AI 協思簡報術｜從模糊點子到精準說服的提案策略
104學習
Artificial Intelligence
具備此技能表示能運用機器學習、深度學習等技術，讓電腦模擬人類思考與判斷，提升工作效率與決策品質。在各行各業中，能分析大量數據、自動化流程，創造價值並降低人力成本。具備此能力者，通常能操作相關工具與程式語言，並理解演算法原理，對未來職場轉型及數位化趨勢十分關鍵。掌握此技能，有助於提高競爭力，並開拓跨領域合作機會。
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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)
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
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
CCMSE NG with AI
CCMSE NG with AI證照專注於結合人工智慧技術與跨領域系統工程的應用，培養具備系統思維與AI實務能力的人才。持證者能運用AI工具優化系統設計與管理流程，提升企業決策效率與競爭力，適用於製造、資訊科技及工程管理等多元產業。此證照強調理論與實務並重，助力專業人士掌握未來智慧化趨勢，提升職場價值。
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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！
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AWS
SSE AI Essentials國際認證
科技的發展，硬體的進步，新的計算機演算法不斷更新，開創造了人工智慧(Artificial Intelligence)的時代來臨了，目前已經成為全球學術單位、政府機關以及頂級企業必須認真面臨的挑戰。人工智慧(Artificial Intelligence)將會是個人求學、進修、求職，深造的必須技能。個人或企業在了解人工智慧之後，面對千變萬化的世界時，才能即時作出最適當的回應，在這科技日新月異的時代，不會輸在起跑點上。
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AI技術如何重塑職場？主管必備的3大應對策略，掌握數位轉型關鍵，強化團隊競爭力
在人工智慧（AI）迅速崛起的時代，許多人開始反思：「AI將如何重塑工作模式？」、「未來AI技術對團隊與業務會產生哪些影響？」以及「如何在AI時代中取得優勢？」這些問題凸顯了現代職場對於AI技術的深切關注。本文將探討AI帶來的職場變革，結合AI數位轉型的優勢，為主管提供應對策略，協助他們在這波科技浪潮中把握新的職業機會。
文/104獵才顧問行銷企劃部
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【本集課堂分享人物】
劉俊鴻 Darlian Liu 104高階及關鍵人才庫 顧問
📽️回顧看上集👉《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
本文導覽：
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
1. 自動化提升效率
2. 新興職業的誕生
3. 傳統職業的轉型
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度?
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機?
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
AI技術正在快速重塑我們的工作方式和職場格局，帶來了深遠的影響。從自動化流程到創新應用，AI不僅提高了工作效率，還開創了許多全新的職業機會。
1. 自動化提升效率
AI技術自動化了許多重複性和低效能的工作，解放了人力資源，使員工能夠專注於更具創造性和戰略性的任務。這種轉變不僅提高了生產力，還促進了工作滿意度。
2. 新興職業的誕生
AI技術的進步催生了許多新興職業，如數據科學家、AI工程師、機器學習專家(👉超過400個AI相關職務等你來關注)等。這些職業不僅薪資優渥，還擁有廣闊的發展前景，成為職場中的新寵。
3. 傳統職業的轉型
傳統職業在AI的影響下也在發生轉型。例如，市場營銷人員現在需要掌握數據分析和AI工具，才能在數位化時代中脫穎而出。這種轉型要求職場人士不斷更新技能，以適應新的職場需求。
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
數位轉型是指組織或企業利用數位科技重新設計業務流程、改善組織運作，並提升整體價值創造力的過程。對於主管來說，這不僅是技術的更新，更是促進團隊協作、提高效率和增強競爭力的關鍵策略。透過數位轉型，主管可以引導團隊在新技術的支持下，實現更靈活的運作模式，並在不斷變化的市場中保持優勢。
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
數據驅動的決策過程使企業能快速響應市場變化，並做出更精準的商業判斷，從而增強競爭力，提升團隊效能。
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
建立數位文化能鼓勵員工探索新技術，增強團隊的創新能力，進而促進企業整體成長和效能提升。
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
數位化流程可減少人為錯誤，加快業務運作速度，讓團隊專注於更高價值的任務，進一步提升團隊效能。
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度
利用AI技術分析顧客數據，企業可以提供個性化服務，增強顧客整體體驗與忠誠度，提升團隊在客戶關係管理中的效能。
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機
在AI時代，企業應鼓勵創新思維與實驗，探索未來的新商機，這將促進團隊的靈活性和效能，保持市場競爭力。
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
在這個快速變化的時代，保持開放心態至關重要。面對AI浪潮，主管們應鼓勵團隊勇於嘗試新技術，積極參與相關活動。這不僅能提升個人技能，還能培養團隊的創新精神，讓每位成員都能在面對挑戰時保持競爭力。
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
為了適應不斷變化的AI技術，持續學習和加入同好圈是關鍵。參加線上課程、教育平台或工作坊，並融入Facebook社團、粉絲頁或LINE專業群組，這不僅能提升專業知識，還能鼓勵團隊成員建立人脈，拓展視野，確保在職場中不斷前進。
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
在AI時代，與AI有效溝通的能力將成為職場競爭力的關鍵。主管們應該鼓勵員工學習如何使用AI工具，並強調這項技能對提高工作效率的重要性。透過掌握與AI的溝通能力，團隊將能在複雜的職場環境中脫穎而出，贏得未來的機會。
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
AI技術正在引領職場的巨大變革，帶來了無數的機遇和挑戰。職場求職者應該保持開放的心態，擁抱挑戰，持續學習，並提升溝通技巧和心理素質，才能在這波科技浪潮中找到自己的職業機會。無論未來如何變化，只要做好準備，就能在新的職業環境中找到屬於自己的位置。
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AI 處理器設計工程師
聯發科技股份有限公司│新竹市熟悉處理器系統BUS and memory architecture、熟悉Verilog
AI software development manager
廣達電腦股份有限公司│桃園市龜山區8年以上工作資歷│C 、C++ 、Java 、Python 、JavaScriptg
電腦輔助工程CAE與AI資深工程師
緯創資通股份有限公司│台北市內湖區4年以上工作資歷│電腦輔助工程模擬技術或AI開發經驗、Dassault Systèmes、ANSYS、SIEMENS、Hexagon
數位科技處-AI人工智慧專案管理師
永豐商業銀行股份有限公司│台北市中山區具備AI相關背景知識，如CNN、RNN演算法、基礎建模方法等、具AI專案開發/管理經驗者
數位轉型服務-數據分析資深顧問
勤業眾信聯合會計師事務所│台北市信義區3年以上工作資歷│熟悉資料分析語言與框架、熟悉機器學習與深度學習等演算法建模
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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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盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI
AI正逐漸改變企業生態，在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。本文解析「10種工作情境、20大好用AI工具」，以及企業如何投入數位轉型和人才培育。
文／林麗珊 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
找到應用場景，幫「人」解決問題未來職場：九成工作者都必須懂AI10種工作、20大好用AI工具盤點
從高科技、資通訊到傳統產業，都爭相投入數位轉型和人才培育，提升員工與AI協作的能力，讓愈來愈昂貴又稀少的人力，做更有價值與創造性的工作。
生成式AI帶來的改變，被喻為第四波工業革命，不管是生產力提升、還是工作與生活方式的改變，都衝擊著企業經營的外在環境。面對這場可能長達十年的AI轉型馬拉松，企業該如何自我準備，帶領員工共同迎向未來，成為首要挑戰。
Google Cloud與人工智慧科技基金會合作發布《台灣企業AI準備度調查報告》，指出企業AI準備度分為五大面向：數據力、創新力、技術力、治理力、運算力。各項指標中，與組織調整、人才培育相關的分數幾乎都墊底。
即便近七成的企業表示，員工對AI的知識了解程度偏低，但僅5.9%的企業在未來三年將優先投入資源在人才招募或培訓上。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
協助企業訓練安全AI模型的台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾觀察，相較於生成式AI出現以前，現在台灣企業的成熟度逐漸提升，「大型企業愈來愈知道自己需要什麼樣的AI解決方案，人才也需要升級，擁有相應的能力。」
根據104網站的統計，目前市面上約有2.9萬個AI人才相關職缺，年成長7%左右，但呈現產業分布不均衡的現象。
對於AI資本投入和數位化程度更高的半導體業、高科技製造業，以及以數據和服務為基礎的資通訊產業，最缺乏AI人才，這代表技術力的領先，而這些產業也處在領跑的位置。
人工智慧科技基金會連續兩年的「台灣產業AI化大調查」，發現台灣企業僅三成在內部啟動AI專案，其中資通訊產業整體分數領先，與傳產及政府部門的落差巨大。
找到應用場景，幫「人」解決問題
生成式AI的出現，讓企業與員工都產生了危機感，有愈來愈多企業站上轉型的起跑線。
2018年，鉅鋼機械管理部經理簡光正就是第一批到人工智慧學校上課的中部傳產資訊主管，當時他就看見AI可能帶來革命性的改變，但他也深刻感受到，即使生成式AI出現，在傳統製造業中仍然很難找到應用場景。
例如，生成式AI目前經常被應用在聊天機器人的客服，但生產製鞋工具機的鉅鋼，產線問題複雜，機台故障的原因千百種，很難單純依靠AI客服解決。
「客戶花了一、兩千萬買機台，不太可能只靠AI問答就解決問題，客戶不會信任，一定會打電話來問，」簡光正說，在效益不高的情況下，目前只能先從改善營運效率中找AI應用場景，還沒辦法導入核心產線。
反觀另一間傳產亞東預拌混凝土，則是為了求生存，大力投入數位轉型，針對人才進行培育，改善整體生產流程。
「我們資源有限，不能為了AI而AI，一定要拿來解決人遇到的問題，」亞東預拌總經理金崇仁說。
2020年，金崇仁擔任亞東預拌混凝土總經理，當時公司獲利長年都在及格邊緣，他認為這並非永續經營之道，決定展開全面數位轉型，提升整體營運效能。
過去水泥業必須大量靠人力管理原物料，既費時、高危險、也不精準。砂石原料易受天氣影響，每日含水量不同，配方也需要相應調整，廠內員工還要每天爬上14層樓高的桶槽，以測量料槽內的原料狀況與存量。
年屆70的金崇仁，仍然有著強烈的學習心與求知慾。他看到科技廠應用無人機做廠區的巡檢，便主動去考無人機操作執照，挽起袖子親手實作。
現在亞東預拌在全台20個廠區，桶槽上都裝有智慧感測裝置，能即時監測並回傳桶槽內原料數據，還能透過無人機紅外線感測裝置，來判斷桶槽內的膠料狀況。
「數位轉型一定是人才優先，」當金崇仁決定著手調整公司體質時，他主動帶領50名高管與數位轉型團隊，報名人工智慧學校經理人專班，完整參與為期14週的課程，團隊回到公司後，開啟了26件數位轉型專案。
在亞東兩年半的數位轉型旅程中，軟體與人才的支出，甚至超越硬體支出，其中對於人才培育的投資佔比超過七成。不過，這也使公司整體獲利成長達到74%，逐步展現數位轉型的成效。
未來，混凝土廠產線上的人力將大量減少運用體力與高危險工作，而是在監控室判讀數據，並即時操作、調整混凝土配方，達成更高效的精準生產。
未來職場：九成工作者都必須懂AI
AI正逐漸改變企業生態。長期培育產業AI人才的台灣人工智慧學校校務長蔡明順分析，生成式AI重新定義了人們的工作內容與人機互動、協作模式。
在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。
AI素養包括了解AI的原理與使用、評估應用場景、AI規範與倫理等，唯有真正了解AI的能力與限制，才能有效提升生產效率。
尤其是知識工作者、技術工作者，在與AI協作時，必須結合產業的專業知識，才能驗證AI的正確性。因此，如果企業需要深入導入AI工具，甚至啟動全面AI轉型，一定得先提升內部員工的能力，並將AI人才培訓納入策略規劃中。
人工智慧科技基金會技術處總監張嘉哲建議，尚未起步的企業，應先盤點自身的業務流程，梳理清楚有哪些會產生資料的節點後，再規劃應用場景，並針對業務同仁進行培力、舉辦內部競賽、促進跨部門合作等，撒下種子，啟發有潛力的人為企業帶來改變。
「導入AI其實也在為未來缺工的情況做準備，」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀說，AI不會取代人的專業，但是可以簡化重複性工作，讓愈來愈昂貴的人力，做更有價值與創造性的事業。
企業希望擁抱數位轉型，帶領員工共同前行是關鍵挑戰。如果只懂得技術，缺乏產業的背景知識，將很難發揮創意、解決工作的痛點。
在這場數位轉型的人才大戰，培養最了解流程的一線員工共同成長、轉型，是企業必備核心競爭力。
10種工作、20大好用AI工具盤點
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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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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
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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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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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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。
AI來了！工程師也會被取代？ 力抗AI的5大關鍵：創意、跨域、情感、文化、批判
AI來了！1秒即時翻譯、3秒幫客服噴出五套說帖、5秒幫企劃寫好一整年內容策展主題，您會被AI取代嗎？專家分析，士農工商只要是重複性高、自動化效能高、要大量處理資訊、或簡單處理文書等工作都會被AI取代；換個角度想，把這些任務交給AI，保留或發揮創意、跨域、情感、文化、批判等五大關鍵能力，文武百業仍有機會力抗AI。
【Pocket Casts這裡聽】 【KKBOX這裡聽】
【本集來賓】
104人力銀行職涯教育長王榮春，國立政治大學心理學博士，目前同時於東吳大學心理所、中原大學心理系、台北科技大學EMBA擔任兼任助理教授。
【本集重點】
🔸1:48 AI有多熱？今年Google trand 普遍落在50以上
🔸3:08 MIT研究：ChatGPT能減少文字工作者工時37%
🔸3:32 受AI影響 寫程式工程人員工作數降25~30%
🔸4:27 重複性高、不需要創意理工人才 也會被AI取代
🔸6:23 工程師不被取代三個關鍵：創意思維、跨域合作、與真實世界對話
🔸7:45 文科生優勢+AI協作 強強聯手更具競爭力
🔸8:52 AI趨勢1-研究AI：寫程式、演算法職務需求變多
🔸9:15 AI趨勢-用AI： 數據分析&社群行銷 企業徵才期盼具備AI技能
🔸9:56 AI趨勢3-新職務誕生：詠唱師
🔸10:14 文科生AI時代優勢：更有情感、更會說故事
🔸11:41 翻譯、口譯被取代？語言文化理解、專業知識、人際互動仍有優勢
🔸16:26 重複性高工作易被取代 加強創意、顧問、教育力
🔸17:50 AI能當Podcast主持人？口才、情感連結、主持風格無可取代
🔸20:22 AI能當Podcast內容策展人？是小幫手，但無法針對節目客製
🔸22:22 AI小幫手妥善使用方法：架構清楚、比AI更了解需求
🔸23:20 AI能當Podcast客服？客製化回應無法感受真誠
🔸25:42 瘋AI不焦慮！AI提供60分，提升至80~100分需人工雕琢
🔸26:16 降低AI恐懼 多與AI互動交流
🔸28:35 開始接觸AI 養成有問題問ChatGPT習慣
🔸30:06 ChatGPT能幫助寫履歷自傳、求職面試猜題
🔸32:58 理工科系做重複性高工作 機器出錯更低容易被取代
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。
[course_plugin api_type='course_id' title='AWS商業應用最受歡迎課程' id='553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15']
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。
[course_plugin api_type='course_id' title='AWS技術開發最受歡迎課程' id='6c274081-2d28-4fe6-ad3b-997567c09734']
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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挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
在補強AI 技能後，越來越多學習者開始進一步挑戰AWS官方證照。根據多項國際IT證照薪資調查，擁有AWS AI相關證照，平均年薪上看10萬美元，顯示雲端與AI技能已成為全球企業高度重視的能力指標。對求職者而言，AI證照不僅是技能驗證，更是企業在評估AI應用與技術能力時可直接參考的「專業可信度」。
104學習與AWS整理出最受學習者關注的AWS熱門認證：
AWS認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 AWS Certified AI Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的雲端從業人員-基礎級認證AWS Certified Cloud Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的機器學習工程師-助理級認證AWS Certified Machine Learning Engineer-Associate了解更多AWS認證的開發人員-助理級認證AWS Certified Developer-Associate了解更多
關於AWS官方認證更多資訊
如果還沒準備好立刻投入考照，104學習也提供多元的AWS認證學習資源，協助使用者們以更從容的步伐進入雲端與AI的專業領域。104學習涵蓋從基礎入門到進階備考的完整課程，包括雲端基礎概念、生成式AI應用、提示工程實作、機器學習訓練流程與AWS服務操作技巧等內容，都能找到相對應的學習路徑。104學習以系統化課程、可回傳104履歷的學習紀錄與彈性進度安排，陪伴準AI人才逐步累積雲端與AI技能，為正式挑戰AWS證照打下更扎實的基礎。
探索更多AWS認證課程
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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
「AI」能力將是決定未來職涯的關鍵！根據美國媒體《CNBC》近期報導，許多大學和學術單位都將「AI課程」加進新學期的課表當中，而且不限於科技領域的學系，組成份子多以人文學系、社會科學為主的媒體、通訊和資訊公司也在尋求精通AI的人才，表示未來各行各業都有可能受衝擊，專家提出警語：AI技能將是決定未來職涯的關鍵。
文／《104職場力》
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雇主希望僱用那些「懂AI」的人每個人都該「在餐桌上有一個座位」AI會取代我的工作嗎？你確實該緊張！當AI從「選填題」變成了「必選題」！AI技能可以「自學」嗎？專家：完全沒問題！
美國媒體《CNBC》針對近年興起的AI浪潮作出系列報導，發現越來越多美國的大學、學院等學術單位將「AI技能」納入學期課程表當中，而且當中並不限於科技產業相關的科系，甚至包括人文科系、社會科學等學系也是如此。
「如果現在你從事的是科技工作或相關領域，很顯然你需要擁有一個『AI』相關的學位。」人才招募網站《Handshake》的人才顧問、之前曾於特斯拉(Tesla)任職過的 Valerie Workman 在接受《CNBC》採訪時坦言道：「任何與AI相關的工作技能都能為你帶來優勢，特別是那些你非常想爭取的工作機會。」
雇主希望僱用那些「懂AI」的人
有愈來愈多跡象顯示，當前的雇主（不論美國、台灣或世界各地）愈來愈希望僱用那些「能熟練使用生成式人工智慧」的員工，如果能夠熟悉應用「大型語言模型」系統的更好，因為根據《Indeed Hiring Lab》的資料顯示，單從2023年9月起、短短一年間，美國的招募資訊中有「提及生成式人工智慧」的資訊增加了兩倍以上，而且持續爆增中，反應出市場對人才技能的期待。
美國專家表示：未來的學生不論想進入哪個產業，「懂AI」都非常重要，因此學校把「AI技能」納入課程當中時，就是一個很明顯的趨勢象徵。
延伸閱讀：盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI
每個人都該「在餐桌上有一個座位」
由於預估AI即將對各行各業的就業都產生影響，因此在教育第一線的工作者不約而同認為這個趨勢應該抓緊，各學科的學生都該把握學習機會。
AI不一定會是你的核心工作技能，但「即便你只是碰觸過一兩堂相關課程，也能讓你有實際的寶貴經驗被添加到履歷當中」。
好過你是一張白紙的狀態。
卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University)的電腦科學學院副主任 Kevin Collins 在接受《CNBC》的訪問時就直言：「我認為不是只有軟體工程師應該學會『AI技能』，每個人都應該參與其中，包括人文學科、社會科學、純科學的學生，每個人都應該有自己的一席之地。」
《CNBC》報導，卡內基美隆大學早在2018年就成為全美第一所提供「人工智能學士學位」的大學，陸續有數十名的學生獲得學位，後續讓超過13所以上的大學效仿，現在美國已有愈來愈多學校提供「AI相關課程」。
延伸閱讀：2025職場技能趨勢！該放上履歷的15種高薪技能
AI會取代我的工作嗎？你確實該緊張！
有超過半數的AI專家（56%）表示未來20年內AI將對美國產生正面影響，傾向AI有機會帶動整體經濟發展，但是根據《CNBC》的報導，只有17%的美國成年人抱持相同的看法，一般大眾似乎更恐慌「AI會不會取代了我的工作？」。
日媒「J-cast news」在日前也曾報導，早在10年前（2015年）日本的野村綜合研究所就曾預測，如果未來AI興起，全日本將有近半數的工作被AI取代，並列出「最可能消失的職業」與「最不易被取代的職業」。
當年的報告指出，保育員、廚師、建築工人、保全等「純勞力工作」屬於高度可被取代的職業。然而，時至今日、這些工作依然必須依靠大量人力來運作（全部啟用機器人的成本過高）反而原本被認為「不易被取代」的「創意類」職業，卻因AI技術進步、大型語言模型、智能運算等技術的革新而受到衝擊，不僅是書寫、設計、繪圖，就連需要經過多年培養的程式設計師也無法倖免（部分基礎程式編寫已可實現自動化）。
十年後的現況顯示，這些預測與現實發展大相逕庭，人類似乎真的該緊張。
延伸閱讀：AI衝擊職場！十年前「取代風險最高職業」預測大翻車 人類更累了
當AI從「選填題」變成了「必選題」！
當前職場談論「AI」的人非常多，也是許多企業高層關心的議題。
根據美國微軟和《LinkedIn》所發布的《2024年工作趨勢指數年度報告》(2024 Annual Work Trend Index)中指出，加入調查的美國企業高階主管有2/3坦承：自己絕不會僱用那些完全不懂人工智慧技能的人。
不過對很多公司（美國以外的公司更是）而言，人工智慧、AI、自動化作業依然是比較新的領域，卡內基美隆大學的 Kevin Collins 直言企業現在多半是模糊的知道自己應該要用「某種方式」來使用AI技術幫助公司成長，但到底是「哪一種」，多數企業還摸不著頭緒。
這也意謂著如果你是具備AI技能的畢業生（或自行進修的在職工作者），具備AI相關軟技能，將更比別人更具優勢──因為別人都還搞不太清楚狀況。
Collins 說：「不管是什麼技能，至少你在團隊合作和協作上，將受到前所未有的關注度。」
延伸閱讀：當專業技能遇上生成式AI，你會因此變更強、還是被取代？一圖看懂你與AI的距離
AI技能可以「自學」嗎？專家：完全沒問題！
如果自己就讀的學校、任職的公司沒有提供相關的AI技能進修機會，該怎麼辦呢？美國專家們認為這並不是值得擔憂的事情，因為當前的AI學習資源非常多，自學是完全沒有問題的！
曾擔任過特斯拉高階主管、自己也著有《量子進步：人工智慧時代職業發展的藝術與科學》一書的 Valerie Workman 說：「自己動手找相關課程，培養自學技能是完全可以的」。重點是在你如何規劃自己的人工智慧相關的背幾，你「從哪裡獲得」並不是重點，重點是「你會」。
當前美國包括Google、IBM等大型科技公司都提供免費的線上人工智慧課程。在台灣，以104人力銀行為例，旗下的學習平台《104學習精靈》也有超過170堂的「AI相關課程」可供學習利用。
Workman 說：「千萬不要覺得自己已經錯失機會，或是你老早就從校園畢業（意即：學習不重要了），不要覺得自己必須花上好幾個月的時間才能把AI技能寫進自己的簡歷裡。」，當前許多工作和職位，只要你對AI有基礎的認識與應用就足夠了。「站在雇主的角度，現在他們只是想看到你了解到『AI』的重要性，以及你正做些什麼來擴充自己在這領域上的技能。」
延伸閱讀：3種性質工作最不易被AI取代！技職人一身武藝比文憑更吃香
本文參考相關報導，經整理改寫。※ 參考資料：《CNBC》、《Microsoft》
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AI讓強者恆強、弱者更弱？企業與員工面臨的真實挑戰
根據美國媒體《CNBC》的報導：人工智慧專家指出，近期因為全球「AI」的興起已造成影響，不少職場領導者都在努力在「借助人工智慧」和「以人為本」之間取得平衡，因為AI熱潮有可能導致人類失業、「加劇工作中的不平等」，甚至可能是下一場全球階級戰爭的開端，當部分國家、企業和員工受惠，其他人可能被拋在浪潮後方。
文／《104職場力》
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AI浪潮來襲，人類的工作怎麼辦？聯合國示警：AI會讓「不平等」變本加厲？贏者全拿的遊戲，AI主導的世界會長什麼樣？企業到底該「保護人」還是「擁抱AI」？領導者該選「人」？還是選「AI」？你不該恐懼AI，而是共尋一起進化的方法
AI浪潮來襲，人類的工作怎麼辦？
在人工智慧迅速崛起的「AI浪潮」下，不少工作已經出現「讓AI成為替代人力」的狀況，導致有些企業已經開始注意到「人」與「AI」之間的平衡問題。
美國媒體《CNBC》報導：在美國已經有些公司領導人努力在獲利和「以人為本」之間取得平衡。
馬來西亞第二大銀行的聯昌國際銀行(CIMB,Group Holdings Berhad)的首席數據和人工智慧長 Pedro Uria-Recio，在GITEX Asia 2025的會議中告訴CNBC的記者：「公司有責任保護就業，因為人工智慧的熱潮可能將導致失業，甚至『可能加劇不平等』。」
「變革浪潮很巨大。」Pedro Uria-Recio 說：「而且不幸的是，有些人可能將被拋在後面。」
聯合國示警：AI會讓「不平等」變本加厲？
在此之前，根據聯合國貿易與發展署的報告中指出，全球人工智慧的市值在2025年4月，約莫是相當於德國的經濟規模，目前主要技術是用在「提高生產力」和「推動數位轉型」。然而，人工智慧的便利性也將影響最多40%的全球就業機會，該機構對於「自動化」與「就業流失」在報告中表達擔憂。
報告補充：人工智慧本身並不具有包容性，換言之相關技術的經濟效益屬於「高度集中」，取代性高、並不能兼容於舊有的社會。「人工智慧所驅動的『自動化』將有利於資本而非勞動力，將會擴大不平等並降低發展中經濟體仰賴的『低成本勞動力』競爭優勢。」
聯合國貿易與發展署預估，到了2033年的人工智慧市場價值將來到4.8兆美元，而且技術優勢將高度集中。
同樣的警告也出現在國際貨幣組織(IMF)的報告當中，他們早在2024年初就提出過警告，但是相對於聯合國的結論，他們認為對發展中國家的衝擊反而應該比較小：「高收入國家約60%的就業機會可能受到人工智慧的影響，而新興市場和低收入國家短期內受到的干擾會比較少，因為許多國家其實缺乏基礎設施來利用人工智慧的直接好處。」
但他們有著共同的結論：因為AI技術的「高度集中性」（掌握相關資源特定國家、經濟體較具優勢），因此最終仍有演變成全球資源不平等的風險。
延伸閱讀：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
贏者全拿的遊戲，AI主導的世界會長什麼樣？
除了可能導致失業和階級不平等，AI技術的分配不均甚至會造成國家間的勢力版圖重新分配。
聯合國貿易與發展署在報告中直指：全球40%的企業針對人工智慧研發的支出，到目前為止僅僅集中在100家公司，而這些公司高度集中在美國和中國。
此外領先群雄的科技巨頭，包括蘋果、Nvdia和微軟，這些有望從人工智慧熱潮中受益的公司，他們當前的市值幾乎已經可以跟「整個非洲大陸」的國內生產毛額相媲美。
國際貨幣組織的總裁 Kristalina Georgieva 因此敦促世界制定政策者應該積極應對這股「令人憂慮的趨勢」，認為應該採取相關措施以防止「科技進一步加劇社會緊張局勢」。她說：「我們正處於一場技術革命的邊緣，這場革命可能大幅提升生產力、促進全球經濟成長、提高世界收入，但它也可能取代一些就業崗位，加劇不平等。」
當有些產業可以因為人工智慧提高生產力，甚至工資時，有些產業正面臨著「完全無法應用」、進一步落後的風險。
聯合國的報告指出，目前AI技術在國家和企業層面已經開始加大技術鴻溝，截至目前為止共有118個國家（主要集中在南半球）完全沒有參與「AI」相關的討論。
延伸閱讀：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
企業到底該「保護人」還是「擁抱AI」？
有些人提出「公司應該努力幫助旗下員工培養AI技能」的觀點，認為全體員工都配備正確的技能，才能幫助企業更有效的去應對當前的「人工智慧革命」。
但是，並非所有的企業領導人都這麼認為。
The question is: ‘What can we do to make sure that we adapt employment?’ Because it’s like trying to prevent a tsunami wave. We know protection will not necessarily be effective. So it’s thinking really how we can adapt.
Tomasz Kurczyk（保誠新加坡 首席技術執行長）
保誠集團的新加坡首席技術執行長 Tomasz Kurczyk 就對《CNBC》直說：「我們應該明白一件事，保護就業可不是一種正確的心態。」
「真正的問題是：『我們該做些什麼來確保自己適應新時代』，因為這就像是你試圖要阻止海嘯的浪潮，眾所皆知再多的防護措施也不見得有效，所以真正要思考的是如何去適應。」他如此說道。
延伸閱讀：AI衝擊職場！十年前「取代風險最高職業」預測大翻車 人類更累了
領導者該選「人」？還是選「AI」？
《CNBC》在報導中揭露出另一個狀況，根據2025年的微軟趨勢指數調查，有82%的領導者表示有信心在未來12-18個月內使用先進的生成式AI工具或AI代理等數位勞動力，擴大企業營運當中的勞動力。此外也有78%的領導者會考慮聘用專門從事人工智慧工作的職位來為未來做好準備。
報告中也顯示有47%的領導者認為提升現有員工的AI技能是首要任務，但有33%的領導者直接承認，「裁員」是一個可能的選項。
延伸閱讀：當專業技能遇上生成式AI，你會因此變更強、還是被取代？一圖看懂你與AI的距離
你不該恐懼AI，而是共尋一起進化的方法
儘管專家和研究報告發出不少警語，但其實多數專家仍對「人工智慧」可以為世界所帶來的影響抱持樂觀態度，整體來說仍然是「利大於弊」，提出警告更像是在大家追逐「AI熱潮」時也不能遺忘相伴而來的風險。
Kurczyk 即表示：「我依然相信人工智慧會讓所有人獲得解放，為全球每個人都帶來難以置信的機會點。」
Uria-Recio 則傾向認為這是人類諸多科技革命的一環。「過去我們曾經經歷過『行動優先』（即「Mobile-First」，手機等科技產品的興起），現在的思維就像是進入一個新的『人工智慧優先』紀元，我們要注意的應該是讓人類也能參與其中。」
人工智慧可以扮演進步、創新和共同繁榮的催化劑，但前提是人類正確的應用，透過足夠的認識、技能訓練，以及愈來愈熟練掌握相關的技術，才能創造更多「人與AI共存共榮」的機會。
延伸閱讀：3種性質工作最不易被AI取代！技職人一身武藝比文憑更吃香
本文參考相關報導，經整理改寫。※ 參考資料：《CNBC》、《UN trade&development》、《IMF》、《Microsoft》
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AI時代職場核心技能大洗牌！2030年哪些技能讓你立於不敗之地？
隨著AI與數位轉型的推波助瀾，未來將掀起一波「技能洗牌」浪潮，哪些技能將成為明日之星？又有哪些技能會被時代遺忘？本文將揭開這些關鍵的職場技能，期盼工作者能從這場變革中倖存並脫穎而出，並驅動自己的職業生涯向前邁進。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
全球成長最快 VS. 衰退最快職位成長最快的職位衰退最快的職位技能需求大洗牌：哪些將上升、哪些將下降？核心技能的4大分類成長中的核心技能下降中的核心技能技能需求變化的主因、影響及挑戰影響與挑戰：技能落差成最大風險如何培養未來關鍵核心技能？
世界經濟論壇發布報告指出，預測到2030年，全球將有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型，有些技能愈來愈重要，有些則漸漸式微。
隨著生成式AI、數位轉型與全球經濟結構劇變，世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）《2025年未來就業報告》揭示，至2030年，職場技能需求將出現大規模重組。
阿姆斯特丹大學副教授Jeroen Kraaijenbrink也在LinkedIn發文強調，未來最重要的技能不僅僅是技術性，更是具有策略性的（They’re not just technical. They’re strategic.）。
究竟哪些技能將成為新寵、哪些逐漸式微，原因何在？工作人又該如何應對？
全球成長最快 VS. 衰退最快職位
WEF報告指出，預計到2030年，結構性轉型將導致22％的現有職位出現增減，預計新增1.7億職位，減少9,200萬職位，淨增7%，即多出7,800萬個工作機會。
成長最快的職位（點擊連結看職缺）
技術類：大數據專家、金融科技工程師、AI／機器學習專家、軟體開發人員。
綠色與能源轉型：自駕／電動車專家、環境工程師、可再生能源工程師。
前線與服務業：農場工人、送貨司機、建築工人、銷售員、食品加工人員。
照護與教育：護理師、社工、個人照護助理、大學／中學教師。
延伸閱讀：《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才！綠領AI人才缺口激增到4,300個
衰退最快的職位
文書與行政支援：收銀員、票務員、行政助理、資料輸入員、銀行櫃員、郵務員。
其他：印刷工、法律秘書、圖像設計師等。
技能需求大洗牌：哪些將上升、哪些將下降？
根據WEF報告，至2030年，全球有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型，顯示產業與工作內容正快速變革。這波洗牌的主要推手包括生成式AI、數位化、綠色轉型與人口結構變遷。
核心技能的4大分類
WEF將技能劃分成4種：
2030年核心技能（Core skills in 2030）：現在重要且成長最快的技能。
新興技能（Emerging skills）：目前不太重要，但預期未來將增加需求的技能。
穩定技能（Steady skills）：現在重要，但預期未來的需求不會大幅增長。
邊緣技能（Out of focus skills）：現在不太重要，未來也不太會增加需求。
成長中的核心技能
以下為目前最受重視，且成長最快的技能：
1.分析性思維與創造性思維（Analytical thinking＆Creative thinking）
報告指出，未來最受重視的不是單一技術能力，而是分析性思維與創造性思維。這些能力能推動組織創新、解決複雜問題，是策略落地的核心動力。調查指出有70％企業將分析性思維視為核心技能。
2. 韌性、彈性與敏捷性（Resilience, flexibility & agility）
在變動快速的環境下，能夠適應新挑戰、快速調整策略的員工將成為企業搶手人才。這類能力在未來的重要性還會持續提升。
3. 領導力與社會影響力（Leadership & social influence）
組織扁平化與跨部門協作趨勢下，具備領導、溝通與影響他人能力的工作者，將在管理與專業崗位中脫穎而出。
4. 動機與自我覺察（Motivation & self-awareness）
自我驅動、主動學習與自我管理能力，將成為個人持續成長與適應變革的關鍵。
5. 系統性思維、好奇心與終身學習（Systems thinking, Curiosity & lifelong learning）
懂得從全局視角理解問題，並持續學習新知的工作者，將在未來職場中持續領先。
6. AI與大數據、網路與資安、科技素養（AI and big data, networks and cybersecurity and technological literacy）
雖然人本能力是主軸，但科技素養、AI與資料分析等技能仍是不可或缺的基礎，尤其在數位轉型加速的產業。
下降中的核心技能
以下為需求下滑的技能：
1.手動靈巧度、耐力與精確度（Manual dexterity, endurance, precision）
這類技能在2025～2030年被預測為需求下降最明顯，24％受訪企業認為其重要性將減少。隨著自動化、機器人與AI普及，許多需要手工操作或體力勞動的工作正在被機器取代。
2. 基礎讀寫與數學能力（Basic literacy and numeracy）
這些屬於傳統教育的基礎技能，未來在職場中的重要性將逐步降低。原因在於數位工具與自動化流程能夠取代大量基礎計算、資料處理與文字工作。
3. 重複性、流程性技能（Repetitive and process-driven skills）
包括資料輸入、行政文書、收銀、票務等職位所需技能，因自動化軟體與AI的導入，需求大幅減少。
技能需求變化的主因、影響及挑戰
技術進步：AI與自動化大幅提升效率，取代重複性、低技術含量工作，推動對高階認知、創新與技術能力的需求。
產業轉型：數位化與綠色經濟重塑產業結構，促使人才需具備跨領域與永續思維。
組織變革：企業組織扁平化、協作與創新成主流，強化領導力、溝通力與自我管理能力。
影響與挑戰：技能落差成最大風險
技能轉型速度快，導致企業與員工間出現巨大技能落差。WEF報告顯示，63％企業認為技能落差是轉型的最大障礙，85％計劃優先培訓現有員工，70％將招聘新技能人才，40％預計因技能過時裁員，50％預計從內部轉換崗位。
若企業無法及時補足技能落差的鴻溝，將會有大量員工面臨失業風險。
勞動市場兩極化
高技能人才需求激增，低技能、重複性職位被淘汰，導致就業市場明顯分化。高學歷、高技能者機會大增，低學歷、低技能者失業風險升高。
再培訓壓力巨大
近六成員工需再培訓，企業與個人皆需投入大量資源於技能升級與轉型。
如何培養未來關鍵核心技能？
1. 主動盤點與補足技能缺口
個人應定期檢視自身技能，對照產業趨勢與職位需求，主動發掘並補足弱點。
2. 擁抱終身學習與自學能力
持續學習新知、技術與軟實力，善用線上課程與實踐專案，提升自我驅動與學習力。
3. 強化跨領域與整合能力
結合數位、管理、創新等多元技能，提升職場適應力與競爭力。
4. 發展人本與領導力
培養領導、溝通、團隊合作、情緒管理等軟實力，成為能帶領團隊與推動變革的關鍵人才。
5. 善用企業與組織培訓資源
積極參與企業內部培訓、產學合作等資源，加速技能升級與轉型。
2030年職場技能需求將經歷劇烈洗牌。分析性思維、創造力、領導力、彈性、終身學習等人類核心策略能力，將成為新時代的黃金能力。
重複性、體力性與傳統文書技能則逐漸式微。面對這場變革，唯有主動學習、跨界整合與強化人本能力，才能在未來職場立於不敗之地。
（資料來源：世界經濟論壇、LinkedIn）
（原文標題：２０３０年職場技能將洗牌！世界經濟論壇調查：３９％技能將被淘汰、這些技能將愈來愈重要）
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人工智慧基本法三讀通過 台灣迎接AI法律新時代
2025-12-24 報導 聯合報記者馬瑞璿 由聯合新聞網授權轉載
立法院昨日三讀通過「人工智慧基本法」，象徵我國法制邁向AI法律新時代。長期耕耘AI法律研究的財團法人人工智慧法律國際研究基金會表示，樂見人工智慧基本法完成立法，但接下來才是AI法制的真正挑戰，如何將人工智慧基本法的立法精神與政策方針，具體落實在個別法律。
延伸閱讀：新聞中的法律／AI帶來法律與倫理新課題
AI法律基金會在2023年3月率先提出民間版本的人工智慧基本法草案，掀起我國人工智慧基本法的立法浪潮，朝野先後提出相關法案，均受AI法律基金會草案版本的影響。例如，以風險為基礎的監管規範，多元治理模式訂定相關指引或行為準則，以及重視人類自主、永續發展、透明與可解釋、公平與不歧視、確保問責可能等AI法律原則，都醞釀在AI法律基金會版本草案之中。
今年12月初，AI法律基金會曾建議設立行政院級別的委員會，作為跨部會溝通及政府決策的平台，也獲得立法院的支持。人工智慧基本法規定，行政院應成立國家人工智慧戰略特別委員會，由行政院長召集相關機關首長、地方首長、產業與學界代表等每年至少召開會議一次，共商國家AI發展戰略。
AI法律基金會執行長張麗卿表示，人工智慧基本法已經完成立法，等總統公布施行後，相關法規的主管機關應該「動起來」，在人工智慧基本法的火車頭帶領下，立即啟動相關法律的制定或修正，因應接下來的AI時代的需求。尤其面對世界各國的科技競爭，與科技產業有關的立法工作可能最為迫切，以維護我國科技業的國際競爭力。
張麗卿指出，同時，AI的應用可能衝擊勞動權益，保障勞動者權益的相關法律，必須通盤檢討相關的勞工保障及輔導就業機制，以免對社會造成負面衝擊。此外，現在AI的應用日益廣泛，尤其是生成式AI已經開始對許多法律規範造成挑戰，AI法律教育也應該要跟上，為AI時代的公民社會準備。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！