的「核心資本」。尤其在關稅衝擊、供應鏈重組與全球搶才潮的多重壓力下，搶到關鍵人才，就等於搶下未來競爭力與產業優勢。104 獵才顧問結合專業顧問團隊與深厚產業經驗，提供全方位的解決方案，協助企業 快速鎖定、精準延攬、有效留任關鍵人才：
1.技術職務：搶得即戰力，確保產線不斷鏈
半導體高階與稀缺技術人才養成週期長、不可替代性高，一旦出現人才斷層，將直接衝擊產線進度。對企業 HR 而言，僅依賴公開招募管道往往難以蒐集到合適履歷，更難精準找到關鍵人才。
104 獵才顧問能觸及一般管道碰不到的非公開履歷與潛水人選，並且熟悉半導體產線與上下游分工（清楚區分設計／製程／設備／良率／封裝測試等職能），因此更能評估技術深度與過去經驗，快速鎖定強即戰力的高價值專才
2.非技術職務：跨國業務與管理，承接企業轉型
半導體高薪職缺正從專業工程職延伸至專案管理、海外業務與策略發展主管。這些職務不僅需要技術背景，更要能與企業策略緊密連結，才能在國際競爭中發揮價值。然而，若缺乏提前布局，跨國業務與專案管理人才往往容易與企業策略脫節，進而錯失擴張良機。
104 獵才透過職務趨勢分析，協助企業將策略發展、海外業務與專案管理納入整體規劃，提前建立人才佈局，確保人力投資真正成為企業成長的推進力。
3.人才真實樣貌：降低誠信與文化錯配風險
在生成式 AI 與履歷美化普及的今天，HR 看到的往往只是「冰山上的一角」——學歷、經歷、技能條列，但冰山下的價值觀、性格、誠信與適配度，才是真正決定能否用得久、發揮好的關鍵。
104 獵才顧問結合 履歷審核、Reference Check、性格與職能測評、專家引導式面談，多層次驗證候選人冰山下的一面，補足履歷無法呈現的真實樣貌。這樣的辨識機制，能有效降低 誇大、欺騙、錯聘與誤用的風險，確保企業延攬到的不是「看起來亮眼」，而是真正契合組織需求、能創造長期價值的人才
4.跨國與在地人才媒合：同步布局，避免人才落差
海外設廠浪潮推動企業加速國際化，但國際人才來源有限，而台灣企業在在地化過程中，往往又缺乏具備跨國協作與外語溝通能力的在地人才，導致廠房蓋好卻缺乏即戰力人選，成為落地的最大障礙。因此，企業除了要提前建立國內外中高階人才名單（Talent Pool），以利未來快速調度與留才之外，更需要與外部專業資源合作，擴大視野與來源，補足內部難以觸及的人才缺口。
104 獵才顧問憑藉 20 年深耕台灣在地人才的經驗與強大人才庫，能協助企業精準媒合具跨國經驗、外語能力與高度適配度的關鍵人選。藉由「企業內部人才庫」與「外部專業資源」的雙軌並進，企業才能真正兼顧國際協作與本地落地，避免人才落差拖慢轉型進度。
5.雇主品牌：讓人才還沒面試就先對你有好感
在半導體搶才潮中，HR 最常遇到的挑戰就是：同樣開出高薪，為什麼對手的人才願意去、但我的邀約卻常被婉拒？原因就在於——候選人不只看薪水，他們更想知道自己加入的公司，有沒有價值感、成長性和文化歸屬感。
104 獵才顧問在獵才節奏裡，不只幫你找到合適人選，更會把企業的 EVP 與品牌訊號「包裝進接觸過程」。也就是說，當顧問在和候選人溝通前，就已經同步傳遞你的企業文化、發展機會和組織價值，讓候選人在真正面談前，就先對你的公司產生好感。這種「前置認同」效果，能大幅提升候選人回覆邀約率、面談接受度，讓 HR 不再只靠加薪來搶人，而是用雇主品牌魅力建立長期的人才吸引力。
6.關鍵職缺優先排序：讓組織用才決策更清晰
在轉型或擴張初期，企業最常遇到的困境就是：不確定該招什麼樣的人才，或不確定哪些職缺應該優先補位。這種判斷遲疑，往往導致決策延誤與人力錯配，使產線或布局出現斷層。
104 獵才顧問憑藉產業經驗與市場數據，能協助企業盤點組織需求、建立職能模型，並形成優先補位清單，明確指出哪些職缺對產線與轉型最具影響力。藉由這套系統化流程，企業不僅能避免錯配與延遲，更能讓 HR 聚焦在真正影響競爭力的關鍵人才上。
除此之外 104 獵才服務更提供「人才保固」機制，確保精準媒合並真正完成招募。從市場情報蒐集、人才評估、面談安排，到錄用談判，全程一站式服務，協助企業降低招募風險、加速用才決策。
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