生成式 AI 能力課程
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AI標註
指的是在人工智慧系統的訓練過程中，對資料進行精準分類與標記的工作。透過標註，機器學習模型能理解並辨識數據中的特徵與模式，進而提升辨識準確度與預測能力。此技能需具備細心、耐心，以及對資料內容的基本理解，廣泛應用於影像辨識、語音識別、自然語言處理等領域，是推動AI技術發展的重要基礎。隨著AI需求增加，該技能在職場上具備高度競爭力。
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生成式 AI 辦公室應用能力課程
【AI基礎思維2】掌握AI關鍵核心技術_機器學習及深度學習
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「生成式AI能力認證」為通識型初階能力檢核，通過者具備「知AI」的能力，可知道生成式AI的基礎知識、具備「用AI」的基本概念與邏輯，並具有基本體驗生成式AI實做的經驗，認證內容涵蓋生成式AI的基礎知識、能力強化、應用技能、倫理法律等四大面向。生成式AI能力認證旨在評估考生對生成式AI技術的全面理解和應用能力。
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職場必學的 10 套 AI 工具：從新手嘗試到高效運用，打開你的 AI 職能地圖
文／知識遊牧工作室 - 彭其捷（https://knowmad.tw/）
在數位轉型浪潮中，AI 正迅速成為提升工作效率的關鍵助手。本文精選10大職場必學AI工具搭配6個步驟，從輕鬆互動、焦點痛點，到工具比對與指令模板，讓您輕鬆探索如何讓 AI 成為職場外掛，助力專業成長。
在瞬息萬變的數位時代，AI 已成為各行各業的日常夥伴。生成式 AI（Generative AI）就像全天候不眠不休的數位助理，幫助你發想、替你省下大量重複性工作，將時間留給更有價值的任務，對於大部分的職場人士來說，AI 工具都可以顯著的提升生產力。PwC《2025 全球 AI 就業報告》也顯示，具備 AI 應用能力的員工，平均薪資比同職位高 56%。
AI 工具百百款，你是否覺得眼花繚亂，不知如何下手呢？本文精心挑選了 10 套「職場必學」的 AI 工具，涵蓋文字生成、資料分析、翻譯、簡報製作到影音創作，並彙整為三大類：
分類工具適合對象核心價值對話助理 ChatGPTGeminiCopilot需要寫作、溝通、研究的人快速生成與整理文字、激發創意資料整理 Claude AIPerplexity、NotebookLMDeepL需要處理數據、翻譯、文件與跨平台資訊的知識工作者提升資料處理效率與可檢索性視覺呈現Napkin AIGammaLumalabs.ai常做簡報、需要視覺化資訊、影音製作的人透過 AI 生成原本較困難的視覺化產出
一、對話助理類
1. ChatGPT — 全方位 AI 對話助手
網址：https://chat.openai.com/
無庸置疑是最領頭的 AI 工具，市佔率也最高，主要由 OpenAI 開發，能生成文字、分析資料、整理摘要、發想創意，也支援圖片、文件與數據分析。
情境：撰寫報告、提案草稿、會議紀錄、電子郵件、快速學新知。
技巧：使用 Aim/Input/Output 結構下指令，並指定對象與語氣。
案例：行銷專員用 ChatGPT 快速產出新品 EDM 初稿，節省 70% 時間。
2. Gemini — 工作與生活整合好幫手
網址：https://gemini.google.com/app
Google 開發，與 Google Workspace 無縫整合，可從 Gmail、Docs、Sheets、Drive 搜尋與摘要，並串聯 Maps、Calendar。
情境：出差規劃、郵件整理、影片摘要。
技巧：指定檢索範圍、整合行程表。
案例：專案經理用 Gemini 在一小時內完成完整出差計畫。
3. Copilot — Office 生態系 AI 助手
網址：https://copilot.microsoft.com/
整合於 Microsoft Word、Excel、PowerPoint、Outlook，能分析數據、生成簡報、撰寫與回覆郵件。
情境：Excel 分析、PPT 初稿、郵件摘要。
技巧：明確指定資料範圍與輸出格式，搭配 OneDrive。
案例：財務分析師用 Copilot 在 10 分鐘完成原需半天的營收分析。
二、資料整理類
4. Claude AI — 長文、程式碼撰寫好幫手
網址：https://claude.ai/
擅長寫程式、長文本處理與多檔案分析，適合專業文件與合約摘要等等任務。
情境：程式撰寫、PDF / Word 摘要，互動內容產出，重點整理。
技巧：指定摘要範圍與輸出格式，可多輪提問。
案例：法律助理用 Claude 摘要 80 頁合約的義務與條款。
5. Perplexity — 即時搜尋與知識整理專家
網址：https://www.perplexity.ai/
結合搜尋引擎與 AI，能檢索最新資訊並附來源連結。
情境：市場調研、競品分析、國際法規整理。
技巧：要求附連結、用表格整理、雙語搜尋。
案例：人資主管用 Perplexity 搜集國外企業 AI 招募案例表格。
6. NotebookLM — AI 筆記與知識管理專家
網址：https://notebooklm.google/
Google 推出，可整合文件、網站、音訊、影片，並建立知識圖譜。
情境：專案資料彙整、快速檢索、團隊協作。
技巧：一個筆記本管理多來源，利用心智圖視覺化知識。
案例：顧問將提案、產業報告、會議錄音匯入後，快速取得產業痛點摘要。
7. DeepL — 高品質翻譯與跨語溝通工具
網址：https://www.deepl.com/en/translator
翻譯品質不輸給 Google 的 AI 翻譯工具，支援多語與文件翻譯，保留專業用語。
情境：國際郵件、多語簡報、即時會議翻譯。
技巧：搭配外掛翻譯網頁，文件翻譯保留排版，設定專屬詞彙。
案例：外貿業務透過 DeepL 快速回覆多語客戶郵件。
三、視覺優化呈現類
8. Napkin AI — 一鍵生成流程圖
網址：https://www.napkin.ai/
將文字轉換為手繪風或多種樣式的流程圖。
情境：SOP 視覺化、會議紀錄轉圖、簡報視覺化。
技巧：直接生成圖片並可編輯，快速切換樣式。
案例：講師用 Napkin AI 將處理流程圖像化，提升學員理解。
9. Gamma — AI 簡報生成器
網址：https://bit.ly/gamma_jack
用文字或網址生成高質感簡報，可持續與 AI 對話調整內容。
情境：快速簡報初稿、文件轉簡報、套用模板。
技巧：用網址匯入，限制 AI 不額外添加內容，免費版需控管使用次數。
案例：產品經理用 Gamma 在三分鐘內完成簡報並視覺優化。
10. Lumalabs.ai — AI 影片生成工具
網址：https://lumalabs.ai/
用文字或圖片生成動畫影片，適合行銷、教育與創意製作。
情境：產品動畫、教學影片、品牌形象影片。技巧：指令加入鏡頭運動與風格描述，搭配圖片精準控制場景。案例：行銷人用 Lumalabs.ai 製作新品宣傳片，廣告點擊率提升 40%。
職場導入 AI 工具的步驟建議
AI 的資訊量大，建議先不要給自己太大的壓力，嘗試對話看看，丟一下生活、工作上遇到的挑戰，聽聽看這位新夥伴的看法。如果要在職場導入，可以參考以下六個步驟建議：
[Step 1] 先大膽玩耍：不給自己壓力，打開 ChatGPT，馬上對話看看！
[Step 2] 解決痛點：探索最能改善現有工作的語法，先不用想一次全學。
[Step 3] 同任務多工具測試：比較自己習慣程度、速度、準確度、品質等。
[Step 4] 建立指令模板：筆記過程中的好用指令，方便後續重複使用。
[Step 5] 定期優化流程：追蹤 AI 新知，確保工具與方法都與時俱進。
[Step 6] 自我提升 & 批判性思考：AI 是好的助手，是強大的第二大腦；但深度思考的挑選，許多仍來自個人專業，持續自我提升，與 AI 進行深度組隊！
結語：給自己一點挑戰，放手玩耍 AI 工具！
每天花 30 分鐘，用 AI 工具解決一個真實工作任務，並記錄成果。一段時間之後，你將熟悉工具並改變工作模式，讓 AI 成為你最可靠的職場外掛，加速專業成長！
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AI生成簡報別直接拿上台！5招擺脫「AI腔」，把報告變自己的
用AI生成的簡報「看起來很OK」，但千萬別直接上台報告！作者教你最後檢核內容，包括檢查數據、邏輯通順，以及調整簡報節奏、丟掉「AI腔」，把AI生成的簡報變成自己的樣子。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
上台之前的簡報磨合練習檢核篇：錯誤內容的最後一道防線1. 檢查所有數據是否有明確出處2. 檢查內容是否符合MECE（不重疊、不遺漏）原則3. 檢查簡報前後邏輯是否通順調整篇：讓簡報變成自己的樣子1. 丟掉「AI腔」，讓簡報和自己語氣同步2. 調整簡報節奏與訊息密度
上台之前的簡報磨合練習
經過前面的大量努力，我們已經得到一份完全符合需求、視覺精緻、插圖到位、邏輯完整的簡報。這時候，千萬不要因為「看起來很OK」就直接拿去上台。我們還需要再花一點時間和這份AI簡報「磨合」，讓內容真正成為你的專屬語言。
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
檢核篇：錯誤內容的最後一道防線
1. 檢查所有數據是否有明確出處
無論事前再怎麼防範，只要有AI經手就有可能有幻覺的存在。所以我通常是到了這個階段，才會手動檢查過一遍所有AI可能造成的幻覺。避免花費了大量力氣檢查資料，最後卻幾乎都沒用上的情形。
這個階段的概念就是寧可錯殺、不能放過。任何引用圖表、案例、研究報告，只要找不到明確出處的內容，最好就是直接刪除或更換！
重點檢查對象
產品規格與功能：不能講錯規格或給予出格的承諾。
時間相關的描述：要額外確認過時間軸是否符合。
數據或研究報告：一定要有具體的日期、規範。
2. 檢查內容是否符合MECE（不重疊、不遺漏）原則
AI在生成內容時，有時會把同一件事情在不同段落中重複引用：比如說在業績回報時就已經提及「成績下跌是因為競品降價競爭」，結果後續在「競品近期策略」的單元中又講了差不多的內容，這時候聽眾就需要困惑兩段資訊的不同之處，反而更疲憊。
或者AI是受限於文字輸出上限，導致沒能把所有該提到的內容都放在簡報中。可能會漏掉執行時程、KPI、前提假設這類的必放資訊。
檢查方式
拿出「簡報關鍵內容清單」，對比是否有漏掉清單上的內容？
試講的時候特別注意，是否有重複提到前面提過的內容？
3. 檢查簡報前後邏輯是否通順
最後，我們要檢查整個簡報是否能夠流暢的串連起來。AI生成投影片內容，並不會去思考投影片之間如何串接，所以容易出現「每一頁拆開看起來都合理，但講起來就是卡卡的」的狀況。
這是我每次上台前會花80%時間反覆練習的環節：「能否在切換到下一頁之前，就替下一頁的內容做一個預告。」
我的原則很簡單：每一張投影片的出現，都應該是回應上一頁提出的問題、或自然推進觀眾的思考。如果有一頁你不知道為什麼要放在這裡，或是不知道它回答了什麼問題，那這頁很可能就是冗餘或邏輯斷層。
調整篇：讓簡報變成自己的樣子
1. 丟掉「AI腔」，讓簡報和自己語氣同步
正因為AI能把資訊寫得很完整，所以常常寫得「不像人」。有時明明是你的簡報，念起來卻像是別人替你講話：語氣太正式、句子太長、每一段都在說理而不是說話。這就所謂的「AI腔 」。
簡報上常見的AI腔：
過度裝飾：「高度情境化的喚醒訊息，在用戶旅程的關鍵節點持續傳遞價值。」
連續兩句講同樣的意思：「這能大幅減少分心的情況，提升你的工作效率。」
通用的固定句法：「本報告中，我們將探討 … 的影響因素……」
過於強烈的情緒意圖：「夥伴們，讓我們一起掀起這波科技浪潮吧！」
添加人味的調整方式：
刻意用比較直接的語氣，來讓人感受到這份簡報有「手作感」。
加入一些迷因梗圖、互動問答、或者是有趣的案例。
上傳自己過往簡報，請AI將你的簡報語氣轉化為提示詞。
限定標題和內文的字數，迫使AI必須精煉語言。
將常用的固定句法設為禁止提到的字詞，強迫AI必須重新組織語言。
2. 調整簡報節奏與訊息密度
AI在設計投影片的時候，並沒有辦法很直觀的想像聽眾的心理與注意力變化。所以大部分時候AI產出的投影片內容都是滿滿當當的，如果我們直接沿用就會讓整場簡報訊息過載、講者跟聽眾都會疲憊。
調整訊息密度的方法：
針對重要的環節，將內容拆分成多張投影片並透過遮罩淡化。
刻意添加提問頁、金句頁、章節頁、複習頁，讓觀眾的大腦喘息。
適當加入額外的多媒體（影片、音樂）或者是實體互動打斷注意力週期。
正向的內容和負面的內容交互安排，透過情緒波動維持專注。
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力
AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。
文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
本文導覽
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。
「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。
所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。
從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。
然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。
接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣
蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。
這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。
「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。
他以兩個實戰案例說明運用方向：
1. AI共學與效率
「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」
NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。
蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。
2. 角色扮演與對話
他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。
蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」
比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。
AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖
了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：
鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。
角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。
反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。
統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。
以下用準備一場商業簡報為例說明。
首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。
第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。
第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。
最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。
蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。
AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？
有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。
入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。
進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。
專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。
以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」
該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。
ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。
有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。
接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。
最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。
「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。
AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐
即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。
另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。
特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。
「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。
他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。
AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。
因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。
從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」
AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。
要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。
首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。
其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。
第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。
最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。
無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」
（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）
延伸閱讀：
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【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）
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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）
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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>
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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>
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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
工作機會：看更多AI產品經理職缺>
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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
工作機會：看更多AI標註職缺>
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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
工作機會：看更多AI數據分析職缺>
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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
工作機會：看更多NLP相關職缺>
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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。
工作機會：看更多LLM相關職缺>
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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。
工作機會：看更多電腦視覺相關職缺>
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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）
為什麼AI生成內容不好用？3訣竅讓AI產出更精準，下對指令贏一半
為什麼AI生成內容總是不如預期？分享3大關鍵訣竅，包括利用「5W1H」下達具體指令、將任務拆解為多道步驟，並透過反覆修正優化結果，學會正確的提問與溝通技巧，讓AI產出更精準，初學者也能馬上上手！本文節錄自《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全》。
文／加納敏彦
本文目錄（點擊可快速前往）
【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」【訣竅2】拆解為「多道步驟」【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
在讓生成式AI產出精準內容，必須掌握幾個重點訣竅。介紹3個初學者也能立即上手的技巧。
【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」
首先第一個訣竅，就是要提供「具體指令」。儘管AI已經吸收了龐大資訊，但還是得依照我們的指令內容來輸出內容。AI必須先理解指令語意，再從龐大資訊中根據機率產出後續文字。
因此，「具體指令」能幫助AI產生清楚認知，較容易獲得符合需求的結果。現在就來舉例說明一下。
含糊抽象的指令範例：請說明ChatGPT。
具體明確的指令範例：請上網查詢ChatGPT，以500字左右的篇幅說明最新資訊。這是要在公司內部會議發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在思考「具體指令」時，可以參考在工作中整理或傳達資訊時常用的「六何法」（5W1H）。
When（何時）最新資訊Where（何地）上網查詢Who（何人）不懂IT和AI的大人What（何事）ChatGPTWhy（為何）要在公司內部會議上說明How（如何）以500字左右來簡單說明
透過六何法來思考，就能完成相當具體的指令。不需要每次都加入所有元素也無妨，像「When」（何時）和「Where」（何地），這些往往也很少會用到。
在向AI下達指令時，特別重要的就是「Why」（為何）。隨著AI的進步， AI理解指令語意的能力也越來越強。因此，如果可以在指令中輸入「為何下達這種指令」的理由，說明自己的意圖， AI會更好掌握你的用意，更容易產出符合要求的結果。
另外在下指令時，可以把AI視為「工作夥伴」，像與人溝通那樣精確說明，甚至想成是在指揮下屬或祕書也行。向人傳達指示時，具體敘述會比含糊其辭更有效用。當你越熟悉如何對AI下指令，越能提升指揮人的能力，可說是一舉兩得。
【訣竅2】拆解為「多道步驟」
下個重要訣竅，就是將指令拆成不同步驟來執行。如果在一次的指令中塞入過多資訊， AI可能也無法同時處理到好。AI雖然聰明，但並不表示一次就能完美滿足所有要求。將指令拆成多道步驟，每項指令專心處理單一作業，便能在各項作業中獲得更精準的輸出內容。
舉例來說，可將指令拆成兩個步驟來進行：
步驟1的範例：請上網搜尋有關ChatGPT的資訊，並正確說明最新情報。
步驟2的範例：以這些說明為基礎，整理成大約500字的文字報告。這是要在公司內部會議上發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在這個範例中，步驟1在專心搜尋正確資訊，步驟2則是將資訊整理得簡單易懂。像這樣拆成多道步驟，能同時提升精確性和易懂程度。大家可以試著思考「能不能拆解給AI的指令」，讓各項指令專注處理單一作業，就能大幅提升AI的輸出品質。
【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
最後一個訣竅，就是不要一開始就期待完美結果，而是要耐心反覆修正。其實這個心態十分重要。與其為了設計理想指令而過度思考，不如直接先試著下指令，再逐步反覆修正。通常這樣的做法，反而能更快獲得最佳結果。
AI第一次輸出的內容，可能會與你的期待和意圖稍有落差，但千萬不能因此放棄，或是擅自認定「AI派不上用場」。只要繼續追加指令或是要求修改， AI就能在幾秒鐘內改進。假設你如前述那樣拆成兩個步驟，AI的說明卻還是不夠淺顯易懂時，可以像下述這樣要求AI修改：請以更適合初學者的方式來簡單說明。
如果對象是真人，提出修改時必須顧慮對方的心情，但對AI就不需要顧忌，可以隨興且明確地提出「希望如何修改」的需求。
「具體指令」、「拆解步驟」、「反覆修改」—— 透過這三大訣竅， AI能成為你的工作夥伴，與你一起攜手創造（共創）成果。
節錄自：采實文化《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全：從寫作、影片到虛擬分身，8大領域 × 39種場景 × 23款工具，讓AI成為你的職場好幫手！》／加納敏彦 著
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
本文目錄（點擊可快速前往）
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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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
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找到應用場景，幫「人」解決問題未來職場：九成工作者都必須懂AI10種工作、20大好用AI工具盤點
從高科技、資通訊到傳統產業，都爭相投入數位轉型和人才培育，提升員工與AI協作的能力，讓愈來愈昂貴又稀少的人力，做更有價值與創造性的工作。
生成式AI帶來的改變，被喻為第四波工業革命，不管是生產力提升、還是工作與生活方式的改變，都衝擊著企業經營的外在環境。面對這場可能長達十年的AI轉型馬拉松，企業該如何自我準備，帶領員工共同迎向未來，成為首要挑戰。
Google Cloud與人工智慧科技基金會合作發布《台灣企業AI準備度調查報告》，指出企業AI準備度分為五大面向：數據力、創新力、技術力、治理力、運算力。各項指標中，與組織調整、人才培育相關的分數幾乎都墊底。
即便近七成的企業表示，員工對AI的知識了解程度偏低，但僅5.9%的企業在未來三年將優先投入資源在人才招募或培訓上。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
協助企業訓練安全AI模型的台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾觀察，相較於生成式AI出現以前，現在台灣企業的成熟度逐漸提升，「大型企業愈來愈知道自己需要什麼樣的AI解決方案，人才也需要升級，擁有相應的能力。」
根據104網站的統計，目前市面上約有2.9萬個AI人才相關職缺，年成長7%左右，但呈現產業分布不均衡的現象。
對於AI資本投入和數位化程度更高的半導體業、高科技製造業，以及以數據和服務為基礎的資通訊產業，最缺乏AI人才，這代表技術力的領先，而這些產業也處在領跑的位置。
人工智慧科技基金會連續兩年的「台灣產業AI化大調查」，發現台灣企業僅三成在內部啟動AI專案，其中資通訊產業整體分數領先，與傳產及政府部門的落差巨大。
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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AI加速技能斷層！專家揭潛在隱憂：新一代技術人才能力下滑
在AI與自動化技術席捲各行各業，本文作者、MIT博士麥特．比恩指出，人工智慧雖提升企業生產力，卻也打亂了原本仰賴「專家帶新人」的技能傳承路徑，導致新一代技術人才能力養成受限。這種「技能斷層」在全球蔓延，不僅使職場新鮮人難以勝任複雜任務，也讓企業與組織面臨長遠的人才空洞與績效風險。本文節錄自《技能密碼》。
文／麥特．比恩
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追求生產力，卻打斷技能的核心各行各業的潛在隱憂技能落差造成數兆美元損失
追求生產力，卻打斷技能的核心
現在許多職場因為科技的介入，硬生生隔開資淺員工與資深員工，也就是新人和專家。我們拚命追求生產力，卻打亂技能密碼的核心，但是挑戰、複雜性和連結三者缺一不可。如果這些元素不完整，未來我們該如何學習與智慧機器共事？
大家經常問我：「機器人會不會搶走人類的工作？」答案很簡單：「會。」
目前最完整的研究顯示，企業每添購一台機器人，大約會取代3到6個工作機會。然而，有一個問題比失業更重要：有多少工作、又有哪些工作正在改變？有一項長達40多年的研究，最後只發現一個規律：每當人類採用自動化或新技術，並沒有太多的工作消失。放到整體經濟來看，這些消失的工作根本微不足道，可能也就幾萬個而已。但是有更多工作因應新技術進行調整，這個數字恐怕是數千萬，甚至是幾億。因此這些從業者都要掌握新的工作方式，才能穩定完成任務。沒錯，學習才是目前最大的挑戰，因為工作模式改變了，這影響的是全球數十億人，而變化的速度正在加快。
回到克莉絲汀動手術的例子，看看一切會有什麼不同。她上次輪班是做傳統手術，後來經過6個月，她又把一位攝護腺病患推入手術室，不過這次迎接她的是一台巨大的機器人。機器人有4隻手臂，重達約455公斤左右，主治醫師將機器人連接到病患的身體。隨後他們脫下手術服，走到距離病患約5公尺的控制台，整場手術都是靠「遙控」。
克莉絲汀只能站在旁邊，看著主治醫師操控機器人的手臂，將病患的身體組織拉取並分離。
操作機器人的手術，有別於傳統外科手術，就像使用iPhone一樣簡單，醫師可以獨力完成整台手術。主治醫師也知道克莉絲汀需要練習，也希望給她機會，但也知道她的速度較慢，容易出錯，一旦讓她操作，就只能承擔風險。動作慢，就會拉長麻醉時間，徒增中風的風險；出錯了，出血量會更大，甚至發生更糟的結果。但是，病人的安全第一。因此這次克莉絲汀幾乎沒有機會接近病人的神經。4小時的手術，如果她能夠操作15分鐘以上，就要謝天謝地了，而且還只是切割脂肪這種非常簡單安全的環節。輪到她操作時，主治醫師只會在一旁大聲喝斥，一旦犯下大錯，主治醫師就會直接點一下觸控式螢幕，搶過來自己做，把她晾在一邊，感覺就像小時候戴著「我是笨蛋」的帽子，站在角落罰站。經過這樣的手術，她怎麼可能成為更優秀的機器人外科醫師？
結果就是，像克莉絲汀這樣的住院醫師，即使完成培訓，對機器人手術仍然缺乏信心，也沒有學到多少技術。後來，克莉絲汀成為外科醫師，第一次獨立操作機器人手術，卻在控制台上狂冒冷汗，動作斷斷續續，速度慢到不行，不小心燒壞和切除許多身體組織。手術團隊不發一語，氣氛相當凝重，人人面露難色。病人最後的失血量是她導師的10倍，原本只需要3小時的手術，硬生生拖到7小時。我在機器人手術室裡，親眼目睹一切，忍不住詢問克莉絲汀的外科主任，好奇這項新技術對醫師這一行的影響。外科主任非常憂心，雖然美國還是有精通機器人的明星外科醫師，但是絕大多數操作機器人的外科醫師手術實戰技能不足。他說：「我的意思是，這些人根本做不來。從來沒有真正操作過機器人，只有站在旁邊看別人做，看過電影，並不代表你就能當演員。」
這引發我的關注。然而，現在對機器人手術的需求正在瘋狂成長；很多醫院早就有手術機器人，還硬逼克莉絲汀這樣的新手醫師上場，反正她遲早得使用。2019年，《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)和《連線》(Wired)獨立調查此事，結果發現機器人手術培訓簡直就是「無法無天」，成果「糟糕透頂」。2022年，全球頂尖工程雜誌《科技縱覽》(IEEE Spectrum)也得出同樣的結論。許多人在接受機器人手術時，可能會遇到臨床訓練不足、手術經驗不夠，甚至對操作控制台沒信心的醫師。
光想都覺得可怕嗎？我也這麼覺得，但這只是開端。
各行各業的潛在隱憂
外科手術和其他行業沒兩樣，也是拚命引進智慧科技，彷彿站在自己建造的火箭前，全力衝向嶄新的未來。而這種趨勢從數十個職業和組織開始蔓延，再來是數百個，最後影響全球，這正是我們面對的現實。我深入研究先導入機器人的領域，大概有數十個，從這些數據來看，許多職業原本依賴專家帶新人的學習模式，但是如今已經無法繼續。
頂尖律師事務所拚命壓低成本，但對一件事毫不手軟，就是投入人工智慧等技術，「支援律師的工作流程」。現在文件審閱已經開始自動化，菜鳥律師不再做這些工作，律師事務所連工時費用都省了，資深律師反而接手更多的案子，效率更高；客戶花的錢更少，律師事務所也因為縮減人手，賺得更多。結果菜鳥律師和資深律師完全隔開了，沒機會觀摩、沒辦法參與，更別說幫忙前輩分攤工作，從中學習。最近Law.com有一篇評論，嚴肅提醒大家：「現在新一代的律師，正在錯失接受培訓與專業發展的機會。」
再看看警察的例子，警察局也在使用人工智慧的預測工具，幫忙分配巡邏區域，如此一來，是否能有更多的時間打擊犯罪？對菜鳥員警來說，現實並非如此，他們必須處理文書工作，餵養這些系統，反而沒時間跑社區，和前輩一起學習。
至於高階金融的領域，資深銀行業者加碼投資FactSet和CapIQ等工具，以人工智慧輔助市場分析與公司評價。2021年，金融業獲利1千7百億美元，但是這種自動化也改變了工作流程，導致菜鳥銀行職員大多在製作例行報告，無法和資深職員共事，就連資深職員也表示：「（資淺員工）對市場趨勢和業務情況的理解力正在明顯退化。」從這些尖端產業來看，在人類學習與機器學習的交會處，專家和新人之間的連結正在瓦解。
關於這個問題，我從全球經濟各領域蒐集優質的數據，其中有很大一部分是我個人十幾年的研究，還有其他優秀的田野調查。除了上述的例子外，其他職業也受到影響，我還在持續補充，像是高等教育、線上人力平台、晶片設計、新聞業、資料科學、刑事司法、新生兒加護病房、公共教育、音樂創作、機器人學、開放式創新、航太工程、叫車服務、長途貨運、拆彈、無人機駕駛、餐飲服務、次級物流、放射學、營建業、財富管理、零售業、汽車工程、客服中心營運等。雖然這些行業用的智慧科技不太一樣，但是都有一個共通點，就是總會干擾專家與新人的連結，屢試不爽。
這個問題很嚴重，牽涉到數兆美元。
技能落差造成數兆美元損失
我來拆解一下：產業有需求，卻找不到人才，稱為技能落差（skills gap），最近有人估算，光是全球製造業，技能落差就造成數兆美元損失，把這個數字乘以所有行業，虧損會更驚人。
過去3年來，美國經濟諮商局（Conference Board）調查企業執行長最擔憂的問題，榜首始終是吸引和培養人才。
對勞工來說，這也是頭號問題，根據2020年德勤（Deloitte）調查顯示，有45％受訪者擔心自己的技能在3年內就會不夠用。
另一項LinkedIn的調查顯示，高達94％受訪者表示，只要公司願意重視員工的職業發展，就會選擇長期留任。
然而，我們因應這個問題的方式，似乎是在開倒車。2020年，我們在技能發展投入的經費，有5千億美元都用在正式培訓，包括課堂學習、線上自學課程，或是近來的手機短影音。
只有極少的資金，用來奠定我們最寶貴的技能，也就是無所不在的非正式連結。原本資源就已經少得可憐，再加上我們對這種連結的理解太落後，導致這一點資源也白白浪費了。
為什麼會這樣？因為人工智慧的好處太誘人，這些系統放大專家的能力，帶來更好的成果。
不然你試著說服那些資深記者、技師或主管，讓那些實習生回來磨練，允許他們犯錯、拖慢效率。克莉絲汀的故事及其他無數類似的例子，跨越各個產業、技術、時期和職位，不斷提醒我們這個問題。為了追求更好的成果、更高的效率、更大的利潤，我們設計出這些智慧科技，引導人工智慧的發展，並選擇投資哪些研究。但是我們正悄悄付出代價，損失高達數兆美元。
科技、技術及技能一直在變，專家和新人的互動關係也要與時俱進，畢竟工作需要越來越複雜的技能。試想，生在古羅馬時期的梅內拉奧斯，怎麼可能像我們一樣拿著「智慧型手機」，從羅馬的市場打電話、發送郵件或傳送照片給斯特凡諾斯？但是在以前，我們至少有時間適應。關鍵就在於適應的過程，仰賴專家和新人的合作，一步步建立必要的知識，以整合新科技、新技術及新的工作關係。只不過現在這種學習，變得越來越困難。這種全面的衝擊，勢必會打破數百年來專家帶新人的模式，讓許多寶貴的技能跟著消失，因為技能發展離不開挑戰、
複雜性與連結。新一代技術人才的能力正在下滑，組織也變得空洞。在這個關鍵時刻，一不小心，無論是個人或集體，都會喪失適應未來的能力。
節錄自：商周出版《技能密碼：MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出，把專業變事業的職能升級攻略》／麥特．比恩 著
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AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
拓展職場人脈以往仰賴長期互動與經驗累積，現在，AI工具可以幫助把零碎的資訊轉化成結構化的人物畫像，不論是初次接觸潛在合作夥伴，或設計更適合的交流話題與合作提案，都能有效減少盲目試探，人脈經營更有方向。本文節錄自《AI時代的高價值人脈學》。
文／孫路弘
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科技賦能：AI如何對接並翻轉6大能力天花板AI實戰應用情境：零碎資訊化作結構化人物畫像
當AI的浪潮席捲而來，整個世界的運行方式都發生了深刻的轉變。傳統的運作模式被大幅優化，曾經需要多年累積才能獲得的技能和資源，現在只需短短數月甚至數日，便可實現快速升級和高效應用。這種變革同樣滲透到了人脈構建的領域，原本漫長而艱難的人脈關係經營過程，如今變得更加快速、高效與精準。
科技賦能：AI如何對接並翻轉6大能力天花板
過去傳統模式，想要建立高品質的人脈網路，是一場長期的耐力與智慧考驗。一個人要想在人脈關係中表現出色，需要熟練掌握6大核心能力：精準識別他人的性格特質、準確鎖定關鍵人物、制定有效的接觸策略、提升信任層次、提出雙贏的合作建議，以及在合作中持續鞏固深化彼此的關係。但這些能力的形成，往往需要數年的累積與反覆實踐，才得以達成。
而今在AI的賦能下，這種煩瑣、緩慢的人脈構建過程被徹底顛覆了。AI的介入，將人與人之間原本抽象、感性的關係建立方式，變成了有據可依的精準管理模式：
資訊歸類與深度分析： AI 能夠快速進行大規模資訊收集，自動完成歸類，極大提高識別他人特徵的效率。
精準評估人物價值： 透過大數據分析與演算法模型，精準判斷目標對象對自己發展的實際需求與利益。
客製化溝通方案： AI可以自動生成針對特定人物的接觸策略，提供從初次見面到關係密切的一站式行動方案。
智慧監測信任升溫： 即時監測關係進展，動態調整溝通策略，智慧推薦最適合雙方交流的話題。
精準媒合雙贏合作： 基於雙方特點與資源需求，提出精準而務實的合作建議，高效交換資源。
這種強大的助力，讓普通人也能輕鬆維護高效的人脈網路，將過去需要10年苦練的人脈經營之道，壓縮到了一年甚至更短的時間內，迅速實現職業進階與個人成長的全面突破。
AI實戰應用情境：零碎資訊化作結構化人物畫像
人脈關係的核心在於對他人全面、深入且精準的了解。過去，這樣的了解往往是建立在長期而頻繁的日常互動上。而在今天，我們可以利用AI的強大數據處理能力，迅速從海量的零碎資訊中提取答案，形成清晰的人物畫像。
若以想要與潛在合作夥伴「A君」建立市場合作關係為例，直接找上對方可能顯得太過冒昧、突兀。這時，利用AI工具以非侵入的方式，對他過去一年在社群媒體發布的數條日常動態（如主辦年會的成就感、週末去山裡被大自然治癒、休假去歐洲感受慢節奏等）進行大數據加工，便能萃取出高產值的三維度人物畫像：
擅長領域維度（專業硬實力）： 從他多次成功組織大型活動並強調「團隊共同願景」，可看出他非常擅長且享受團隊協作和公共溝通，在管理和團隊建設上具備豐富經驗。
個人偏好維度（情緒軟實力）： 他傾向追求工作與生活的平衡，對自然環境與旅行有明顯偏好，對情緒有較高的自我覺察力。
成就感來源維度（內在驅動力）： 他的自我價值極大程度建立在外界評價與團隊成就上，核心驅力來自「客戶的肯定」與「團隊付出得到回報」。
掌握了這些結構化資訊，未來不論是與他一對一溝通，或是想跨界整合邀請他參加小型研討會，你都能利用AI快速設計出最能引發共鳴的客製化交往策略。
總而言之，AI大規模收集和加工資訊的能力，不是傳統方法的簡單替代，而是實現了人際關係管理的全面升級。藉由AI的力量，我們能更深入了解目標對象、快速鎖定核心話題，在人脈構建的道路上快速實現突破，推動自身職涯進入快速發展的「坦途」。
節錄自：今周刊《AI時代的高價值人脈學：人脈格局決定命運高度，讓每次互動都在累積關係資產》／孫路弘 著
AI如何改變職涯起點？私募大老：AI接手雜事，讓新鮮人「成長更快」
AI接手初階例行工作，新鮮人的職涯起點會更好還是更難？私募股權公司Thoma Bravo創辦人Orlando Bravo認為，AI接手例行任務後，初階員工反而會成長得更快；而回到整體市場，初階工作者該如何因應市場現況？
文／《104職場力》
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私募大老：AI讓新鮮人「成長更快」市場數據：AI對就業市場的整體影響AI技能加值，成職涯切入點
對剛踏入職場的新鮮人來說，「初階工作」過去常與一連串重複性任務畫上等號：整理表格、製作報表、跑數據、核對資料。這些工作雖然繁瑣，卻也是許多人累積專業基礎的必經過程。
如今，當AI工具已經能快速協助完成這些例行任務，一個問題自然浮現：當AI接手了這些「打雜」的工作，年輕人的職涯起點會變得更好，還是更難？
近期在德國柏林舉行的SuperReturn投資論壇上，私募股權公司Thoma Bravo創辦人Orlando Bravo分享了他的觀察。
私募大老：AI讓新鮮人「成長更快」
面對「AI會不會搶走基層工作」的疑慮，Orlando Bravo認為，AI接手例行任務後，初階員工的角色不會消失，反而能成長得更快。
Bravo的觀察主要來自他自家公司Thoma Bravo內部基層員工工作型態的轉變。他觀察，隨著AI的導入，他們花在建立財務模型、比較分析的時間明顯減少，能深入參與投資營運，並用更宏觀的角度思考商業模式。
他也提到一個實際改變：過去他可能得在半夜打電話請同仁臨時處理數據，現在他自己用AI就能快速完成，不必再打擾年輕同仁的生活作息。
Bravo強調，如果把基層職位的角色定義成只會做試算表，那這個職位確實可能被取代。但在他的公司，員工有更多時間實際拜訪企業、與企業執行長建立連結，公司反而需要更多這類能承接高價值工作的初階人才。
他甚至說，這是他30年私募股權職涯中，第一次因為AI創造出更多工作，而感到需要增加人手。
市場數據：AI對就業市場的整體影響
Bravo提到的是自家公司「AI創造更多工作量」的具體展現，但若把視角拉到整體就業市場，「AI裁員潮」正引發青年就業問題的擔憂。報導指出，2025年全美有超過5萬個職位的裁撤被歸因於AI技術。包括Salesforce、IBM、微軟等企業都把AI列為人力調整的原因之一。
面對青年就業挑戰，英國科技大臣Liz Kendall表示，政府正與產業合作，目標在2030年前協助1,000萬名勞工提升AI技能，協助適應變化中的就業環境。
除了眼前的就業數字，更深層的隱憂在於「技能斷層」。學者Matt Beane在著作《技能密碼》中提出一個值得深思的問題：如果AI讓新人少了參與基礎任務、跟在專家身邊練習的機會，當資深專家退休後，誰能接手那些複雜的任務？AI對初階工作的影響，不只關乎當下的求職，也牽動著產業未來的人才養成。
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AI技能加值，成職涯切入點
全球最大人力仲介公司Randstad最新資料指出，具備AI技能的初階工作者，薪資最高可比同儕高出25%。
這樣的AI技能加值趨勢，在台灣市場也能看到。根據104人力銀行《2026薪酬趨勢大調查》，因應AI數位轉型需求，有75%的企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼，平均增幅達9.5%。
新鮮人第一份工作也有機會從AI相關職務切入，104數據顯示，2025年有超過7萬名新鮮人主動應徵AI相關職務、年增46%。
2026年第一季歡迎新鮮人的AI相關工作機會則已突破6.7萬個，其中有62%不限科系，其次包含工程、數學及電算機科學、商管學科類都是企業徵求的熱門科系。對文組與商管背景的新鮮人來說，AI已成為橫跨文理組科系的職場通識，建立AI工具應用能力，就有機會找到職涯切入點。
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當AI接手了基礎例行工作，新鮮人的職涯起點會更好還是更難？可以確定的是，當例行任務逐漸被自動化，工作者拉開差距的關鍵在於能否轉向AI難以取代的價值。想搭上AI發展浪潮，104人力銀行將於7/4在台北世貿一館舉行「2026職涯博覽會」，300家參展企業中有181家企業提供AI職缺，立即報名！
【2026職涯博覽會】立即報名
（資料來源：CNBC、104人力銀行）
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專家：AI時代，3件事幫你保持職場競爭力
你曾擔心自己在工作太依賴AI嗎？專家指出，抗拒AI不是解決之道，但全部工作都依靠AI也不是正確答案。他建議養成3個習慣，把AI當成工作夥伴而非拐杖，維持AI時代的職場競爭力。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：AI時代，做3件事保持職場競爭力
1. 每週自我審查一次AI使用情況2. 困難的任務先自己做3. 培養AI無法複製的技能
如果你開始擔心自己在工作上太依賴AI，你並不孤單。
根據GoTo和Workplace Intelligence對2500名員工和IT主管的調查，有半數員工自認過度依賴AI，39%員工認為AI害自己變笨，41%相信AI會傷害自己的長期職涯，還有30%員工坦承在工作上已經不能沒有AI。
《紐約時報》暢銷書作家、未來工作專家舒貝爾（Dan Schawbel）花了十多年研究科技如何重塑職涯。看到這些數據，舒貝爾確信我們正處於關鍵轉折點。他認為AI不會消失，抗拒AI不是解決之道，但全部工作都依靠AI也不是正確答案。
舒貝爾相信，未來能脫穎而出的勞工是懂得把AI當成「夥伴」而非「拐杖」的人。他建議開始養成以下3個具體習慣：
1. 每週自我審查一次AI使用情況
之所以有這麼多人覺得AI害自己能力變差，是因為不管工作需不需要，他們都被逼使用AI。在前面提到的調查中，有60%的勞工承受必須使用AI來提高生產力的壓力。如果不加以控制，這種壓力就會變成一種壞習慣。
每星期簡單審查一次，可以打破這個惡性循環。你可以在手機或實體便利貼上隨手記錄，寫下你交給AI處理的每一項任務。在週末時，花10分鐘回顧一下你在哪些地方使用了AI，並問自己兩個問題：
這真的有改善成果嗎？這是我自己就能做好的事嗎？
與其試圖完全戒掉AI，不如誠實面對AI在哪些地方帶來價值、節省時間，在哪些地方你其實是把本來應該自己進行的思考外包出去。
2. 困難的任務先自己做
前面提到的調查中，有70%員工承認曾不當使用AI來做需要EQ或精準判斷力的敏感工作或高風險工作上，從應對艱難對話到做出會造成實質後果的決策。但這些正是你必須親自去做才能進步的工作。
舒貝爾建議求助AI之前，先自己努力至少15分鐘，寫第一版草稿、釐清邏輯。接著再利用AI來對你的努力成果做壓力測試或潤飾，而不是讓AI從零開始幫你打造一個成品。
在調查中，有43%員工承認雖然懷疑AI產出的內容有錯或造假問題，依然照用不誤。近三分之一（31%）的人表示，他們感受到一種心照不宣的壓力，逼得他們只能選擇相信AI並對AI的錯誤保持沉默。還有14%表示曾向主管報告AI出錯，卻被要求閉嘴。
判斷力是一項不練習就會退化的技能。隨著AI變得愈來愈強大，未來依然能保持競爭力和市場價值的勞工和主管，不是只會輸入提示句後直接原封不動使用產出的人，是那些能夠看出AI何時出錯、不完整或缺少關鍵，能夠動手修正的人。
3. 培養AI無法複製的技能
利用AI幫你省下來的時間，去練習專屬於人類的獨特能力。
調查顯示，在AI導向的職場，最重要的技能是創意思考、EQ和判斷力，包括知道何時該信任AI、何時不能依賴AI。這些技能將決定誰會在職場發光發熱，誰又會止步不前。
你可以每季挑選一個能力來精進。如果你需要面對客戶，就把自己放在需要察言觀色、臨機應變解決歧見的情境。如果你的角色偏向分析型，在參考別人想法或詢問AI之前，先練習形成自己的主張並強力捍衛。
（資料來源：CNBC、danschawbel.com）
（原文標題：專家：AI時代，做3件事保持職場競爭力）
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AWS助攻AI人才媒合 超過4.5萬人透過免費課程累積AI「學力」證明
AI相關職缺需求持續攀升，年成長9.1%，2025年第二季更突破12萬個AI相關工作機會。為回應市場熱度，104學習與AWS合作推出 「AI人才就緒計畫」，上線五個月已吸引超過4.5萬人次參與AI入門與進階技術的學習路徑，無論是商務應用、提示工程、生成式AI到雲端技術，皆成功帶動學習與求職行為轉換，逐步打造具備「學習力×科技力×溝通力」的AI人才生態圈。
文 /【104學習】
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門
由104學習與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」與「技術開發技能」，總共16堂、不到10小時的免費課程。該計畫自2025年7月在104學習課程中心上線以來，共吸引超過4萬5800人次參與課程，展現台灣職場對生成式AI、提示工程與雲端技能的高度需求。
在課程主題中，「商業應用技能」最受學員青睞，其中又以 「生成式AI如何顛覆您的工作模式」課程的學習人次最高，反應許多非工程領域的職場工作者，也開始積極導入AI工具提升效率與創造力。
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在「技術開發技能」主題部分，最受歡迎的則是「提示工程最佳實務：有效利用Claude 3」，協助工程師與技術人員掌握當前最主流的提示設計與生成式AI 應用技巧，進一步提升模型運算與內容生成的品質。
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特別的是，當使用者在104學習完成AWS線上課程之後，系統將自動產出完課證明，並直接同步至使用者的104履歷表中，讓企業能一眼辨識求職者的AI能力。這項機制不僅提高求職者履歷的讀取率，也為學員帶來更明確的求職優勢。
完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力
因此，除了超過4.5萬人次投入AI 技能學習之外，104 與AWS的AI人才就緒計畫，更因具備「學習紀錄回傳與履歷自動更新」功能，使求職者與企業兩端的行為皆出現顯著轉變。
在求職端，根據104學習的數據顯示，在「商業應用技能」主題中，以完成「打造生成式AI就緒組織」課程的學員求職行動力最積極，這些學員在獲得該課程的完課證明，學習紀錄自動同步至履歷後，在接下來三個月內，他們主動應徵職缺次數成長了195.4%，也就是說，完成生成式AI課程的學員，更願意多投幾封履歷。這項數據同時反應，具體的AI技能證明不僅帶來求職者的成就感，更能強化他們的信心，使其願意跨出舒適圈，投遞過去因技能門檻而不敢挑戰的職缺，AI 學習歷程因此成為促進求職行動力的重要推力。
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學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標
在企業端，104學習觀察到相同趨勢。在「技術開發技能」課程主題中，完成「提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 」並擁有該學習紀錄認證的學員，在三個月內獲得的企業主動邀約面試次數提升68.8%。顯示企業在搜尋人才時，已優先鎖定具備AI技能學習歷程的履歷。104與AWS認證的學習紀錄成為企業招募時的重要指標，使其更容易辨識具備生成式AI、提示工程與雲端應用能力的即戰力人才。
這些數據不僅代表學習行為上的進步，更顯示AI技能已深刻影響求職市場的互動方式。對求職者而言，學習不再只是加分項，而是能直接轉化為行動力與機會；對企業而言，AI學習歷程正在成為加速辨識人才、提升招募效率的新標準。
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