104學習

AIoT智能生產

結合人工智慧與物聯網技術,透過感測器、數據分析與自動化設備,提升生產線的效率與靈活度。能即時監控設備狀況,預測維護需求,降低停機時間,並優化資源配置。具備此技能的人才,能協助企業實現智慧製造,提升產品品質與生產競爭力,符合產業數位轉型趨勢,未來職場需求持續增加。

4 個相關職缺

提升你的實力,朝專業更進一步

精選課程

充實自己,讓能力持續成長

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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

SSE AI 提示詞工程師 |
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ] 隨著生成式人工智慧(Generative AI)快速崛起,從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程,「提示詞(Prompt)」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer(提示詞工程師)」作為新興且高度需求的職業角色,正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生,旨在建立一套標準化、系統性的評量機制,協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯,具備實務操作能力與創造性思維,為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
生成式 AI 技術開發技能證書 |
AWS 為協助個人突破職涯新價值,推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program),針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用,更進一步協助您取得 AI 認證! 學習本課程,您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
人工智慧應用與技術 (實用級/進階級/專業級) |
人工智慧應用與技術證照分為實用級、進階級及專業級,涵蓋人工智慧基礎理論、機器學習、深度學習及資料分析等核心技能。持有該證照者具備運用AI技術解決實務問題的能力,能設計並優化智能系統,提升企業數位轉型效能。證照適合希望掌握AI技術並應用於各行各業的專業人才,助力職涯發展與競爭力提升。
尚未查核發照單位
嵌入式系統技術 |
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱,中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作(APEC)部長級會議中,與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育,同時透過共同檢定採認,提昇整體資訊水準。 近年來資訊技術蓬勃發展,各項功能與應用的突破,使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等,皆無法置身事外。由於資訊技術的特性,使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制,只有掌握了技術,才能確保競爭上的優勢。 適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時,日本提出跨國合作構想,希望促進兩國在資訊人員檢定的合作,並於當月底再次確認雙方合作之意願,故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證,並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會,執行鑑定工作。 為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要,電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目,並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行,一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系,提供企業界優良之資訊專業人才,另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌,使資訊技術發展與國際同步,為我國產業奠定良好的競爭優勢。 本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟,深受學界與業界肯定,同時與日本亦完成交互採認MOU,階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務,自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會
生成式AI能力認證 |
「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。
財團法人資訊工業策進會
AI人工智慧核心能力認證 |
AI人工智慧在現今社會已成為不可或缺的好幫手,不論生活或產業領域都與AI息息相關, 本認證針對AI入門學習者設計開發,採級距制評分,您可藉由此認證學習,並提升個人於AI科技知能。亦可透過本認證作為個人AI知能鑑定。
明逸數位有限公司

精選貼文,掌握第一手知識

告別制式勞動,迎向 AI 時代人才的變革與重構

從 AI、大數據到雲端運算,智慧科技持續重塑企業運作模式,也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具,而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時,企業對人才的期待,也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場,產業競爭的焦點,逐漸從單純的效能與技術規格面,轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。 文/104人力銀行 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 本文導覽: 先定義後拆解,掌握工具且能同時進化的優勢 AI 不是取代能力,而是重新設計組織的槓桿 AI 改變的不只是工具,而是人才競爭的基準 無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技,亦或是持續推動流程優化的技嘉科技,皆不約而同指出:AI 並不是單一技術的導入,而是從根本上,重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。 先定義後拆解,掌握工具且能同時進化的優勢 趨勢科技指出,在資安產業中,AI 的導入不僅提升效率,更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的,已非能單純完成任務的工程師,而是要能理解問題、拆解問題,並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才,不再是會不會寫 code,而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題,並把它真正放進工作流程裡。」 這樣的轉變,使「會寫程式」逐步從門檻條件,轉變為一種基本能力。 KDAN 凱鈿則觀察到,企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試,多半以程式語言的熟悉度為主,然而當 AI 加入成為日常工具,真正拉開差距的,反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師,程式語言熟悉度大概佔六、七成,思考能力佔三、四成;現在幾乎倒過來。」甚至可以說,判斷能力及邏輯架構,已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外,AI 也在重新設計工作流程本身。 AI 不是取代能力,而是重新設計組織的槓桿 面對 AI 帶來的轉型壓力,騰雲科技則是認為,企業需要的人才,除了熟悉新工具,得要能解構既有的流程與模式,並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧,將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解,再結合新工具進行徹底重構,以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下,AI 並非取代既有能力,反倒成為推動組織再造的重要槓桿。 相較之下,在硬體與韌體研發領域,AI 帶來的影響則呈現不同面貌。 AI 的導入並非突然出現,而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示,當標準化與重複性的工作逐步由工具接手,企業在選才的課題上,反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代,反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強,人真正不可取代的,仍然是持續學習、理解問題,以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」 也因此,雖分處不同產業與戰略位置的四家企業,卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容,也對工程師的角色重新定位,然而企業真正關注的,不是誰會被取代,而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。 AI 改變的不只是工具,而是人才競爭的基準 當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成,甚至是輔佐當下決策的研判時,隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類? 觀察四家受訪的企業,答案竟出乎意料地一致:AI 並不會讓「人」變得不重要,而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是,企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手,真正拉開差距的,不是技術的熟練度,而是能否理解問題、拆解流程,並持續與新工具共同進化的能力。 正如受訪者所指出:「不是 AI 會取代人,而是會用 AI 的人,會取代不會用 AI 的人。」對企業而言,這意味著選才邏輯正在改變;對求職者而言,也代表未來職場的競爭力,將來自於跨領域理解問題的能力,以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 掌握更多科技業人才趨勢,大家都在看這些: 告別制式勞動、迎向職能重構:騰雲科技在 AI 時代的破局商業學 AI 時代,寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」 AI 時代的研發現場:回歸人才特質,技嘉如何重新定義工程師的工作方式 在趨勢科技,唯一的競爭對手是駭客:AI 時代下,資安人才與研發現場的真實變化
【104職場力】

在趨勢科技,唯一的競爭對手是駭客:AI 時代下,資安人才與研發現場的真實變化

當生成式 AI 進入企業日常,對於專注資安產品的企業而言,不單是工具升級,更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的,偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世,與資深人資協理柯志宜,在受訪時都不約而同提到,AI 正在重新定義企業對工程師的期待,也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。 文/104人力銀行 本文導覽: 同樣是工程師,解決的卻不是同一種問題 當攻擊者也用 AI,資安人才的標準亦隨之改變 要能帶著 AI 解題,把工具轉化為價值 對趨勢科技(以下簡稱趨勢)而言,AI 時代下真正稀缺的,不再只侷限是會寫程式的人,而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ,讓產品與防禦能力持續進化的人才,這樣的轉變,正發生在趨勢的研發與徵才現場。 同樣是工程師,解決的卻不是同一種問題 卜鵬世首先分享,他目前掌管的兩個核心部門:一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」(Endpoint Security)部門,另一是負責研發共通能力的「核心技術」(TrendAI Lab)部門。前者關注的是,如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品;後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力,提供各產品線共用的核心能力支援。 談到這兩個部門的差異,卜鵬世用了一個很鮮明的比喻:「端點產品部門的人比較像部隊,核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境,一邊則負責打造武器與核心能力,分工不同,卻必須高度協作。 若進一步用學科來理解,這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為,核心技術比較像化學系、數學系,偏研究、分析與技術突破;而產品開發則更像 化工系、應用數學系,更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。 面對資安威脅,前者需對新技術保持高度敏感,從龐大資訊中找出特定模式;後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說,兩邊都在拆解問題,但一邊更接近攻擊與技術本身,另一邊更接近使用者與產品體驗。 當攻擊者也用 AI,資安人才的標準亦隨之改變 AI 的普及,最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言,攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人,「只是他們把它拿來做壞事。」過去,若要變形攻擊,可能還需要改寫程式邏輯;現在只要下幾個語法,AI 就能快速生成大量變體。也因此,他很直接地說出這句話:「只有用 AI,才有辦法對抗 AI。」 對核心技術團隊來說,AI 已不只是輔助工具,而可能成為解決辦法的一部分;過去最核心的是程式寫成的引擎,未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言,AI 則更直接影響開發流程,從知識查找、code completion,到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構,正在逐步重塑工程師的工作方式。 這樣的改變,也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到,公司在面試時,已經會觀察候選人的 AI 使用能力,甚至有一套內部能力指標概念對照:從「有在使用」,到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」,更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。 以目前觀察來看,多數工程師已開始使用 AI,也能在部分工作中應用,但距離大規模流程與工作模式的重塑,還有一段距離。這也意味著,企業現在看的人才,不再只是「會不會寫 code」,而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題,並把它真正放進工作流程裡」。 趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世 要能帶著 AI 解題,把工具轉化為價值 對趨勢科技而言,未來工程師最重要的能力,不光只是技術本身,而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為,當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作,真正拉開差距的,是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人,也許一進職場,反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。 從 HR 的角度,柯志宜也觀察到,企業在尋找的已不只是具本科系背景,而是能否展現對技術的熱情、學習能力,以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到,科系當然還是辨識人才的一種立即參考,但真正重要的,仍然是候選人能否證明自己會用、敢用,而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說,這樣的人才尤其有亮點,「因為他不是只會操作工具,而是能把工具轉化為產品價值。」 趨勢科技人資協理柯志宜 除了人才標準,趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵,在於企業文化與研發定位。柯志宜提到,「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神,也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為,趨勢科技一直保有清楚的願景;對工程師而言,這裡並不是科技公司的海外分部,而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術,與全球性產品研發的人來說,這樣的環境本身就是吸引力。 從端點防護到核心技術,從 AI 分級到徵才標準,在 AI 時代下,資安領域最需要的不只是技術執行者,而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場,所體驗到最真實的變化。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 [joblist_plugin title='更多104【Trend Micro_趨勢科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/apio4y0' amount='3']
【104職場力】

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 [joblist_plugin title='【RPA】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=RPA&order=15' amount='3'] 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 [joblist_plugin title='【n8n】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=n8n&order=15' amount='3'] 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。 [joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3'] 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區 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。 [joblist_plugin title='【AI Martech 行銷】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=AI+Martech&order=15&jobcat=2004001000' amount='3'] 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。 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3'] 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 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3'] 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。 [joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3'] 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。 [joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3'] 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 [joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3'] 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。 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區
【104職場力】・AI

後AI時代人資如何升級?臺師大科技系舉辦論壇 攜104等企業談人才轉型

2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會與會者合影 面對全球人工智慧(AI)浪潮席捲各產業,人力資源管理正迎來前所未有的轉變。國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系於2026年5月9日,舉辦「2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會暨論壇」。本次研討會以「後AI時代的人資領導力」為核心主題,邀請產業界專家深度探討如何在AI技術更迭頻繁的挑戰下,掌握領導力轉型與數位創新的契機。 2026-05-12 國立臺灣師範大學 發布 國立臺灣師範大學 楊鎮華副校長致詞 首先,楊鎮華副校長在開幕式即以「以人為本、永續、韌性」開場,揭櫫臺師大在「AI轉型」的三大原則;接著,科技與工程學院洪翊軒院長指出,科技系正是讓工程研發能量轉化為推動公司轉型或發展的關鍵「橋樑」,而這次活動就代表了臺師大與指標性的廠商間緊密的關係;科技系簡佑宏主任也談到,科技系自成立70多年以來培育了許多促進臺灣經濟起飛的科技人才,也對今日的主講者與論壇貴賓致上謝意。 國立臺灣師範大學 科技與工程學院 洪翊軒院長致詞 專題演講邀請到「TFT為台灣而教」董事長林妍希主講,她以「自我領導:變局中的安定力」為題,分享在科技快速迭代的環境中,領導者最重要的素質不再僅是對技術的掌握,而是心態的穩定與內在的引導力。林董事長指出,AI雖然可以取代繁瑣的行政庶務,但無法取代帶動組織核心價值的「人本特質」,因此鼓勵與會者透過持續的自我察覺,在不確定的局勢中成為維持組織韌性的關鍵力量。 專題演講:為台灣而教 林妍希董事長分享 人資長論壇則由臺師大科技系孫弘岳教授擔任主持人,匯集了鴻海科技集團人資長夏國安、玉山商業銀行人力資源處處長郭宸巖、邁達特數位人資長暨永續長楊碩祐,以及一零四資訊科技人才永續長鍾文雄等四位重量級人資領袖。論壇第一階段由四位與談人分別針對個人專業背景與企業概況進行簡介,並深入說明在數位轉型過程中,如何有效導入AI等新興科技的實戰經驗,揭開大型集團與金融、數位產業在轉型之路上的關鍵策略。 人資長論壇:一零四資訊科技 鍾文雄人才永續長分享 緊接著第二階段由孫弘岳教授引領四位與談人展開深度對談,針對AI時代下的人才培育、領導風格轉變等核心議題進行學術與實務的觀點激盪。現場互動氣氛熱烈,專家們的前瞻觀點不僅化解了聽眾對於科技衝擊的焦慮,更強調在後AI時代,人資部門已從傳統的「支援角色」躍升為企業的「戰略夥伴」,必須更積極地主導組織變革並重新定義未來人才。 人資長論壇,由左至右為臺師大科技系孫弘岳教授、一零四資訊科技人才永續長鍾文雄、玉山商業銀行 郭宸巖 人力資源處處長、鴻海科技集團 夏國安人資長、邁達特數位 楊碩祐 人資長暨永續長 透過本次研討會的產學對話,臺師大科技系不僅展現與業界緊密接軌的實力,也為臺灣在AI浪潮下的人力資源發展開拓了全新視野。 更多大學校園資訊,你可以看: 世新大學攜75家企業徵才 校園現場釋出逾3千職缺 彰師大攜手104設立求職專區 整合大數據與職涯資源強化就業即戰力 AI時代怎麼找職涯方向?嘉大攜手104用互動講座帶學生探索未來職場
【104職場力】・AI

AI時代「技能落差」是企業最大挑戰 技職年會倡產學共育

2026-07-15 聯合報記者柯美儀 由聯合新聞網授權轉載 人工智慧(AI)近年快速發展,產業需求持續轉變,技職教育也面臨新挑戰。台灣技職教育年會今(15)日登場,聚焦「AI時代的人才共育解方」,主辦的國際技能發展協會(Skills for U)執行長黃偉翔表示,企業目前最大挑戰是人才技能落差,須透過產官學合作,縮短AI時代人才培育與產業需求之間的距離。 延伸閱讀:學者示警 AI恐掀大失業 宜速應對 Skills for U執行長黃偉翔說,AI已快速融入民眾日常生活,從工作、學習到個人生活規畫都可見其應用,反映人類需求正帶動產業轉型,也重新定義人才能力需求。他指出,AI不只是軟體技術,更牽動AI伺服器、散熱、電源、記憶體等整體供應鏈發展,因此技職教育的人才培育必須與產業需求同步調整。 [course_plugin api_type='course_id' title='104 AI通用素養檢測|104獨家AI測驗認證' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 黃偉翔指出,目前企業最大的挑戰在於技能落差,也就是求職者所具備的知識、技能與態度,與企業職缺所需能力存在落差;另一方面,學校與政府的人才培育速度,往往追不上產業快速變化的腳步,因此必須透過產官學及非營利組織共同合作,縮短人才培育與產業需求之間的距離。 黃偉翔表示,在教育部《技職教育政策綱領》的推動下,希望串聯政府、學校、企業及民間團體,共同建立技職人才培育生態系。今年年會共有超過70所學校、30多家企業、產業公協會,以及中央、地方政府與智庫代表參與,盼透過跨界交流,共同提出AI時代的人才培育解方。 教育部常務次長朱俊彰表示,技職教育現今面臨許多挑戰,產業變化快速,加上少子化衝擊,如何讓更多孩子、更多家長放心讓孩子投入技職教育體系,是教育部目前非常重要的課題。 談到AI時代的人才培育,朱俊彰表示,教育部今年5月提出「AI人才方舟計畫」,希望學生不僅學會負責任使用AI,更能運用AI解決問題,並培養AI無法取代的能力,「我們不會被AI取代,但會輸給懂得使用AI的人」。 延伸閱讀:AI力即國家競爭力!政院推「AI人才方舟計畫、指引3.0」,雙軌並進翻新產業生態 朱俊彰說,教育部正推動《技職教育政策綱領》,成立技職教育諮詢會,並與經濟部、國發會、勞動部等部會合作,同時持續協助大專校院強化師資、優化課程與改善教學環境,提升技職教育品質。 總統府副秘書長何志偉說,政府正推動AI及五大信賴產業、新十大建設,從半導體、智慧製造、機器人到無人機,每一項產業發展背後都仰賴技職人才支撐,「沒有人才,就沒有AI;沒有技職,就不會有產業」。 何志偉指出,台灣能走到今天,並非依靠少數人,而是無數在工廠、實驗室、教室及產線默默付出的工作者共同努力的成果。他提到,政府持續透過政策協助產業導入AI,例如今年4月已啟動中小微企業AI導入補助方案,最高每月可補助10萬元,並提供完整申請指引,希望協助更多企業運用AI提升競爭力。 更多AI課程,歡迎點擊按鈕前往104學習
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AI進入3.0時代:智慧通膨、零點擊、人機協作如何改寫白領工作?

AI進入3.0時代,作者程世嘉指出,當智慧變得愈來愈便宜,AI代理開始替人搜尋、決策與執行任務,「智慧通膨」、零點擊與人機協作,正重新改寫白領工作的價值與企業商業模式。本文節錄自《智慧通膨下的新商機》。 文/程世嘉Sega Cheng,蕭玉品採訪整理 本文目錄(點擊可快速前往) 兩極化×零點擊×人機協作:商業思維與白領工作大革命智慧通膨,讓你的腦袋愈來愈不值錢AI 3.0時代,AI會執行、會自我進化焦慮無法解決問題,先看懂AI如何改變日常AI催生K型社會,「兩極化」加速撕裂世界 兩極化×零點擊×人機協作:商業思維與白領工作大革命 人類不是第一次體驗經濟規則的巨變。18世紀末,一台蒸汽機開始在英國的紡織工廠裡轟轟作響,沒有人預料到,這台燒煤吐霧的機器會在接下來的一百五十年間,掀翻、重塑整個人類文明。農民湧入城市、手工業者被機械取代、全新的中產階級誕生,伴隨而來的是童工、貧民窟與殖民掠奪。《經濟學人》統計過,從工業革命爆發到人類逐步適應,整整花了一百五十年,一直要到20世紀下半葉,科層社會、教育制度與現代白領的工作型態才慢慢成型。換句話說,好幾代人都成了那場巨變裡的實驗品與犧牲品。現在,AI正在做一模一樣的事,只是速度更快。 蒸汽機是人類第一次把「體力」大規模外包給機器;19世紀末普及的電力,讓「動力」變得隨手可得;而AI,是至今為止最讓人不安的第三次,因為這回被外包的是「智力」。以色列歷史學家哈拉瑞(Yuval Noah Harari)在《連結》(Nexus)一書裡指出,印刷機和原子彈都還只是人類手中的被動工具,再強大也不會自己做決定;但AI會推理、會判斷、會自主行動,甚至開始自我改善,已經跨越了「工具」的界線,正在變成一個有行為能力的行動者。 而且AI這次是拿白領開刀,從那些最高薪、最仰賴認知能力的知識工作者下手。所以諾貝爾物理學獎得主、深度學習教父辛頓(Geoffrey Hinton)和NVIDIA執行長黃仁勳(業界都叫他老黃),最近才會公開叫年輕人去當「水電工」。畢竟當你需要通馬桶的時候,機械手臂可能永遠沒辦法靈活地鑽進你家浴室。當AI教父們的職涯建議變成「學好通水管」,你就知道遊戲規則翻得有多徹底。 智慧通膨,讓你的腦袋愈來愈不值錢 由於AI愈來愈好用,又愈來愈便宜,所以我提出了「智慧通膨」這個概念。過去「智慧」是稀缺資源,企業願意付高薪給律師、顧問、工程師等精英,要的是他們腦中無法被機器取代的知識、獨立思考與判斷力。但生成式AI問世並持續進化,加上Google、OpenAI、Anthropic等大廠把AI的API(Application Programming Interface,應用程式介面)價格壓到幾乎免費,任何人打開手機就能取得媲美專業人士的智慧輸出。這時候,「智慧」這個資產,就像通膨的貨幣一樣開始貶值。以前你擁有100萬元的智慧,在市場上就是值100萬元;如今AI讓人人口袋裡都裝著100萬元,你那一份可能只剩50萬元。 更殘酷的是,AI的算力和知識儲備量,實際能夠產出的價值可能高達1,000萬元、1億元,甚至更高,那是人類肉身大腦永遠無法企及的資料量與推理速度。因此,智慧通膨正在加速淘汰「不會用AI的人」,同時也在重新定義「有價值的人」到底長什麼樣子。 Google在2026年5月的I/O大會上揭露了一個讓所有人倒抽一口氣的數字:他們每個月處理的token數,從2024年5月的9.7兆,一路爬到2025年5月的480兆,到2026年5月已經來到3.2千兆(Quadrillion, 3.2×1015),年增7倍!同時間,Google API每分鐘處理190億token,有375家Google Cloud企業客戶,過去十二個月每一家各自處理超過1兆token。這些數字翻譯成現實是「智慧」這項商品的生產規模,而它正以人類經濟史上沒見過的速度被放大。智慧通膨完全展現在這條曲線裡。 AI 3.0時代,AI會執行、會自我進化 我自己把AI的發展階段,以純商業角度分成三個階段。AI 1.0是AI根本還不太能用、頂多是個隱形配角的時代。這個時候AI還沒創造出什麼驚人的應用和商業價值,一切都還在迷霧當中,多數人甚至不知道什麼是AI。1.0是一段漫長的時代,因為AI早在1950年代就被提出,開始發展。 AI 2.0是ChatGPT橫空出世、生成式AI快速落地的時代,大約持續到2025年結束。這段期間AI進入爆發成長期,每個人都聽過AI,使用率快速提升,大型語言模型學會從海量資料中「生成」大量文字、圖片和影片。AI 2.0的商業時期非常短暫,只有三年;雖然已經在全世界開啟革命,但這段期間AI還是一個被動配合人類的軟體程式。 至於我們現在身處的是AI代理當道、而且會自我進化的AI 3.0時代。AI現在可以主動替你行動、判斷、執行任務,甚至在沒有人類介入的情況下,跟自己對話、辯證、合成新知識。它若覺得某段程式碼沒寫好,就自行改寫,改壞了再重來一次,活生生就像是一個會幫自己做器官移植的有機體。 2024年我寫第一本書《AI世界的底層邏輯與生存法則》的時候,「擴展定律」(Scaling Law)還是業界和學術界最被信奉的教條,背後的想法很簡單:餵給AI更多資料、投入更多算力訓練,AI就會更聰明。但到了2024年底,這條路徑開始遇到瓶頸:全世界的高品質訓練資料已經被搜刮過好幾輪,嚴重短缺;算力的成長也追不上需求,老黃甚至說全世界的算力還差100倍。光靠「餵更多資料」,已經無法讓模型更聰明了。 就在擴展定律看似走到盡頭時,自我進化的大門慢慢打開了。Google DeepMind提出了「嵌套學習」(Nested Learning),試圖模擬人腦的層層抽象結構,讓AI能在不必每次從頭訓練的情況下,持續學習新事物。其他大廠也都在積極解決AI的記憶問題,讓模型真正「記住」與使用者的互動脈絡,避免每次對話都失憶;2026年,甚至連飾演「惡靈古堡」女主角的蜜拉.喬娃維琪(Milla Jovovich)都看不下去,自己動手開發開源AI記憶工具MemPalace。 這些進展意味著AI的進化速度沒有放慢,反而還在加速。生成式AI問世之初,Google、OpenAI、Anthropic等巨頭一、兩個月才發布一次新模型;現在則是以每週、甚至每天的速度在迭代。Anthropic執行長阿莫代伊(Dario Amodei)在2026年的多次訪談裡更直接指出,目前所有前沿模型公司在拚的,是誰可以先「成功把軟體開發完全閉環」:讓AI進入完全自我訓練的狀態,人類不再需要插手。一旦AI跨進這個階段,模型自己就會變得愈來愈聰明,達到我們目前無法想像的智慧高度。 相較之下,人類是碳基生物,腦部結構不太會改變,適應社會變化的速度遠遠跟不上機器的迭代速度。這便是AI 3.0時代最讓人焦慮的現實。 焦慮無法解決問題,先看懂AI如何改變日常 既然我們無法阻止AI進化,就必須看懂它將如何改變人類的日常。AI 3.0的第一個具體衝擊,是能「外服內用」的AI代理在2026年全面落地,一邊帶來「零點擊時代」,一邊創造了全新的「人機協作」模式。 當AI代理搭配「模型上下文協定」(Model Context Protocol, MCP)、「A2A通訊協定」(Agent2Agent)等,開始替使用者完成搜尋產品、比價、下單的一條龍動作,傳統網站靠「流量」和「點擊」維生的商業模式就面臨瓦解。使用者再也不需要打開任何網頁、滑過任何廣告,因為AI代理在對話框裡就把一切搞定了。當你的品牌不被AI提起、推薦,就等於在網路上消失。 除了外服,AI代理也可以「內用」。2026年初紅遍全球、由奧地利開發者彼得.斯坦伯格(Peter Steinberger)釋出的開源代理框架OpenClaw(暱稱「龍蝦」),就是最具代表性的案例。OpenClaw自己是一層「代理外殼」(Agentic Harness),沒有內建模型,使用者把它裝在自己的電腦上,再接上Claude、ChatGPT、DeepSeek等任一大型語言模型當大腦,OpenClaw就會替你打開信箱回信、上網訂行程、自動進行日常工作流程,甚至串接WhatsApp、LINE、Telegram等通訊軟體,代理你跟他人對話。它在中國大陸紅到百度、騰訊、字節跳動都推出自家「克隆」(Clone)版本,光是2026年3月,北京就辦了好幾場「裝龍蝦」的線下活動,現場排隊上千人。 同時間,Anthropic推出Claude Cowork,把代理能力擴展到一般白領的桌面環境,可以直接操控電腦、整合行事曆和各種應用程式;OpenAI的ChatGPT Codex則在雲端進化,讓開發者把整個軟體專案託付給AI自主執行。 但代理時代帶來的不只是生產力解放。同一份「能自己寫程式、自己執行」的能力,反過來也成了人類社會新的攻擊面。2026年4月,Anthropic公開AI資安防禦計畫Mythos Preview與Project Glasswing;5月,OpenAI端出Daybreak,正式宣告了AI資安成為一個全新的競技場:能夠主動發現程式漏洞的模型,正在改寫整個網路世界的防禦邏輯,這部分我會在第四部詳細說明。 當AI從「給你答案」升級成「替你辦事」的時候,企業的運作邏輯也跟著從「加人做事」變成「先加AI、再視情況決定要不要加人」。這場白領的工作革命,已經正式無聲地展開。 AI催生K型社會,「兩極化」加速撕裂世界 所有技術革命都有贏家和輸家,但AI這一次拉出的距離,可能是人類史上最大的一次。我用「兩極化」來概括這個現象。2020年新冠疫情爆發後,眾家經濟學家在爭論疫後復甦的經濟型態會是V型(快速反彈)、U型(緩慢回升),還是L型(長期停滯),但維吉尼亞州威廉與瑪麗學院(College of William & Mary)經濟學教授彼得.愛華特(Peter Atwater)在社群媒體上推廣了「K」這個字母。 想像一下,K左邊的交叉點是危機發生的時刻,往右上延伸的那條線代表高收入族群,疫情期間照樣在家上班,疫情後股票資產持續翻倍;往右下墜落的那條線代表低收入族群,餐廳、娛樂、旅遊業大量裁員,生活愈來愈艱難。兩條線愈走愈遠,中間那片曾經安穩的地帶迅速被掏空。 節錄自:天下文化出版《智慧通膨下的新商機:AI時代的稀缺能力與新護城河》/程世嘉Sega Cheng、蕭玉品採訪整理 著 [joblist_plugin title='更多104【AI】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai' amount='3'] [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
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AI 時代的研發現場:回歸人才特質,技嘉如何重新定義工程師的工作方式

隨著 AI 技術快速發展,科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格,轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具,而是重新定義工程師的工作方式,整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。 文/104人力銀行 本文導覽: 從自動化到 AI 工具導入,研發現場的變革早就開始 AI 真正改變的,是工程流程的邏輯 AI 改變選才條件嗎?技嘉更看重的是:人格特質 AI 不會取代工程師,但會改變工程師的角色 在技嘉科技(GIGABYTE Technology,以下簡稱技嘉)的研發現場,這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年,主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧,從早期 CI/CD 與開發自動化,到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程,真正改變的並不是單一技術,而是整體研發流程的思考方式。 從自動化到 AI 工具導入,研發現場的變革早就開始 吳宗達回憶,十多年前進技嘉時,研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作,流程也尚未建立完整的標準化機制,於是開始著手推動工作流程的優化,而 AI 的導入並非突然,而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上,AI 的加入更像是一把催化劑,正微妙地重塑工程師的日常。 過去很多時候,只要把功能完成即可;現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完,現在會更重視為什麼這樣做,還有怎麼讓別人下次更容易接手。」 AI 真正改變的,是工程流程的邏輯 AI 對研發現場最大的影響,其實不是單一工具,而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容,過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈,僅需交付給特定負責的人即可。 隨著產品與系統越來越複雜,單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系,這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗,必須被整理成文件、紀錄與規格,甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。 從口耳相傳的經驗,轉向數位化的 Open File,最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看,真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出,若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料,AI 也無法持續迭代學習。 也因此,就研發流程上逐步從「流程導向」(Process Oriented) 轉向 「API 導向」(API Oriented)的思維,將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接,整體的工作流程也能橫向擴展。 他坦言,AI 目前主要還是輔助的角色,部分的規格整理、工作日誌彙整,皆可透過 AI Agent 協助完成,同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時,仍需要回到「人」來做最後的決策。 技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達 AI 改變選才條件嗎?技嘉更看重的是:人格特質 AI 技術快速發展,也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件;而在技嘉的研發團隊中,選才標準並沒有出現劇烈改變,反而是回歸初衷:人格特質。 人資夥伴補充,技嘉的研發職缺,第一關是由主管直接做篩選,長期以來他們最重視的特質,其實一直沒有變:好奇心、學習能力,以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分,對多數 RD 職缺來說,並不是唯一的門檻,只要具備良好的基礎能力與學習意願,很多工具都可以進公司後再學習。 在吳宗達看來,AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察,現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力,像是開發小工具、嘗試自動化流程,甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗,往往能反映一個人是否真的對技術有興趣,也更容易被企業注意到。 「如果一個人平常就會自己做一些 Project,我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢,對許多年輕工程師而言,找工作不再只是離職後才開始準備,而是平時持續累積作品與成果,在市場上保持被看見的狀態。 AI 不會取代工程師,但會改變工程師的角色 當被問到 AI 是否會取代工程師時,吳宗達的答案很直接:「不會,但工作思維一定會變。」他認為,未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者,而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題,包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。 因此,看似「工作變多」,但其實是那些是原本被忽略的流程工作,現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟,工程師的價值也正在改變:不再只是完成某個任務,而是能理解整體工作流程、整理知識,並讓團隊能力得以持續累積。 AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代,反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強,人真正不可取代的能力,仍然是持續學習、理解問題,以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 [joblist_plugin title='更多104【技嘉科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a4kvltk' amount='3']
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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 本文目錄(點擊可快速前往) 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 推薦閱讀: AI時代人才怎麼學?擁有「4大軟實力」更重要 沒有人會是「AI」局外人!當AI技能從選填題變成必選題,你確實該緊張 2025職場技能趨勢!該放上履歷的15種高薪技能
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AI協作的3個關鍵階段:節能、增能、賦能!

原標題:AI協作的3個關鍵階段:節能、增能、賦能!【聽見趨勢】 AI浪潮席捲而來, 工作型態正在改變,很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問:「AI會取代我們嗎?」「如何用AI?」「從哪裡開始?」因為這些疑問,我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師,來進行分享。老師不僅有資訊背景,還是簡報溝通專家,融合與「資訊」及「人」的溝通洞察,給出許多應用AI的超實用建議! 文: 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師 本文目錄: 與AI協作溝通的應用與挑戰 如何用AI優化企業作業流程 AI協作3階段:節能、增能、賦能 AI時代的人類角色:你依然是機長! 3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI 1. 與AI協作溝通的應用與挑戰 在AI工具的應用過程中,許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題,或者產生「幻覺」,讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折,甚至放棄繼續使用AI工具。然而,這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。 小花老師提到,因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗,因而對人機溝通有獨特的見解:「在資訊管理我們是要跟電腦講話,可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間,它需要明確的目的性、對方的邏輯性,以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向: 方向1:理解AI提問的語法與邏輯 第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻:我們應該把AI視為一個「外國人」,而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣,與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程(Prompt Engineering)技巧,以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。 「你不能把AI當做機器,你要把它當作是一個外國人,用他懂的語言,交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧,我們可以顯著提升與AI互動的效果。 將AI視為「外國人」而非機器,需要用特定的語法與之溝通 研究官方提供的提示工程(Prompt Engineering)技巧 掌握提問的基本文法和邏輯結構 104人資市集一站式幫你解決企業培訓,管理、AI職能、企業法遵>> 方向2:了解AI的能力與限制 AI技術雖然強大,但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」,即一本正經地說出不準確的信息。同時,很多AI模型無法實時連網獲取最新信息,也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度,他的限制又在哪裡,風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性,並作出相應的調整和驗證。 持續關注AI功能的更新與發展 認識AI的局限,如無法上網、可能產生幻覺等 避免單純複製貼上,需要理解內容的正確性 方向3:善用不同AI工具的優勢 在當前AI工具快速發展的環境中,每個工具都有其特定的強項。例如,Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點,並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項,你都去嘗試過之後,你會發現工具是要多個東西組合之後,才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足,創造出更全面的解決方案。 小花老師分享了在金融業的實務應用案例:「像GPT或者是一些生成式AI,他們其實數學能力非常不好,會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時,我們建議將計算工作留在本機端進行,而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」 每個AI工具都有其特定強項,如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長 多方嘗試不同工具,找出最適合的組合 透過工具組合來發揮最大效益 2. 如何用AI優化企業作業流程 在企業環境中,AI不僅是一個輔助工具,更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為,AI就像電力一樣「只要用到電的地方,都會有改善;同樣地,AI可以用在任何有關思考的部分,都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域,AI的應用可以帶來顯著的效益提升。 然而,在運用AI工具時,企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件,如何在提升效率與保護資料間取得平衡,是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例: 提升簡報製作效能 運用AI進行角色扮演,模擬不同聽眾的思維模式 針對不同對象客製化簡報內容和開場方式 提高提案的精準度和準備效率 提升規劃能力 老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例: 運用AI進行利害關係人分析 模擬不同角色的需求和期待 透過管理顧問的角色扮演,擴展思考維度 根據各方意見制定具體執行方案 透過AI的協助,讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。 3. AI協作3階段:節能、增能、賦能 AI的應用不應該是盲目追求新工具,而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到,2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具,但到了2024年,企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。 老師以工具箱做比喻:「現在很多人手上都有很多AI工具,就像工具箱裡有很多螺絲起子,但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此,重點不在於掌握多少工具,而是要培養使用情境的想像力,真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解,AI協作可以分為三個階段,企業和個人可依據需求選擇適合的切入點: 節能階段:優化基礎工作流程 節能階段是AI應用的入門級別,主要針對那些耗時但相對單純的工作任務,這類工作的特點是幾乎人人都能完成,但往往需要耗費大量時間和精力,比如客戶發來一份PDF格式的報表數據,傳統做法需要手動重新輸入,不僅費時且容易出錯。但透過AI工具,可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式,這將大幅提升工作效率。 節能階段特別適合作為入門起點,因為這類任務相對簡單,容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間,就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外,這個階段的工作通常風險較低,即使出現錯誤也容易發現和修正,非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。 增能階段:提升專業工作品質 進入增能階段後,AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是,使用者本身已經具備相關專業能力,而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗:「比如我需要幫客戶寫文案,我可以讓AI先產生多個版本的文案建議,然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感,也能大幅提升工作效率。」 這階段,AI不是取代人的專業判斷,而是透過提供更多選擇和可能性,幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量,同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。 賦能階段:開拓新的專業領域 賦能是AI協作的最高階段,善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段,使用者能突破原有的專業限制,探索和掌握新的領域。小花老師觀察到,許多專業人士透過AI工具,成功地將自己的專業知識延伸到相關領域:「比如一個財務專家,可能過去只專注於數據分析,但透過AI的協助,他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告,甚至發展出數據故事化的能力。」 賦能階段的關鍵在於,它不僅能提升效率、改善現有工作流程,更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線,建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要,因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。 免費申請試閱企業訂閱制課程!法遵、職能、AI通識課提升全員工競爭力 >> https://104ha.com/5CjvW 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! 業界最划算的企業培訓訂閱制方案!免費申請課程完整試閱 >> 超過7000+的HR都報名過的104人資學程!七大主題課程幫你系統化學習 >>   免費企業學習平台 x 培訓課程 = 零成本企業培訓自動化 >> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >> 加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>
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AI最新熱門工作揭曉!工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入

2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載 OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧(AI)新創公司,正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才:前線部署工程師(Forward-Deployed Engineer,FDE)。這些軟體工程師必須既要會寫程式,又要在派駐到企業客戶組織內時,能和顧客交流,協助客戶客製化模型,加速採用AI技術,以創造更多收入。 英國金融時報(FT)報導,OpenAI今年初成立一支FDE團隊,預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示,今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模,擴大為五倍,以滿足客戶需求。 求職平台Indeed數據顯示,這種需要與客戶面對面交流的AI職缺,今年來已一飛沖天,1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。 這種人才趨勢的出現,是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業,都正日益熱衷於引進AI工具,但常不確定該如何應用AI技術,以及要怎麼利用這筆投資獲利。 Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示:「一家財星500強(Fortune 500)的銀行業者,和一家打造原生AI產品的新創公司,需求完全不同。」 數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚,形容這種方式為「從內部發現產品」,「你會希望自己打造的事物,在以簡報介紹給客戶時,促使他們說,『這東西將顛覆遊戲規則』」,前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。 Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經,招募這種人才,如今FDE已約占半數員工,並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。 AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示,一開始和客戶簽約時就部署工程師,有助建立長久而持續的關係。 雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小,但OpenAI表示,此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說:「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求,並幫助我們基於真實世界的運作,提升研究和產品陣容。」 延伸閱讀: 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 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 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明,攻搶12萬AI職缺!
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AI時代的資工人何去何從?專家:向「文組」取經是條出路

AI快速發展,當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準,資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能?專家認為,未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維,讓資工系變得「更像文科學位」。 文/田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載 本文目錄(點擊可快速前往) 教育怎麼改?「AI素養」是關鍵另一種機會:發現文科思維的價值 當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式,資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能?卡內基美隆大學等程式教育專家建議,讓資工系長得「更像人文學科」,是一條出路。 隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化,它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰,它們最有殺傷力的,還是針對電腦科學領域。 如今,大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手,而且能力正在迅速提升。 今年一月,Meta執行長祖克柏預測,AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。 新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析,在過去三年中,尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量,下降了65%。 教育怎麼改?「AI素養」是關鍵 大學校園裡,以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所,都在努力理解技術轉型的影響,並努力思考在AI時代該教授哪些內容。 美國頂尖資工院校之一,畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學,資工教授柯提納(Thomas Cortina)指出,「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績,但今年,資工學院還是暫停暑期工作,邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。 哥倫比亞大學的資工教授溫(Jeannette Wing)也表示,「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」 綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者,他們認為資工學科可以擴展,變得「更像文科學位」,亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。 這與美國國家科學基金會(NSF)的想法不謀而合。 該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫,結合大學與研究人員,共同探討AI教育的本質。 主導這項計劃的資工教授馬希爾(Mary Lou Maher)直言,「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注,而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」 其中,運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務,逐步訂定解決方案,並利用數據得出基於證據的結論;而AI素養指的是,理解AI如何運作、如何負責任地使用AI,以及AI如何影響社會。 馬希爾強調,培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。 根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》,當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。 報告裡也提到,「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」,而是對全人類都很重要,教育部門更該強化這個技能。 歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」(AILit),預期在2026年發布,幫助年輕學習者以批判性、創造性,和合乎道德的方式接觸AI。 另一種機會:發現文科思維的價值 在求職市場上,資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。 在一片慘淡的就業前景中,北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克(Connor Drake),幸運地在30次投遞(通常要投100-200次)後,就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。 德雷克分享,他個人對AI的「防禦策略」,是拓展自己的技能組。除了資工專業以外,他還輔修政治學,加強學習安全與情報研究,並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來,他就更能勝任網路安全專業領域的工作。 「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙,」22歲的德雷克說道,「但現在情況已不是那樣了。」 最後,儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬,但也有專家認為,AI對於「輔助軟體市場」大有前景。 如今,從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人,這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造,並由這些產業的數據庫提供支援。 史丹佛大學計算機科學教授艾肯(Alex Aiken)認為,軟體工程崗位的成長可能會下降,但參與程式設計的人員總數將會增加。 因此,大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學,並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。 或許,有一個重要的前提是:資工學員不會太過仰賴AI本身。 卡內基美隆的柯提納表示,許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」,「但他們連一半的程式碼都看不懂,」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值,打算重新開始。」 (資料來源:NYT, WEF, Nature, FAS) (原文標題:AI時代的資工人該何去何從?專家:向「文組」取經) 推薦閱讀: AI會取代工程師嗎?寫程式不再是門檻,如何打造不可替代的能力? AI強勢取代!企業寧僱AI也不找菜鳥,今年畢業生有多慘? 念到博士卻失業?AI時代,大學畢業該繼續升學嗎? AI浪潮下孩子還要上學嗎?世界權威、母親李飛飛:教育是這4重點 AI秒殺人類工程師,現在矽谷科技家長都希望小孩讀「這類科系」 [joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001004' amount='3']
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微軟「AI員工」報到 可執行複雜、跨工具協作任務 台鏈振奮

2026-06-18報導 經濟日報記者蘇嘉維 由聯合新聞網授權轉載 微軟宣布「AI員工」正式報到,昨(17)日於全球推出Copilot Cowork,並獲全球逾半數的《財富》500強(Fortune 500)企業使用。法人看好,微軟推出AI員工後,有望帶動AI算力需求增加,不僅帶旺鴻海(2317)、廣達及緯穎等代工廠,也將為PC品牌注入一股全新成長動能。 延伸閱讀:你也是膨風一族嗎?63%上班族AI能力都在灌水,為什麼會這樣? 微軟指出,Copilot Cowork能夠執行複雜、長時間運行且需跨工具協作的任務。使用者只需定義工作內容Copilot Cowork即可端到端完成整個流程,並交付完成的結果,不僅是提供草稿或建議。 微軟「Copilot Cowork」功能與概況 核心應用可協助使用者定義任務目標,同時達成跨工具使用,獨立完成使用者交付的專案任務鎖定市場企業用AI領域最大特點透過雲端執行模式,讓使用者PC關機後,AI也可自動執行任務未來效應微軟Windows在PC市場稱霸情況下,有望帶動代理式AI應用快速推進 其中,Copilot Cowork最大特點使用雲端託管(Cloud hosting)讓檔案不會儲存於本機裝置,不僅安全性受到嚴格控管,且即便使用者筆電關機,任務仍可持續執行。內建的Work IQ 支援將所有任務與企業既有的系統連結,確保所有工作精準反映真實的脈絡,另外多模型設計可依照任務需求使用最合適的模型,並將隨著更多模型推出持續擴展能力。 Copilot Cowork目前已經整合Anthropic旗下的Opus 4.8與Sonnet 4.6等AI模型,並支援OpenAI的GPT 5.5。不僅如此,微軟預計在未來數周內發布的最新模型 Cowork 1,主打透過後訓練(post-train)優化,以相對更低的成本完成任務。使用Copilot時,使用者不會被綁定單一模型,可以根據需求選擇最具效益的模型或前瞻模型。 據了解,Copilot Cowork是微軟大規模進軍代理式AI(Agentic AI)市場的重要一步,不同於先前AI模型的一問一答方式,Copilot Cowork可獨立執行工作專案,即便電腦關機,也可以雲端運算方式持續推進工作,同時微軟Windows作業系統在稱霸PC市場情況下,代表Copilot Cowork將可望快速拓及全球PC,推動代理式AI應用快速發展。 微軟在推出Copilot Cowork同時也象徵AI算力需求進一步成長,當前切入微軟AI伺服器供應鏈的鴻海、廣達及緯穎等ODM廠後續接單有機會暢旺。 法人指出,廣達在微軟供應鏈不僅成功拿下GB300系列的NVL 72伺服器大單,後續Vera Rubin伺服器也將在下半年開始量產出貨,為廣達下半年營運增添成長動能。 [joblist_plugin title='【廣達】精選職缺,104上都看得到!' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='5'] 不僅如此,微軟推出Copilot Cowork產品後,有望為PC市場帶來代理式AI新浪潮,推動PC換機需求,讓今年相對平淡的PC市場營運添新柴火,華碩、宏碁、微星及技嘉等PC品牌廠同樣受惠。 ▲ 圖片來源:聯合新聞網授權轉載
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