【大師開講】以銀行精準行銷看金融AI大數據迷思與應用
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AI大數據
這項技能代表能夠運用人工智慧與大量資料分析技術，從複雜數據中找出關鍵趨勢與商業洞察，提升決策品質與效率。具備此能力的人才能協助企業優化流程、預測市場變化，並開發創新產品或服務。隨著數位轉型加速，掌握相關技能已成為多數產業競爭力的重要指標，對個人職涯發展也具高度加分效果。
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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
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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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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。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
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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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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。
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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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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。
文／104職涯診所Podcast
【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人力銀行前後將近十年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過三十位夥伴負責主要的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，在傳統職責上，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(從零到一)，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。
以履歷表功能為例，比較兩種PM的差異
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具備三大核心能力：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不僅要從零到一把產品做出來，更強調如何從一到一百，讓產品能夠落地。
AI PM，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，月薪通常在五到六萬左右。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。
職涯轉型：從傳統PM到AI PM的路徑
對於現任的網站或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零到一的創新思維，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以專業學習取勝
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
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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Gartner公布2026年十大戰略技術趨勢 AI帶動創新新成果將大量湧現
2025-10-27 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
全球科技研調機構Gartner 27日發布對2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示，2026年各項戰略層面重要技術動向密切交織，反映了一個由人工智慧（AI）技術驅動的高度互連世界現實圖景，技術領域創新速度湧現的新成果將大量出現、遠超從前。
Gartner提出的2026年重要戰略技術趨勢如下：
一、AI超級運算平台
AI超級運算平台整合CPU、GPU、AI ASIC、神經形態運算與替代性運算範式，使企業統籌複雜工作負載，同時釋放更強性能、更高效率與更多創新潛力。該系統融合強力處理器、海量存儲、專用硬體與編排軟體，可處理機器學習、模擬與分析等領域資料密集型工作負載。
Gartner預測，到2028年，應用混合計算範式架構於關鍵業務流程的領先企業合計超過40%，較當前8%水準大幅增長。
二、多智慧體系統
多智慧體系統（MAS）是多個AI智慧體構成、利用交互作用實現複雜個體或共同目標的集合，既可在單一環境中交付，亦可於分散式環境中獨立開發部署。
高挺表示，通過使用多智慧體系統，企業可實現複雜業務流程自動化、提升團隊技能、開創人類與AI智慧體新協作方式。採用模組化設計的專業智慧體通過在各工作流中重複使用成熟解決方案提升效率、加速交付與降低風險。此方案便於擴展運營規模與快速適應需求變化。
三、特定領域語言模型（DSLM）
資訊長（CIO）暨執行長（CEO）要求AI帶來更多商業價值，但一般大語言模型（LLM）難以勝任專業任務。特定領域語言模型（DSLM）憑藉更高精度、更低成本與更高合規性填補這一空白，是針對特定行業、功能或流程專用資料上訓練或微調的語言模型，DSLM能更精準、可靠且合規地滿足特定業務需求。
Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI（GenAI）模型超半數屬於特定領域模型。情境 (Context) 成為決定代理部署成功與否的關鍵因素之一。基於DSLM的AI代理可解讀特定行業情境，即使在陌生情境中也能做出合理決策，因而具備超卓準確性、可解釋性與決策合理性。
四、AI安全平台
AI安全平台為協力廠商暨客製化AI應用提供統一防護機制，進行集中監測、強制執行使用策略，有效防範AI特定風險，如提示注入攻擊、資料外洩、惡意代理行為等，幫助CIO執行使用政策、監控AI活動、在全AI系統中建立統一防護邊界。Gartner預測，到2028年，使用AI安全平台保護AI投資的企業比率超過50%。
五、AI原生開發平台
AI原生開發平台使用GenAI實現空前快速、便捷的軟體發展。軟體工程師作為「前端部署工程師」進入業務部門，使用該平臺協同領域專家開發應用。企業只需維持現有開發人員規模，組建微型團隊配合AI即可開發更多應用。目前，領先企業組建微型平臺團隊，在安全與治理框架範圍內讓非技術領域專家能自主開發軟體。
Gartner預測，到2030年，80%的企業通過AI原生開發平臺使大型軟體工程團隊轉為更靈活的小團隊並通過AI賦權。
六、機密運算
機密運算重塑企業敏感性資料處理方式。由於工作負載被隔離在基於硬體的受信任執行環境（TEE），即使面對基礎結構所有人、雲端提供商或任一擁有硬體物理存取權限之實體，機密運算也能確保內容與工作負載隱形能力，對受監管行業、面臨地緣政治與合規風險的跨國公司與競爭對手的合作尤為重要。
Gartner預測，到2029年，在非可信基礎結構中處理的業務當中有超過75%將依託機密運算機制保障使用安全。
七、實體AI
實體AI是因人為賦權而具有感測、決策與執行能力的機器與設備（例如機器人、無人飛行器暨智慧型設備），將智慧型演化演算帶入到現實世界，為看重自動化、適應性與安全性的行業帶來可觀收益。但同時可能引發人們對就業的擔憂，因此要採取謹慎的變革管理。
八、前置主動式網路防禦
企業面臨網路、資料與聯網系統威脅倍增，前置主動式網路防禦正成為趨勢，以運用AI驅動的安全運營、程式化阻斷與欺騙技術在攻擊者行動前就實施干預，以預測手段實現防護。Gartner預測，到2030年，CIO從被動防禦轉向主動防護，前置主動式網路防禦解決方案將占企業安全支出總額一半。
九、數位溯源
企業日益依賴協力廠商軟體、開放原始程式碼與AI產生內容，數位溯源驗證已成為一項重要需求。數位溯源指對軟體、資料、媒體暨流程來源、所有權與完整性進行驗證的能力。企業可使用軟體物料清單（SBoM）、認證資料庫、數位浮水印等新工具驗證與追蹤供應鏈中的數位資產。
Gartner預測，到2029年，在數位溯源方面投入不足的企業會面臨高達數十億美元的制裁風險。
十、地緣式遷移
地緣式遷移指企業因考慮到地緣政治風險而將資料與應用從全球公有雲遷出至主權雲端環境、區域雲端服務商或自有資料中心等本地平台。主權雲端這一概念曾僅限銀行與政府機構，如今因全球局勢動盪加劇而影響各類企業。
Gartner預測，到2030年，歐洲暨中東地區將有超過75%的企業把虛擬工作負載遷移至降低地緣政治風險的解決方案，2025年還不足5%。
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AI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！
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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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想知道你在AI市場的價值?靠4大關鍵，找出你的薪資定位!
隨著人工智慧（AI）技術快速發展，全球職場正經歷一場前所未有的變革。企業對於具備AI技能的人才需求不斷增加，而如何在這股趨勢中找到高薪工作和職涯機遇成為許多求職者的關注焦點。本次由104獵才顧問專為關鍵人才以及中高階經理人舉辦的職涯系列講座，邀請到三位產業專家，從AI人才的市場薪資行情、必備的AI職能與思維，以及如何運用AI工具找到更好的工作等多個方面，深入探討如何在AI時代脫穎而出。
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一、4大關鍵字，找出你在AI時代的市場薪資行情與價值定位！
AI技術正在改變全球薪酬市場，許多高科技產業的薪資不斷上升。AI相關人才更是市場薪情領頭羊，104人資長 鍾文雄深入剖析了AI技術對市場薪酬及職涯機會的影響，從4大關鍵方向，幫助我們更清楚了解自身的價值與定位，以及如何在AI浪潮中脫穎而出。
1. 2030 AI取代4億以上工作，但將造就9億個新工作崛起
AI的崛起改變全球勞動力市場，全球研究院跨國顧問公司麥肯錫全球研究院預估，2030年全球將有4-8億個工作被自動化取代，同時也會造就9億個新工作崛起。
隨著生成式AI 在各領域應用愈趨成熟，創造更高的生產力和經濟效益，預估可為全球經濟貢獻2.6兆∼4.4兆美元。與此同時，傳統的工作技能也將被重新定義。
2. 不限科技背景，AI浪潮下人人有機會
2024年台灣AI相關工作機會近3萬份，4年來成長5成，其中又以電子資訊、軟體、半導體相關科技產業需求占比最高，達58.2%
但AI應用的領運相當多元廣泛，單就104人力銀行刊登中的「AI相關 非科技職務」仍占有11%，顯示文法商等非科技背景人才，在這AI浪潮中人有需多機會可嘗試。
3. AI相關職務可高出非AI職平均薪資53%
職缺冠上AI，薪資立即燙金，以相同產業或職務，具有AI需求的職缺薪資同比下均有10%-20%左右的成長，以產業來看，差距最高為「醫療保健及環境衛生業」，AI職相對非AI職達25%薪資差距。而以職類來看，又以具備AI能力的「經營/人資類」同比非AI職，最高達52%的薪資差距！
104薪資數據發現，AI相關職務，平均月薪可從4.1萬成長至5.7萬，其中以資訊軟體類，負責AI技術職平均月薪達8萬元最高。
4. AI課程成為人才進修首選，「學力」將更勝「學歷」
104學習精靈 課程平台2024年上線以來，AI相關課程銷售火熱，AI、ChatGPT相關課程佔銷售數55%，AI實體養成班報名人數站61%，顯示AI相關課程以成為人才職涯與職能進修的首選。
企業搶手的人才關鍵力也不再只限學歷，搶手人才TOP3 反而更著重在學習力、科技力以及溝通力，在多變的AI科技時代，唯有不斷的學習最新的應用知識與技術，才能在這浪潮中脫穎而出！
二、4大思維，用AI數據與分析能力，大幅提升工作效率！
隨著AI技術進一步滲透到數據分析領域，職場工作者的工作方式與技能需求正發生變化。知識遊牧公司負責人彭其捷講師，分享了如何利用AI工具提升數據處理效率，並提出AI時代下職場必須具備的4大思維。
未來的專業工作者將不僅需要處理數據，還需將分析結果轉化為有說服力的商業建議。雖然AI技術讓數據分析的門檻降低，但對數據思維的需求其實將會大幅提升
1. 整理
AI輔助將非結構化數據自動化整理為可用數據
2. 解讀
AI協助解讀大量數據，幫助用戶抓住重點。
3. 分析
AI加速數據分析過程，幫助專業工作者作出更準確的判斷。
4. 故事
AI將數據結果轉化為決策者能理解的故事和報告。
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三、活用AI求職工具，加速心儀企業看見你的職場閃光點！
隨著AI技術的發展，招聘流程和求職模式正在經歷巨大變化。AI技術的廣泛應用不僅提升了企業在招聘人才上的效率，也幫助求職者提升競爭力。104平台暨新產品發展處副總經理陳仁財講師，深入分享了如何有效透過AI求職工具，突出自身的亮點，並成為企業主動邀約的搶手人才。
1. AI提升招聘效率：如何讓你的履歷脫穎而出
AI技術已逐漸被企業應用於招聘流程，尤其是在初步篩選階段。HR使用AI工具篩選大量履歷時，系統會自動根據關鍵詞和求職者的技能匹配度進行排序，快速識別符合職位要求的候選人。
因此求職者應了解該職位的核心技能需求，並將這些技能體現於履歷中的要點上。例如，如果該職位要求熟悉數據分析，應確保在履歷中多次出現相關技能如“數據分析”、“Python”、“報告生成”等詞彙，這樣AI篩選系統便更容易將你的履歷列為優先考慮對象。
2. 如何使用AI工具提升履歷質量，增加面試機會
求職過程中，履歷表是HR了解應徵者的第一步，而履歷的質量往往決定了是否能獲得面試機會。陳講師指出，現代AI技術不僅能幫助求職者撰寫履歷，還能進一步提升履歷的質量。例如，使用AI工具如ChatGPT，可以根據企業發布的職缺要求，自動分析並建議調整履歷中的描述，以更精確地匹配招聘需求。
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2. AI技能在職場中的價值：你不可缺少的關鍵能力
掌握AI工具的使用，不僅可以提升日常工作的效率，還能幫助你在團隊中脫穎而出。例如，能夠使用AI工具進行自動化流程處理、快速生成數據報表、進行市場趨勢分析等技能，都會讓你成為企業中具有重要價值的員工。這不僅提升了你的工作效率，還使你具備了未來職場所需的競爭力。
無論你目前的職位是什麼，學會運用AI工具來解決問題、提升工作成果，都是未來職場成功的關鍵。這樣的技能不僅可以讓你在現有工作中取得更大成就，還能幫助你在職涯發展中占據更有利的位置，成為企業未來發展的核心人才。
四、《104關鍵人才職涯系列講》專為人才打造的職涯升級講座
104獵才顧問主辦的《關鍵人才職涯系列講》是我們針對關鍵人才不定期舉辦的職涯講座，我們會網羅時下的職場趨勢話題，透過業界的講師分享，提供參與的學員在職涯、職場甚至職能上都有不同收穫。
本場以AI為主題的Webinar活動，深入探討了如何在AI時代掌握高薪工作機會，並提供了實用的求職技巧與數據分析思維。從市場薪資報告、數據分析技能，到AI求職工具的應用，每個環節都展現了如何在快速變遷的職場環境中抓住AI技術帶來的機會，成為未來職場中的佼佼者。
【推薦關鍵人才的AI趨勢好文】
📣AI時代會減少工作機會？《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
📣把握AI新職業機會的3大策略《AI引領職場變革！把握新職業機會的3大策略》
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104推出「AI職涯平台」超過萬種職缺一鍵搜尋求職工具、課程、證照一次到位
AI浪潮加速席捲職場，台灣產業對AI人才的需求也快速升溫。104人力銀行最新數據指出，AI相關工作機會不僅達到年增38%的驚人幅度，職務結構也從過去以技術為核心，擴展至例如業務銷售等具備AI素養與商務能力的跨域人才。面對企業搶才戰白熱化，求職者需要更完整的AI求職工具，快速統整市場資訊並升級多元技能，才能幫助自己把握浪潮脫穎而出。104人力銀行推出「AI職涯平台」（https://tw104.pse.is/8h3taa），整合熱門企業與超過萬種職缺、AI求職服務、學習課程、測驗證照等，一站式幫助使用者升級AI力、加速成為AI熱門人才。
AI工作機會9.9萬個跨域AI業務成新寵兒
根據104人力銀行統計，2025年11月AI相關工作機會9.9萬個，與去年同期7.1萬個相較，增幅高達38%，顯示2025年台灣產業導入AI的腳步顯著加快。根據104人力銀行《2025企業年終及2026薪酬趨勢大調查》，因應AI數位轉型發展需求強勁，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。
觀察AI相關工作的產業分布，近半數集中於電子資訊/軟體/半導體業，其次則為軟體及網路相關業、批發/零售/傳直銷業；職務類型以軟體/工程人員持續居首，工作機會共有近2萬個，顯示企業仍持續強化AI核心技術和系統建置實力，值得一提的是，業務銷售人員成為AI相關工作的第二大職類，工作機會近1萬個，與去年同期相較呈現76%的驚人成長，顯示台灣的AI發展已進入商業化擴張期，急需「懂產業、懂產品、懂客戶」的跨域人才，扮演連結技術與市場的關鍵角色。
整合AI熱門職缺與媒合工具求職效率全面升級
面對AI趨勢快速演進，AI相關工作資訊百花齊放。104人力銀行特別設置「AI職涯平台」整理超過萬種AI職缺，可一鍵搜尋熱門職類，所有相關工作機會一目瞭然。另外，平台也整合最新AI媒合工具讓服務全面升級，取代傳統履歷投遞與人工搜尋方式，幫助求職者挖掘潛在適合自己的工作機會、提升求職效率。
AI履歷健檢：104人力銀行擁有超過10萬場履歷健診服務經驗，透過大數據運算，將履歷諮詢經驗系統化，針對求職者期望職務提供客製化建議，按下「一鍵分析」便可檢視自己的履歷亮點與盲點，及時提供職能分析與修改建議。
AI寫自我推薦信：自我推薦信是應徵時的關鍵門面，點選「AI幫忙寫」可客製化選擇語氣與文字長度，快速生成具個人特色的自薦內容。
AI推薦工作：根據求職者的履歷、行為與個人偏好等資料，透過AI演算法主動推薦符合條件的職缺，過去實際成效顯示獲得企業邀約面試的機會平均提升3.2倍。
AI獵才顧問：以獵才顧問視角，協助從人選履歷表摘要出企業感興趣的吸睛亮點，協助使用者規劃求職方向。
統整216堂AI課程、65項證照 從入門到專業一站式學習
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘表示，在AI技能迅速普及的現在，求職者對AI的學習需求大幅增加，但多數人仍面臨「不知道從哪開始」、「課程資訊太多難以判斷」、「職涯目標與學習方向無法對應」等痛點。許多上班族想加強AI能力，卻卡在基礎概念不足、課程內容不夠實務化，或是缺乏檢驗成果的方式；學生也常面臨跨領域技能整合不易、難以理解職缺需要哪些AI能力，這些學習障礙，成為許多人無法跟上AI時代的重要原因。
為協助求職者補強AI實戰力，104人力銀行AI職涯平台整合「學習 × 測驗 × 證照」的一站式資源，提供清晰可循的技能成長路徑。課程涵蓋從入門到應用的主題，更可依照自身職務進行篩選，包括「大數據與AI：人資招募智能應用實務」、「人工智慧-Python與資料科學」、「人工智慧-機器學習」等，總計216堂AI主題相關線上課程；測驗部分則包含「AI基礎技能測驗」、「數位人資管理能力檢測」；證照方面也統整65項重要AI認證，如「生成式AI課程認證」、「大型語言模型(LLM)課程認證」、「圖像生成課程認證」等。無論是希望轉職、升遷、補足AI技能，或提升競爭力的使用者，都能在平台找到最適合自己的學習與證照路徑。
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104獵才顧問全面啟用AI System！前期執案效率大幅提升80% 上線3個月額外創造6%業績成長
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104 AINNOVATION年會半數員工參與勝者共獲3張股票獎金價值近百萬
【2026最新】AI產業人才認定指引3.0更新！5大能力評估、AI證照及學習資源、工作機會盤點
數發部2026年5月最新公布「AI產業人才認定指引3.0」，本次重要更新包括「AI治理素養」與「AI協作與開發」兩項能力，以及新增「推薦學習資源」幫助強化人才AI能力。本文帶你一次看懂AI三大人才類型、必備技能與證照資源推薦，並盤點AI人才職涯發展以及最常見的AI工作機會，幫助找到最適合自己的AI職涯起點。
※更新日期：2026/05/21
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載
2026.05更新：數發部2026年5月19日發布「AI 產業人才認定指引3.0」，兩項重要更新包括：1.因應2026年1月公布《人工智慧基本法》，新增「AI治理素養」能力，協助人才建立人工智慧應用風險的框架與意識；2.順應Vibe Coding與Agentic AI發展趨勢，新增「AI協作與開發」能力，強化人才與AI工具協作及開發的實務能力。並將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準，進一步落實到產業工作場景。
想進入AI領域要做哪些準備？工作上如何認證自己的AI能力？為了協助國內人才掌握AI就業趨勢，數位發展部《AI產業人才認定指引》指出AI產業人才可分為研究、開發、應用3大類型，不論你是工程師、行銷人，還是剛準備跨領域轉職的上班族，都能在AI產業找到自己的角色！
指引中明確列出AI產業的人才分類、能力架構與專業認證方向，並提供職涯發展路徑及跨域建議。《104職場力》幫大家濃縮重點，整理懶人包，讓你一篇就看懂！
完整內容請參考數發部【AI產業人才認定指引】：因應AI技術與應用的快速變革，數發部指出，為了協助企業快速識別、應用與培育AI人才，並為個人職涯發展、培訓規劃及專業認證提供明確依據，特別制定本指引。並將隨著產業趨勢持續動態更新指引內容，強化AI人才標準與產業需求接軌。● 下載數發部《AI產業人才認定指引》（115年5月）>>● 數發部AI產業人才認定指引專區>>
延伸閱讀：搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人
你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看
根據指引定義，AI產業人才是指具備人工智慧相關知識、技能與能力，並在各行各業中，從事人工智慧相關之技術研究、開發、應用、管理，或使用AI工具於生產、服務或行政管理相關工作流程的從業人員。
指引依據產業應用現況和專家建議，將AI產業人才分為「AI應用人才」、「AI開發人才」、「AI研究人才」等3大類別：
AI研究：AI技術的源頭，從事AI基礎研究與發表論文。
AI開發：AI技術的實現者，負責訓練出新的AI模型或開發新的AI應用工具。
AI應用：AI應用的使用者，將AI應用於各行各業，使用AI工具提高生產力。
AI產業人才分為3大類：AI研究、AI開發、AI應用（資料來源／AI產業人才認定指引）
本文整理將聚焦於「AI開發人才」及「AI應用人才」的相關資訊，包括AI認證資源、AI人才常見職缺及最新工作機會，還有職涯發展路徑，提供有意求職轉職、或即將進入職場的新鮮人參考！
想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？
依據產業現況，指引列出「AI開發人才」及「AI應用人才」所需的5大類核心能力。（詳細說明請見下表）
AI應用人才：要能使用現有AI工具，提升執行中工作的生產力、管理能力、行政效率、加速流程、縮短時效與產生企業價值的能力。所需的能力類型包括「AI應用素養」、「AI工具應用」及「AI協作與開發」能力，將其應用於行銷、製造、醫療、教育、法律、金融等不同領域。
AI開發人才：需具備數學、機率、電腦科學相關知識背景，其內涵不僅限於模型開發，更關注將AI技術落實於產品和服務，所需的能力包括「AI程式語言應用」、「AI模型訓練」與「AI服務開發」。
AI產業人才5大類能力類型、11細項
人才類別能力類型細項能力說明AI應用人才AI應用素養AI素養瞭解AI基本知識、道德倫理、應用及限制AI治理素養能瞭解AI衍生的AI系統、人機互動、社會衝擊等風險AI工具應用文書應用能用AI工具進行文字內容產生、修改、翻譯及整理圖文應用能用AI工具進行圖像內容產生、擷取與修改影像應用能用AI工具進行影像內容產生、擷取與修改音源應用能用AI工具進行音源內容產生、擷取、翻譯及整理自動化應用能使用AI代理或相關自動化工具，實現工作流程自動化AI程式語言應用AI協作與開發能以自然語言引導AI協作撰寫程式AI開發人才程式應用能使用AI輔助程式開發AI模型訓練AI模型訓練能用模型訓練和學習（如ML、RL）等工具、技術及方法，訓練AI模型AI服務開發NLP/LLM/CV工程能用NLP、LLM、CV工具，結合AI工作流或提出新服務
11項AI能力類型對應哪些工具應用？相關AI工具資源參考
能力類型參考工具AI素養台灣人工智慧學校、Meta AI、好好用AI素養計畫AI治理素養EU Artificial Intelligence Act、NIST AI RMF、ISO 42001、AI literacy frameworkAI文書應用ChatGPT、Copilot、Gemini、ClaudeAI圖文應用Midjourney、Canva、Adobe FireflyAI影像應用Runway、ideogramAI音源應用ElevenLabs、MURF AIAI自動化應用n8n、Zapier、Power AutomateAI協作與開發Lovable、Claude、n8nAI程式應用GitHub Copilot、CursorAI模型訓練TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Amazon SageMaker、Azure AI Foundry、Vertex AINLP/LLM/CV工程OpenAI、Hugging Face、OpenCV、MediaPipe
AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理
清楚AI人才需要具備的關鍵能力後，想學習或提升相關AI能力，可以參考數位產業署官網提供的相關培訓課程及AI能力認證內容，並透過相關資源來強化自己的AI競爭力。
以下整理素養類、工具類及專案類3種AI認證資源。
（資料來源／AI產業人才認定指引）
AI產業能力認證參考：素養類
AI素養類認證主要為「建立AI基本認知與倫理觀念」，著重培養非技術背景者對AI的理解與應用概念，不要求實作能力或程式操作。相關認證包括：經濟部iPAS AI應用規劃師、資策會生成式AI能力認證、AIA的AI素養級認證等。
點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源：
國際AI素養認證名稱辦理單位AI-901:Azure AI FundamentalsMicrosoftAWS Certified AI PractitionerAWS
國內AI素養認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師初級經濟部產業發展署AI 素養級認證台灣人工智慧學校AI 工程級認證：LLM 的行政任務應用台灣人工智慧學校生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會人工智慧工程素養認證財團法人資訊工業策進會AI+ 行銷科技專業人員財團法人資訊工業策進會TQC生成式AI應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會TQC人工智慧應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會EEC企業電子化人工智慧應用師財團法人中華民國電腦技能基金會
AI產業能力認證參考：工具類
AI工具類認證聚焦在「熟悉並應用AI工具完成任務」，要求能使用特定AI平台、工具或模型進行應用實作。常見任務例如影像生成、資料自動化分析、ChatGPT應用等，適合企業內部技能轉型或職能補強。
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國際AI工具應用認證名稱辦理單位NVIDIA Certified Associate: Multimodal Generative AINVIDIANVIDIA Certified Associate: Generative AI & LLMsNVIDIA
國內AI工具應用認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師中級經濟部產業發展署生成式AI美術設計能力認證初級財團法人資訊工業策進會生成式AI美術設計能力認證中級財團法人資訊工業策進會生成式AI辦公室應用能力認證財團法人資訊工業策進會TQC+ GenAI 輔助資料擷取與分析 Python中華民國電腦技能基金會
AI產業能力認證參考：專案類
專案類認證聚焦在「具備完成AI專案的實戰能力」，對應如資料工程師、機器學習工程師等技術職務。用於評估技術人員是否具備立即上手企業AI任務的能力。包括：IBM AI Engineering Professional Certificate、AI-103: Azure AI Engineer Associate等。
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國際AI服務開發認證名稱辦理單位AWS Certified Generative AI Developer - ProfessionalAWSAI-103: Azure AI Engineer AssociateMicrosoft
國際AI模型訓練認證名稱辦理單位AWS Certified Machine Learning Engineer (Associate)AWSAWS Certified Machine Learning (Specialty)AWSIBM AI Engineering Professional CertificateIBMGoogle Cloud Professional Machine Learning EngineerGoogle Cloud
認證名稱辦理單位TQC＋人工智慧：機器學習財團法人中華民國電腦技能基金會
104學習－課程推薦：
AI資料科學家全方位學程（緯育）
AI醫學影像分析實作直播學程（緯育）
AI學習資源專區｜AWS免費課程系列，完課自動同步學習紀錄到履歷表！
更多認證及培訓課程資訊，可至數位產業署官網查詢參考最新附表：AI產業人才認定指引專區
AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議
不同科技背景的人，想成為3大類AI人才，職涯路徑要怎麼走？《AI產業人才認定指引》提供一份「AI人才職類與發展路徑圖」，整理「理工相關科系」及「其他科系」發展成為3大類AI人才（AI應用／開發／研究）的可能路徑。
資料來源：數發部《AI產業人才認定指引》
1. 以「AI應用人才」為例：
適合非理工背景，包括來自商管、行銷、設計等，或具備跨領域行動力者，可以透過學習AI工具的使用及AI素養，將AI應用於自身專業領域。
職涯發展路徑：AI工具使用能力與素養→AI加值型／AI導入型→AI產品經理
→AI應用人才跨域指引：未來若想轉向開發，需補足軟體工程及演算法知識，可跨域至「軟／硬體工程師」路徑。
2. 以「AI開發人才」為例：
AI開發人才有2條主要的發展路徑：AI工程師、資料專業人員，共同負責AI系統的建構和資料驅動。
AI工程師路徑：軟／硬體工程師→AI工程師→AI技術主管／AIOps工程師。
→ 轉資料途徑：若軟／硬體工程師或AI工程師對資料品質、資料策略有興趣，可加強統計學和資料治理知識，跨域至「資料科學家」路徑。→ 轉管理途徑：AI工程師或技術主管若具備良好溝通與領導力，可轉向「AI產品經理」或更高階的技術管理職位。
資料專業路徑：資料分析師→資料科學家。
→ 轉工程師途徑：資料科學家補足軟硬體工程技術後，也可以轉向「AI工程師」途徑。
3. 以「AI研究人才」為例：
職涯發展路徑為：深入數學／統計、演算法研究→AI科學家／研究員→研發主管
→ 跨域指引：AI科學家／研究員的成果是應用源頭，若能理解市場需求，可將研究成果轉化為實際產品。可跨域與「AI專案產品管理」合作，或轉向至該路徑。
AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽
AI應用人才常見職稱及專業技能
《AI產業人才認定指引》指出，目前AI應用人才的職稱命名仍具有彈性和過渡性，需要依照產業特性和職務內容來判斷。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。
點擊職稱或工作機會，可查看職缺：
參考職稱角色定位工作機會既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）AI工具的高效終端使用者和應用者看職缺>AI應用規劃師AI導入顧問流程優化專員協助企業規劃導入AI的數位轉型流程看職缺>AI產品經理技術與業務的橋樑，推動AI專案執行看職缺>資料標註師連接原始數據與AI模型理解的橋樑看職缺>資料分析師轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策看職缺>
1. 既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）
角色定位：AI工具的高效終端使用者和應用者
核心職責：於既有職務範圍內，透過熟練使用既有AI工具、應用程式或軟體，來提升個人工作效率、優化工作成果、輔助決策或拓展創意。
專業技能：核心專業仍是其原本的職務領域，此外對AI工具具備理解與判斷，熟悉多種AI工具的操作、Prompt編寫能力、生成式應用技巧。
工作機會：行銷專員、行政助理、人資專員、看更多應用AI工具職缺>
[joblist_plugin title='更多104【應用AI工具】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E5%85%B7&order=15' amount='1']
2. AI應用規劃師／AI導入顧問／流程優化專員
角色定位：協助企業規劃導入AI的數位轉型流程
核心職責：建構AI導入藍圖、評估痛點與效益、推動變革管理、企業訪談、現況盤點、需求分析、技術評估與導入建議。
專業技能：商業策略思維、資料治理、AI趨勢與工具理解、跨域分析、商業架構、數位工具評估與推進能力。
工作機會：AI應用規劃師、AI導入顧問、流程優化專員、看更多AI應用規劃職缺>
[joblist_plugin title='更多104【AI應用規劃】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai%E6%87%89%E7%94%A8%E8%A6%8F%E5%8A%83&order=15' amount='1']
3. AI產品經理
角色定位：技術與業務的橋梁，推動AI專案執行
核心職責：
整合使用者需求與AI功能，設計應用情境與流程，與技術團隊協作落地應用。
負責規劃與管理以AI驅動產品或服務的設計、開發與市場導入，常需與技術、設計與業務單位密切合作。
專業技能：商業分析、AI應用理解、需求分析、技術溝通
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4. 資料標註師
角色定位：連接原始數據與AI模型理解的橋樑
核心職責：
根據專案要求和標註規範，對文本、圖像、音訊、影片等各類型原始數據進行清洗、標註與分類。
確保標註數據的準確性和一致性，作為AI模型訓練的基礎。
識別數據中的潛在問題（如偏見、不足），並進行反饋。
專業技能：專案基礎領域知識與數據理解、標註工具操作、重複性工作效率與抗壓性
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5. 資料分析師（介於AI應用與AI開發之間）
角色定位：轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策
核心職責：運用資料分析工具與統計方法，進行資料整理與清洗、探索性資料分析、視覺化報表製作、KPI指標追蹤、洞察報告撰寫、跨部門需求溝通、支援策略分析與AI導入績效評估。
專業技能：SQL、Excel、Tableau、Power BI、統計分析、Python/R（進階）、資料視覺化、問題拆解與商業邏輯思維
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AI開發人才常見職稱及專業技能
AI開發人才常見職稱，在不同公司或組織也可能會有所差異。例如，「AI工程師（AI Engineer）」是最常見的職稱，泛指負責建構AI系統的人員。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。
常見職稱角色定位工作機會自然語言處理（NLP）工程師專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統看職缺>大型語言模型（LLM）工程師專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中看職缺>電腦視覺（CV）工程師專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統看職缺>機器學習（ML）工程師AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型看職缺>資料科學家擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。看職缺>
1. 自然語言處理（NLP）工程師
角色定位：專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統。
核心職責：
運用NLP技術，實現文本分析、語言識別、機器翻譯、聊天機器人等功能。
廣泛應用於客服、輿情分析、內容生成等領域。主要工作在於使AI可以理解以及生成類人類的語言。
專業技能：
熟悉NLP相關演算法和技術（如詞向量、語言模型、transformer）。
熟練使用NLP函式庫（如NLTK、spaCy）。
具備深度學習框架的使用經驗。
大型語言模型 (LLM) 工程師
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2. 大型語言模型 (LLM) 工程師
角色定位：專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中。
核心職責：
負責建置與優化語言模型架構（如Transformer），訓練與微調模型以符合特定應用需求，並解決模型生成偏誤、知識更新等問題。
應用範圍包含智慧客服、知識問答、語意理解、內容生成、程式輔助撰寫等，也需參與模型部署與效能評估。
專業技能：
熟悉自然語言處理技術與演算法（如詞嵌入、命名實體辨識、語意分析、知識蒐集）。
精通語言模型架構（如GPT、BERT、T5）與其訓練原理，熟練使用深度學習框架。
具備資料清洗、標註與語料管理能力，並能處理多語言或特定領域語料。
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3. 電腦視覺（CV）工程師
角色定位：專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統。
核心職責：
運用圖像處理和深度學習技術，實現圖像識別、物件檢測、影像分割等功能。
廣泛應用於自動駕駛、安全監控、醫療影像分析等領域。主要工作在於開發出讓電腦可以辨識圖像，以及影片的相關應用。
專業技能：
熟悉圖像處理和深度學習演算法。
熟練使用電腦視覺函式庫（如OpenCV）。
具備深度學習框架的使用經驗。
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4. 機器學習（ML）工程師
角色定位：AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型。
核心職責：
研究各式機器學習演算法，並利用演算法解決商業問題。
透過大量數據處理與特徵工程，持續優化模型以提升性能。主要工作在於利用機器學習，使得AI應用可以達成預期的目標。
專業技能：
精通機器學習演算法（如監督式學習、非監督式學習、強化學習）。
熟練使用機器學習框架，具備資料處理和分析能力。
工作機會：看更多機器學習相關職缺>
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5. 資料科學家
角色定位：擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。
核心職責：
運用統計分析、機器學習和資料可視化等技術，探索資料中的模式和趨勢。
需具備良好的商業理解能力，能夠將資料分析結果轉化為可執行的商業建議。主要工作在於分析資料，並且產出具有價值的資訊，輔助企業做出正確判斷。
專業技能：
精通統計分析和機器學習演算法。
熟練使用資料分析工具（如Python、SQL）。
具備資料視覺化和報告撰寫能力。
工作機會：看更多資料科學家職缺>
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投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？
對於有興趣投入AI領域發展的人，《AI產業人才認定指引》最後給出3個建議：1.根據個人興趣及專業背景選擇自己的AI職涯起點（參考AI人才職涯發展路徑圖），2.需具備核心技術基礎、3.培養關鍵軟實力和終身學習態度。
其中列出的4個核心技術基礎，對AI開發人才和AI研究人才來說是必備的；至於AI應用人才雖不要求具備開發能力，但若能對於基礎知識有一定了解，將能更有效運用AI工具，與技術團隊的溝通協作也會更順暢。
程式語言： 專精Python，並熟悉其在AI領域的函式庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。
數學與統計：掌握線性代數、微積分、機率統計，是理解AI模型運作的基礎。
資料基礎：理解數據庫（SQL）、資料清洗、資料前處理、資料可視化等基本技能。
軟體工程：熟悉版本控制（Git）、基礎軟體開發流程。
而在軟實力方面，不論選擇哪種AI職涯都需具備以下能力：
解決問題能力：能分析問題、提出解決方案並有效執行
溝通協作能力：AI專案通常需跨部門協作，溝通要清晰有效
批判性思維與創新：不盲從、敢於質疑，並能提出創新想法
適應變化與終身學習：AI技術發展訊續，需保持好奇心，持續學習新知和新工具
專案實戰：透過參與開源專案、Kaggle競賽、校內外專案或實習，累積經驗並建立作品集
數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載
本文由《104職場力》整理重點懶人包，完整內容請參考數發部《AI產業人才認定指引》：
【電子書下載】AI產業人才認定指引(115年5月)下載
（資料來源：數發部AI產業人才認定指引）
AI取代誰？報告揭「科技業職位最危險Top 4」 這領域反而人才荒
2025-10-08 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
人工智慧（AI）正快速改寫科技業的人力需求版圖。根據求職平台Indeed最新發布的調查，美國科技職場正被「AI化」浪潮推向兩極：部分職位湧入大量求職者，部分則出現嚴重人才短缺。雖然整體科技業在疫情後經歷裁員潮，但AI帶來的技能轉型，使雇主所需的人才結構正發生深層變化。
延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
根據外媒「商業內幕」（Business Insider）報導，Indeed報告指出，雲端運算、資料分析與AI開發等AI關鍵領域，持續出現技術人才供不應求的現象；相對地，傳統軟體工程師與產品經理等職位，反而成為AI重整架構下的「高風險族群」。報告直言，原本僅是景氣循環下的科技招聘放緩，如今已轉為由AI驅動的新階段：企業要求更高、基層職缺更少，且「人機協作」能力正成為評估新員工的重要指標。
綜合Indeed與職場資訊平台Glassdoor資料，以及數據分析公司YouGov對美國1035名科技從業者的問卷調查，過去幾個月內企業在導入生成式AI後，裁撤最多的四種科技業職位依序為：軟體工程師與開發者、品質測試工程師、產品經理與專案經理。不過，這些公司並未單純縮編，而是將資源重新配置至資安、資料分析與AI團隊等新興崗位。換言之，AI雖取代部分職務，但也同時創造了新型職能需求。
從招聘趨勢來看，2025年上半年科技職缺中最常被要求的技能包括Python、SQL與亞馬遜雲端服務（AWS）。而成長最快的領域則涵蓋AI應用、Google Cloud平台，以及持續整合與部署（CI/CD）等快速開發流程。
Indeed分析，雇主正從「單一工具導向」轉向「技能群組導向」思維，例如Python、機器學習與資料分析被視為一體；AWS、DevOps與CI/CD則常成組出現。這代表企業期望員工具備跨技術整合能力，而非只精通單一專業。
報導表示，生成式AI的發展更進一步加速這種職能融合，傳統以編碼為核心的職業角色，正被重塑為結合提示工程（prompt engineering）、AI整合與負責任AI部署的新職務。Indeed指出，現代工程師被期待與AI工具「共同創造」，以提升效率與資料洞察力，因此對雇主而言，缺乏這類複合技能的人才已成為最大瓶頸。
「科技業的人才荒不會消失，只是正在轉向定義AI時代的新技能戰場」，Indeed建議企業透過內部培訓，讓具相鄰技能的員工轉向AI或資料相關職位，並重新包裝招募訊息，凸顯職涯發展與創新機會，才能吸引稀缺的高階人才。
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