【免費課程】IATF 16949 稽核員資格準備：資格途徑與報課須知
104學習
IATF16949
這是一套專門針對汽車產業供應鏈品質管理的國際標準，強調持續改善、缺陷預防及減少變異和浪費。具備這項技能表示你了解汽車業品質系統要求，能協助企業符合嚴格品質規範，提升產品可靠度與客戶滿意度。在職場上，擁有此能力代表你能有效推動品質管理流程，對應審核與稽核工作，提升企業競爭力，是汽車零組件製造或相關行業求職者的加分項目。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
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資安國際標準簡介
精選證照
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ASE
ASE（Automotive Service Excellence）證照是國際認可的汽車維修專業資格，主要評估技師在汽車診斷、維修及保養方面的專業能力。持有ASE證照代表具備扎實的汽車技術知識與實務經驗，能有效提升工作競爭力及職業信譽，廣受汽車維修業界肯定。此證照適用於各類汽車維修廠及相關產業，協助技師持續精進技能，符合產業標準與市場需求。
HP
甲級汽車修護技術士
汽車修護技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日公告，依其技能範圍及功能定位分為甲、乙、丙三級。乙級技術士技能檢定規範於民國七十九年與交通部主管的二級汽車修護技工（後修訂為汽車修護技工）考驗規範合併。為配合本行業之技術成長與社會工商業發展之需求，並達到專業人員技能水準隨之提昇的目的，爰於八十八年再予修訂。
甲級工作範圍：運用汽車檢驗機具，設備及相關技術資料從事汽車檢驗與品質鑑定及服務廠管理與經營。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級汽車修護技術士
汽車修護技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日公告，依其技能範圍及功能定位分為甲、乙、丙三級。乙級技術士技能檢定規範於民國七十九年與交通部主管的二級汽車修護技工（後修訂為汽車修護技工）考驗規範合併。為配合本行業之技術成長與社會工商業發展之需求，並達到專業人員技能水準隨之提昇的目的，爰於八十八年再予修訂。
乙級工作範圍：從事一般汽車修護工作，包含引擎、底盤、電系、空調等各系統之維修工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
EC-Council CEH 駭客技術專家認證
CEH v13 是全球首屈一指的道德駭客認證，現已整合 AI 驅動技術，旨在強化資安防禦效率。課程包含 20 個模組，涵蓋超過 550 種攻擊技巧與 221 個實戰實驗室，引導學員掌握 4,000 多種工具。
透過獨特的「學習、認證、參與、競賽」四步框架，訓練專業人員像駭客一樣思考，以提前發掘並修補漏洞。此證照廣受全球企業與美國國防部認可，是資安從業人員提升競爭力的核心專業標竿。
EC-Council
乙級機械停車設備裝修技術士
為提升機械停車設備職類技術水準，並齊依技術標準，加強從業人員知能，使學有專長及有多年經驗者，透過檢定而被肯定，以利就業，進而促進該行業證照制度之建立，於八十四年度編訂機械停車設備職類技術士技能檢定規範，本職類並分乙、丙二級，依其特性及技能範圍分別說明如下：
「機械停車設備技術士技能檢定規範」，主要是針對從事機械式停車設備按裝及簡易維修之實務工作加以編定，共分乙、丙二級，其中乙級具有單獨完成規劃按裝檢驗工作之高度技術熟練技術員，在企業中，可擔任相當於股長、課長職務的知能，丙級則是一般技術員，能依指定完成一項檢驗分析工作。
乙級機械停車設備裝修技術士工作範圍：從事機械停車設備之安裝及簡易維修之實務工作，應熟悉CNS 13350、13350-1~10 之機械停車設備標準。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
汽車技工執照
汽車技工執照是證明持有人具備汽車維修與保養專業技能的官方資格，涵蓋引擎、底盤、電機及車身等系統的檢修與故障排除能力。持有此證照代表具備汽車診斷、維修及安全檢查的專業知識，能有效提升工作效率與服務品質，是汽車產業從業人員進入職場及職業晉升的重要憑證。
交通部
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IATF 16949 稽核員如何準備？三種資格途徑與報課前五項確認
想進入汽車品質管理領域，先分清內部、第二方與第三方稽核員的資格途徑。本堂整理標準版本、報課前五項確認與準備順序，幫助你選擇符合工作目標的正式培訓。
本文目錄
分清三種稽核角色
確認標準版本與轉版資訊
報課前的五項確認
情境練習與下一步
常見問答
資料來源與查核日期
分清三種稽核角色
選課前，先寫出自己預計執行的工作。企業的IATF 16949管理系統驗證，與個人的稽核能力確認是不同事項；一般培訓證書也不能直接視為第三方驗證稽核員資格。
角色典型工作準備時要確認第一方／內部稽核檢查組織自身的品質管理系統第7.2.3節、組織能力確認與適用顧客要求第二方／供應商稽核顧客或其代表對供應商進行稽核第7.2.4節與適用顧客要求第三方／驗證稽核由驗證機構安排的驗證活動IATF認可規則第六版、驗證機構與資格評核要求
「主導稽核員」等課名不能單獨說明證書的適用範圍。請查看機構公告，並確認雇主需要的稽核角色。
確認標準版本與轉版資訊
本系列的學習基礎為IATF 16949:2016搭配ISO 9001:2015。ISO 9001:2026已於2026年9月16日發布；新版ISO標準的發布，不代表可以自行把IATF適用版本混用。
IATF在SC-2026-005公告中規劃第二版於2027年中發布，日期仍可能調整，轉版截止時間將與ISO 9001對齊。正式報課與執行稽核前，應再確認最新官方公告、課程版本及適用轉版要求。
報課前的五項確認
先備知識或經驗：是否需要標準條文、製程或核心工具基礎。
評量方式：確認筆試、課間評量、案例與演練的實際安排。
證書名稱與範圍：釐清是上課證明、成功修業證書或其他資格證明。
持續要求：查核補考、效期及持續資格規則，不套用其他機構的資訊。
標準版本：確認所用版本，以及是否納入適用的認可解釋與更新。
建議準備順序：先理解標準與流程，再補足汽車產業及核心工具知識，最後練習訪談、抽樣、證據整理與改善追蹤。
情境練習與下一步
小林想協助公司執行內部稽核，選課時最應該先確認什麼？
甲：課程名稱是否看起來夠專業
乙：內容、評量與版本是否對應公司需要的內部稽核能力
答案：乙。應由工作需求回推培訓內容、評量與適用版本；課程名稱本身不能證明符合組織的能力要求。
行動練習：寫下目標稽核角色，找一個對應課程，查清先備要求、評量方式、證書範圍、持續資格要求與標準版本。
常見問答
看完這堂課就能取得稽核員資格嗎？
本堂提供資格準備入門，沒有核發稽核員資格或培訓證書。正式培訓、評量及組織能力確認依目標角色與適用要求辦理。
現在應該準備哪一版標準？
本系列以IATF 16949:2016搭配ISO 9001:2015為學習基礎；ISO 9001:2026已發布，IATF第二版暫定2027年中發布。報課與實際稽核前請確認最新公告、適用版本及轉版要求。
資料來源與查核日期
資料查核日期：2026-10-19。案例與練習均為自編教學示例，並非官方試題。適用要求、標準更新與轉版資訊以官方公告為準。
ISO 9001:2026 官方標準頁
IATF SC-2026-005 第二版修訂狀態
IATF 16949:2016 認可解釋（2025年11月）
IATF 官方出版資訊
AIAG IATF 16949 官方介紹
AIAG 內部稽核員課程
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精選 會計人注意！Copilot 接手對帳、分錄、差異分析，財務工作只剩什麼要自己做？
月底關帳前，你是不是又在 Excel 裡一筆一筆勾銀行對帳單、補應計分錄、寫「實際 vs 預算」差異說明？
10 月 29 日，微軟宣布 Copilot 加入一整組財會技能，對帳、分錄、差異分析都能先交給 AI 處理。
先看這個數字：
微軟 Excel 產品部門副總裁 Brian Jones 公布，會計技能只開放給一小批 Insider 測試 7 天，就有超過 8,000 人在 18,000 多段 Copilot 對話中，叫用了 44,000 多次。
用得最兇的，就是每天被關帳追著跑的財會人。
Copilot 這次能幫財會做什麼？三個重點：
1. 對帳
比對帳戶餘額與交易明細，找出差異，整理成調節項目給你審核。
2. 分錄
草擬應計、重分類、分攤、迴轉和週期性分錄，還會檢查必要欄位有沒有填、借貸有沒有平衡。
3. 差異分析
把實際數字和預算、計畫比較，找出主要影響因素，寫進報告，說明「改變了什麼、為什麼改變」。
另外也能接 QuickBooks、Xero、Zoho Books 等會計系統，以及 Dynamics 365 ERP 的資料。
先搞清楚你現在用得到哪些：
・Excel 裡的財務技能：已正式開放
・對帳、分錄這些會計技能：目前只在 Frontier 搶先體驗計畫裡，要公司 IT 有開通才看得到
・串接 ERP、外部會計系統：陸續推出中，可能另外需要授權或管理員設定
那財務工作還剩什麼要自己做？微軟官方自己寫得很清楚：建議、決策、核准和後續行動，控制權都留在財務人員手上。
換句話說，AI 做的是「草稿」，你負責的是「簽名」。這 5 件事，還是你的：
1. 判斷差異是不是真的有問題
AI 找得出差異，但它不知道那筆款項是客戶慢付，還是有人做錯帳。追查原因、決定要不要調整，還是得靠你。
2. 審分錄、按核准
借貸平衡不代表科目對、金額對、期間對。每一張 AI 草擬的分錄，都要有人看過、負責。
3. 會計判斷
收入什麼時候認列、費用要不要資本化、估計值怎麼抓，這些要懂準則、懂公司狀況，AI 只能給參考。
4. 把數字講成故事
差異分析報告寫得再快，主管要問的是「下一季怎麼辦」。把數字翻譯成建議，才是 FP&A 的價值。
5. 守住內控與稽核軌跡
Excel 可以開啟稽核記錄，記下 Copilot 改了什麼、為什麼改。記得打開，查帳時才說得清楚。
最常見的三個錯誤：
・AI 對帳說「已平衡」就直接過，沒抽查明細
・把整份總帳丟給 AI，卻沒先確認自己有沒有權限、資料有沒有機密標籤
・只會叫 AI 做，自己不懂 Excel 公式和會計邏輯，AI 算錯也看不出來
小練習：下面三件事，你會交給 Copilot，還是自己來？
① 把 3 月銀行對帳單和帳上存款明細逐筆比對
② 決定一筆 50 萬的軟體支出要列費用還是資本化
③ 寫行銷費用超出預算 20% 的差異說明初稿
（參考答案：① 交給 Copilot，再抽查調節項目 ② 自己來，這是會計判斷 ③ 交給 Copilot 寫初稿，你補上原因和改善建議）
AI 越會做帳，越需要看得懂它在做什麼的人。
Excel 基本功打穩，才看得出 AI 的公式和報表哪裡怪怪的，推薦「【資料整理術】Excel資料整理分析入門」：
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/41ff32a6-ef22-4da3-9045-8dc3d08ad238
想直接學 AI 搭配 Excel 寫公式、做報表，可以看「ChatGPT × Excel 最強整合術：AI幫你寫Excel公式，不會函數也能做出各種計算報表！」：
https://nabi.104.com.tw/course/cite/037a877a-da3c-4af6-ab5b-2007b9df6a7f
也歡迎留言分享：你們公司開始用 AI 做帳了嗎？你最想把哪一項財會工作交給 AI？
資料來源：
Microsoft Copilot Blog〈Microsoft Copilot for finance: Purpose-built for the way finance teams work〉
https://www.microsoft.com/en-us/copilot/blog/2026/10/29/microsoft-copilot-for-finance-purpose-built-for-the-way-finance-teams-work/
CFO Dive〈Microsoft expands Copilot reach in finance workflows〉
https://www.cfodive.com/news/microsoft-expands-copilot-reach-in-finance-workflows/873239/
（內容以 2026 年 11 月微軟官方說明為準。會計技能目前在 Frontier 搶先體驗階段，微軟尚未公布對帳與分錄的準確率，各功能需要的授權以公司 IT 與官方說明為準）
美關稅衝擊下 工具機廠商謀轉型 紛切進AI和半導體
2025-08-19 聯合報記者黃寅 由聯合新聞網授權轉載
美國關稅衝擊，機械業和工具機業衝擊大，但業者也紛紛轉型求生，像是以溫控知名的哈伯精密已轉型朝AI伺服器和半導體產業設備的溫控進軍，和大集團則不僅研發出機器人零組件中的行星齒輪減速機、諧波減速機和半導體封裝測試的最終檢驗分選機，並朝產業控股方向前進，迎接挑戰。
工具機要有好的精度，溫度控制是關鍵，哈伯精密是國內的溫控大廠，也受日本工具機廣泛應用。董事長許文憲說，疫情期間，訂單大起大落以及大陸的紅色供應鏈崛起，讓他從5年前構思公司必須找尋新的方向，因此逐步摸索，並在AI伺服器和半導體產業設備的溫控上找到新市場。
他說，相較於工具機產業殺價競爭，AI伺服器的散熱和半導體產業設備的溫控，價格和產業環境上都更穩定，尤其是半導體產業，對產品的品質要求高，不容易更換產業鏈夥伴，更適合公司的永續發展。目前公司將提升員工能力，增加菁英人力，提高公司的附加價值，以能永續經營。
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和大集團總裁沈國榮表示，以公司在機械業59年的歷史，要切進行星齒輪減速機、諧波減速機和半導體封裝測試的最終檢驗分選機，技術上不是問題，而是以往機器人產業還未興起，市場需求沒那麼大，因而沒有切入，但是現在量的需求已上來，協力體系也發展出來，公司因而也切進這些產業。
沈國榮認為全球工具機市場正面臨結構性改變，中國大陸受美國進口限制影響，加速發展自製關鍵零組件，低階工具機售價大幅降低，撂奪中階市場，台灣業者腹背受敵。據工具機公會統計，過去10年產值、出口額都腰斬。因此，他認為推動產業控股，以集團化方式發展較有利。
和大近年入主高鋒、達佛羅、邦泰等多家公司，朝集團化發展，他說，如此一來集團可統一採購、共同研發、打通業務通路，發揮更大的綜效，連銀行貸款都比較好談，也更有利於面對關稅風暴。
[joblist_plugin title='更多104【和大工業】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/o0d52tc' amount='3']
打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了要精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
熱門AI新職缺，「前線部署工程師FDE」是什麼？
FDE前線部署工程師為何成為熱門新職缺？從Dcard、和泰汽車到和碩、鴻海、緯創都在開缺。生成式AI加速走進企業工作流程，新的職位也跟著浮現，從協助企業部署AI代理人的FDE，到負責治理的AI長，企業組織圖如何被重新改寫？
文／康瓊之 圖／謝寬 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅誰來制定AI戰略？車商也有「AI局長」需要同時懂技術與現場的人
財金系畢業、不會寫程式的資深PM李昆哲，從沒想過有一天會做起如此接近工程師的工作，開始幫企業打造AI代理人（AI Agent）。
今年5月底，在生成式AI浪潮下，台灣最大數位原生社群Dcard宣布成立新事業「GNTC」。
希望將自己在內部推動AI轉型的實戰經驗產品化，幫助企業導入AI Agent，讓企業串接既有內部系統、統一管理資料權限與工作流程。
原本在Dcard負責探索公司「第二成長曲線」的他，也因此把重心完全轉向AI。
李昆哲的工作，從蒐集各部門「AI可以幫我做什麼」的需求開始，有人每週做報表花太久，有人想從資料庫找資訊，有人希望快速做出客戶提案，他就和團隊一起拆解工作流程，協助同事把一項項需求做成Agent。
如今，公司內部已累積將近700個Agent。這不只是員工多了好用的AI工具而已，當AI能從回答問題的「助手」，進一步成為能取得資料、拆解任務、呼叫工具，甚至獨立完成一段工作流程的「數位同事」，企業的人力配置也開始跟著移動。
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅
他的職涯變化，正好揭示一個重要的產業訊號：AI代理人時代，新工作不一定會從既有職稱裡長出來。當原本由人類負責的任務開始交給AI，企業也需要一批「人類與AI的中間人」，重新設計流程、串接資料、管理Agent，甚至教會其他員工怎麼把自己的工作交給AI。
企業組織圖隨著生成式AI爆發，正在重新畫一次。最明顯的新職位之一，就是前線部署工程師（FDE）。
李昆哲眼中的FDE，像是一個隨AI需求長出來的跨域工作。它不要求人先成為傳統工程師，而是從理解企業問題、整理需求、協助導入開始，更要走進客戶現場，把AI真正變成可以融入工作流程、發揮效益的工具。
GNTC另一名軟體工程師出身的FDE葉妮姍在一旁補充，如今團隊每週面對的工作都不同，她得先理解不同產業如何工作，再決定哪些資料、權限與系統必須打通，最後才輪到AI登場。
「大家都知道AI，但AI到底要怎麼用在工作上？」這才是企業真正碰到的難題。
本土最大系統整合商精誠資訊副總經理林宗瀛觀察，企業真正卡住的，往往不是沒有模型，而是內部資料、權限與系統並未完全打通，因此現在的熱門職缺FDE，需要進入企業第一線、串接資料流；另一方面還得理解員工原本的工作流程，把AI真正嵌進日常工作。
這個源自美國軟體公司Palantir的全新職位，正在AI浪潮下快速竄紅。
誰來制定AI戰略？
AI代理人改寫的不只有第一線，也開始往管理層延伸：前線需要FDE把AI接進流程，高階則要有人決定AI投資、治理與優先順序。IBM今年調查兩千名CEO，有76%受訪企業已經設置AI長或類似的管理職位。
以Palantir為例，該公司創立時就開始服務國防、政府等大型機構，面對高度敏感的資料與複雜的內部系統，光交付軟體並不足以解決問題，工程師必須深入客戶現場，與使用者一起完成資料整合、系統部署與問題排除，因此FDE職位逐漸形成。
不過，當企業裡不再只有幾套軟體，而是數百、甚至數千個會自行執行工作的Agent，另一種角色也開始浮上檯面：誰來決定整家公司怎麼用AI？
在台灣，擁有將近80年歷史的和泰汽車，也經歷過同樣的轉型路徑。
車商也有「AI局長」
去年，和泰便讓員工免費試用ChatGPT、Gemini等生成式AI工具，希望同仁先理解「AI能做什麼」。同時，更進一步鼓勵各部門自主研究，從自身工作中尋找AI應用場景，一年內累積超過四十項專案。
然而，當各部門都開始做AI，也浮現重複投資的問題。「A單位在做，B、C單位也在做，不免浪費人力，」和泰汽車MaaS（交通行動服務）先進策略本部長韓志剛受訪時說。
因此，和泰在去年成立由他擔任局長的「AI發展事務局」，由具備資訊與技術背景的專責團隊協助各單位評估工具、發展模型，並把可共用的功能放進「AI中台」。韓志剛形容，AI中台就像中央廚房：一個部門做好的報表整理、語音辨識或行銷模組，其他部門可以直接取用，不必各自重做。
現在和泰把AI組織分成三層。底層的「AI Ready」負責資料權限、資安、智慧財產與治理；「AI Driver」建置中台、模型與工具；最上層的「AI Empower」，則交由各單位依照自己的業務知識，決定哪些流程要導入AI。
需要同時懂技術與現場的人
從新創團隊到成立數10年、營收上千億元的大型企業，生成式AI人才需求正在快速擴散。過去FDE多半出現在AI新創或軟體公司，如今製造業也開始出現同樣職缺。
104人力銀行上，和碩、鴻海、緯創紛紛開出「Edge AI前線部署工程師」（FDE）職缺，要求人才直接面對內外部客戶，理解產線與營運痛點，再把電腦視覺、大型語言模型部署進實際場域，甚至必須串接MES、ERP等既有系統。
上述種種轉變都顯示，如今企業導入AI的瓶頸，正從「有沒有模型」轉向「能不能真正用起來」。愈是大型企業，內部資料、權限、IT系統與作業流程愈複雜，只懂模型的AI專家未必真能解決企業痛點。
如今企業更需要的是能同時理解技術與現場的人，走進業務或廠房第一線，把抽象的AI能力翻譯成具體流程，「AI是手段、不是目的，」連續創業家、WeMo執行長劉于遜強調。
目前這股風潮更已開始在台灣蔓延，從製造、軟體、教育等不同產業，均看得到企業開出愈來愈多的FDE職缺，職務內容普遍強調需求訪談、系統整合與客戶協作。
當AI從實驗室正式走進企業核心流程後，未來是否還將出現更多新型態工作？值得我們持續關注。
What's Next?
流程導入：企業真正缺的，不再只是會做模型的人，而是能把AI接進既有流程的人。
共同管理：未來AI主管管理的，將會是一套由人類員工、AI Agent共同組成的新型組織資源。
知識轉譯：愈來愈多員工可能同時扮演「領域專家＋AI流程設計者」，企業真正需要培養的，將從「會不會用AI」進一步變成能否把自己的專業轉化成AI可以執行的工作流程。
（原文標題：熱門AI新職缺，Dcard、和泰都搶著要！前線部署工程師FDE是什麼？）
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主管 vs. AI 誰的負面回饋更讓員工覺得羞愧？
原標題：當 AI 開始「罵人」：機器負評，比主管更傷人嗎？
AI越來越多地介入績效評估，這看似公平客觀，但負面回饋的影響卻不容忽視。一項《Behavioral Sciences》期刊的研究揭示，相較於來自主管的批評，AI雖貌似公正，卻可能更深刻動搖員工的自信。研究基於回饋歷程模型（Feedback Process Model）探討了情緒和認知兩條不同路徑如何影響員工表現。AI批評削弱自我效能感，而主管則引發羞愧。這提醒企業在導入AI回饋時，應強化建設性語言和人性化管理。同時，在與AI共事過程中，員工需學會理性解讀反饋並將其轉化為改善行動，以保持健康心態和現代職場競爭力。
文： 小婉家族研究生 李佳真 | 工商心理實驗室
POV: 你剛完成一份工作報告，卻看到公司的 AI 系統傳送的通知：「本月表現落在部門後段，成果未達標準。」
你的感覺怎麼樣？會感到羞愧嗎？還是覺得「反正是機器講的，沒差」？近年，越來越多企業利用人工智慧（AI）來評估員工績效、給予即時回饋。AI 的「公平客觀」讓人期待，但當它給出負面評價時，員工的感受會比收到主管負面回饋時好受嗎？一篇在《Behavioral Sciences》期刊發表的研究指出，AI 的負面回饋雖然看似客觀，卻可能比主管的批評更容易動搖員工的自信。
理論基礎：回饋歷程模型（Feedback Process Model）
研究以 Ilgen 等人（1979） 的「回饋歷程模型」為基礎。這個模型認為，人在接收回饋時會經歷情緒反應（emotional reaction） 與 認知反應（cognitive reaction）兩個階段，而這些心理歷程會影響最終的行為表現。
研究團隊據此提出兩條「雙路徑」假說：
- 情緒路徑：主管的負面回饋較容易引發羞愧（shame），導致退縮行為
- 認知路徑：AI 的負面回饋更容易削弱員工的自我效能感（self-efficacy），同樣導致退縮。
簡而言之，研究團隊假設人類的批評會讓人覺得丟臉，而 AI 的批評則會讓人對自己的信心下降，兩者都會導致員工的退縮行為（退縮行為指的是員工為了逃避或表達對工作環境不滿所採取的行動。 這些行為的程度從輕微到嚴重不等，包括：上班遲到、請假、缺勤，最嚴重者甚至辭職）。
研究設計與結果
為了驗證這兩條心理機制，研究者在中國與美國共進行三項實驗，總樣本數達 772 名全職員工。在每個實驗中，受試者都被設定為公司員工，並收到一份表現評估報告，有的報告來自「主管」，有的則來自「AI 系統」。報告內容相同，研究者會測量他們的羞愧、自我效能感，以及是否產生退縮傾向（例如想請假或辭職）。
最後研究結果驗證了假設，主管的負評會引發更強烈的羞愧感；AI 的負評則會顯著削弱自我效能，兩者皆會促進員工的退縮行為。換句話說，不論批評來自人或機器，都可能讓員工想遠離工作，但背後的心理機制不同。
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AI 知識的調節效果
研究還進一步發現，員工的 AI 知識（AI knowledge） 會改變他們的反應。對 AI 理解較低的員工會比較容易因為來自主管的批評感到羞愧；對 AI理解較高的員工則更因為 AI 的負評而感到受傷，因為他們更容易相信 AI 的判斷。
實務啟示：AI 回饋不只是數據問題
這項研究提醒企業，AI 並非中立的「完美主管」，當它被用來提供績效回饋時，若缺乏人性化設計與溝通機制，反而可能削弱員工信心，引發退縮。因此，企業在導入 AI 回饋系統時，應注意以下幾點：
1. 讓 AI 的語言更具建設性與鼓勵性
2. 由主管補充情感性回應，維持人際溫度
3. 考量員工對 AI 的熟悉程度，調整介入方式。
對個人而言，理解 AI 的判斷並非最終真理、學會將負面回饋轉化為具體改進方向，才是在這個時代與 AI 和平共處、保護自身心理健康的不二法門。
—
小婉家族研究生 Regina
改寫自：
Li, X., Huang, M., Liu, J., Fan, Y., & Cui, M. (2025). The impact of AI negative feedback vs. leader negative feedback on employee withdrawal behavior: A dual-path study of emotion and cognition. Behavioral Sciences, 15(2), 152. https://doi.org/10.3390/bs15020152
AI 使用聲明：使用 ChatGPT 潤飾文字
圖片：Canva
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104 AI職涯顧問發布《2025製造業薪資報告書》 「AI轉型關鍵職務」年薪上看百萬
「104 AI職涯顧問」是104獵才顧問專門針對中高階工作者而推出的專業亮點加速器，透過AI協助求職者提煉專業亮點，找出自己原本沒有發現的搶手優勢。「104 AI職涯顧問」發布《2025製造業薪資報告書》，2025年製造業每月徵才高峰突破16萬人，汽車銷售靠業績加成、年薪中位數105萬最高；掌握AI轉型關鍵的系統分析師、專案經理年薪中位數可達96萬；一線技術員如生產設備工程師、機械裝配員，受到缺工人才難尋影響，薪資年增幅突破2成；高薪主管職集中於經營決策、研發創新、市場開發。下載104 AI職涯顧問《2025製造業薪資報告書》：https://pse.is/8cy6ms。
機械設備製造修配業人才缺口最大 電力機械設備製造業每人可分到13份工作最多
「104 AI職涯顧問」運用AI技術幫求職者找亮點並精準推薦職缺，同時鼓勵職場朋友留意薪資資訊，發展更好的職涯。「104 AI職涯顧問」最新發布的《2025製造業薪資報告書》，用數據分析機械設備製造修配業、金屬製造業、食品菸草及飲料製造業、運輸工具製造業、電力機械設備製造業、化學製造業、精密儀器及醫療器材業等共17大領域的薪酬與招募資訊。
報告指出，2025年製造業工作機會最多前三名，分別為機械設備製造修配業2.3萬個、金屬製造業2萬個，顯示產線自動化、設備維修及原物料加工需求強勁，第三名為食品菸草及飲料製造業1.9萬個，反映內需市場需求穩健。以求職者角度出發，電力機械設備製造業求供比12.9、金屬製造業求供比11.2、運輸工具製造業求供比11.1，平均每位求職者可分到超過十個工作機會，對於有意投入製造業的人才來說，都是工作相對好找的機會領域。
主管職經營管理主管年薪137萬居冠 非主管職汽車銷售105萬最多
製造業從業人員薪情如何？《2025製造業薪資報告書》顯示，2025年主管職以經營管理主管年薪中位數137萬居冠，涵蓋軟體專案、硬體工程研發、其他工程研發的工程研發主管，年薪中位數落在125到131萬之間，專案管理、產品企劃、業務主管年薪中位數亦突破百萬水準。整體而言，製造業高薪主管職集中於經營決策、研發創新與市場開發三大領域，顯示人才結構正朝「技術＋管理＋市場」的跨域整合方向發展。
非主管職方面，2025年汽車銷售人員年薪中位數105萬最高，系統分析師、專案經理年薪中位數約96萬，韌體、硬體研發、半導體設備工程師年薪介於84-94萬間。非主管職高薪職務集中於技術專業與AI數位轉型相關領域，反映製造業在升級過程中，已從傳統產線導向，逐步轉向以研發、資訊與服務價值鏈為核心的人才結構。
行政主管、經營管理主管，生產設備工程師、機械裝配員、國內業務薪資年增幅逾20%
《2025製造業薪資報告書》比對近兩年薪水發現，主管職當中薪資成長幅度最高的是行政主管，從2024年年薪中位數68萬成長至2025年85萬，成長25%；經營管理主管則從111萬成長至137萬，成長幅度24%。非主管職的部分，生產設備工程師從64萬提升至79萬，成長25%為最多；機械裝配員則從48萬成長至59萬，成長幅度22%；國內業務人員也從67萬提升至81萬，成長20%。
104資深獵才顧問吳憶伶分析，高成長幅度的職務多集中在兩大方向：其一是組織營運關鍵職務，例如行政主管與經營管理主管，反映出企業面臨轉型、管理複雜度提升，對策略與管理人才投入更多成本以提高留任率；其二則是維持產線穩定的第一線技術與業務職務，如生產設備工程師、裝配員與業務人員。企業為穩定產能、留住熟練技術人力，以及在激烈市場競爭中提升業績，因此普遍透過調薪來改善待遇並強化激勵機制。建議企業與求職者共同拋開製造業「傳產」的舊標籤，加強投入創新技術、智慧製程與永續轉型，即時掌握市場資訊，為下一步的發展搶得先機。更多訊息請下載《2025製造業薪資報告書》：https://pse.is/8cy6ms
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104 AI工具再升級！用戶使用率突破86.8% 智慧媒合率超過4成
精準善用每天5,000萬筆以上使用者行為軌跡 打造最強AI求職求才引擎
AI浪潮推動全球人才生態系快速變革，如何透過AI工具精準媒合企業與求職者，成為人力資源領域重要任務。104人力銀行每天處理超過5,000萬筆使用者行為軌跡，已成全台規模最大的人才資料庫，成功模擬徵才企業與求職者的雙向溝通並推測需求偏好，開發包含「AI推薦工作／推薦人才、AI訊息分類、AI履歷健檢」等功能服務，目前已有86.8%的使用者用過站內AI產品服務，智慧媒合率達41.12%，幫助工作與人才更有效率地找到對方，引領整體求職求才生態開啟AI智慧嶄新篇章。
AI破解雙向媒合難題 智慧篩選提升效率
104人力銀行研發處協理張世淳指出，人力資源媒合的技術門檻遠高於一般電商的推薦系統，既不能把最知名的企業推給所有人，也不能透過演算法「創造需求」，主因職缺與人才無法被無限複製，且必須雙方都有意願；求職求才系統最大的挑戰在於讓AI理解「人性化的平衡」，找出真正能促成行動的匹配組合。他說，104 AI工具的核心在於濃縮資訊、提升判斷效率，使用者原本可能需要看二、三十筆或是更多的職缺或履歷，現在可能只需看十筆職缺或履歷就能精準掌握重點，顯著提升媒合效率與成功率。
推薦工作與人才、訊息分類、履歷健檢 三大AI工具解決使用者痛點
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘指出，求職者面臨「資訊太多卻不知從哪開始」，企業端則面臨「履歷量大卻難以快速篩選」的共同痛點，因此需要能同時提升搜尋效率與行動意願的AI工具。為解決這些核心問題，104人力銀行導入各種AI服務，協助求職求才雙方更快速找到適合的工作和人才。包含：
AI推薦工作／推薦人才：透過104內部數據與行為模型，根據求職者的履歷與個人偏好等資料主動推薦職缺，以及依照企業所需條件與徵才偏好提供具備高符合度的人才，透過深入理解使用者需求減少「盲搜」。實際成效顯示，求職者應徵AI推薦的職缺，獲得企業邀約面試的機會是自行查詢工作的3.2倍；企業邀約AI推薦人才的面試同意率也是一般查詢的3倍，不僅大幅提升了求職效率，媒合成功率也相應成長。
AI訊息分類：在傳統求職過程中，求職者常會收到企業大量邀約訊息，104的AI精選自動將企業面試邀約訊息分為「專屬」和「一般」。其中，「專屬」大約占60%，由AI精選和求職者履歷、自傳、求職偏好、求職行為軌跡等相關性較高的訊息，另外40%和求職者較無關聯會被隔離在「一般」，且允許使用者隨時手動調整分類，或啟用/停用此功能，增加了使用的靈活性。
AI履歷健檢：求職者經常面臨對自身優勢與市場需求理解有限的盲點，AI履歷健檢工具針對求職者的履歷表進行分析，只需3秒鐘就能提供客製化的調整方向與建議，且為確保真實性，主要提供撰寫方向參考而非直接代寫，例如提示補充獎項、專案或描述細節，引導求職者依自身經歷調整，協助提升亮點與面試機會。近4成求職者獲取AI建議後，都會進一步更新履歷，整體面試機會提升20%。
從海量數據到精準匹配 104用AI推動智慧招募新時代
AI應用不斷推陳出新，104人力銀行研發處協理張世淳表示，開發AI產品的關鍵思維，需要面對龐大的數據與複雜的媒合需求，104全集團將AI視為人才升級的社會創新，投入大量資源研發能夠理解並學習使用者行為與偏好的AI演算法，技術難點包括如何從非結構化數據中提取有價值資訊、如何確保推薦的公平性與精準度，以及如何將複雜的AI模型無縫整合至用戶介面，都考驗著104的技術實力與創新能力。
張世淳指出，導入AI工具並非取代人力，而是釋放人力，加速人才與企業「找到彼此」的過程；透過AI工具，能夠超越個人主觀判斷，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率。 更多內容請參考：104 AI+ 全服務網頁（ https://tw104.pse.is/8nrlya）
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AI強勁需求驅動！全球前十大IC設計廠 首季營收季增6%
2025-06-12 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
根據研調機構集邦（TrendForce）最新調查，2025年第1季因美國關稅政策促使終端電子產品備貨提前啟動，以及全球各地興建AI資料中心，半導體晶片需求優於以往淡季水準，助益IC產業表現。第1季前十大無晶圓IC設計業者營收合計季增約6%，達774億美元，續創新高。
在AI資料中心領域，輝達（NVIDIA）主要受惠於Blackwell新平台逐步放量，2025年1至3月營收突破423億美元，季增12%，年增達72%，維持營收第一。儘管其H20受限於美國的新出口管制規定，將導致該公司於第2季認列虧損，然單價較高的Blackwell將逐季取代Hopper平台，有助降低財務衝擊。
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第四名超微（AMD）第1季因資料中心業務略為下滑，加上遊戲、嵌入式產品銷售動能仍較弱，營收季減約3%，近74.4億美元，但對比2024年同期仍增長36%。不讓NVIDIA專美於前，預期AMD下半年將擴大量產新一代平台MI350以接棒MI300，並計畫於2026年推出MI400，與NVIDIA的Blackwell和下一代Rubin AI晶片抗衡。
在網路通訊領域，Broadcom第1季半導體營收續創歷史新高，為83.4億美元，年增15%，排名第三。隨著AI server生態系規模擴大，Broadcom深度布局處理AI網路的高速互聯解決方案，推出全球首款102.4 Tbps CPO Switch，也取得更多科技巨擘的AI ASIC標案，在AI晶片領域與NVIDIA互別苗頭。
Marvell第1季因AI server相關產品需求強勁，營收近18.7億美元，季增9%。該公司除了為大型CSP提供客製化AI ASIC，其高速光學互連的相關解決方案，也是AI資料中心擴展的關鍵。
分析手機與移動裝置領域業者表現，高通（Qualcomm）今年第1季（F2Q25）營收近94.7億美元，排名全球第二。其QCT部門的手機業務因淡季而下滑，且有Apple未來自研晶片占比提高影響前景，導致整體營收季減6%。為此，Qualcomm積極於AI手機、AI PC等新興領域尋求成長機會，並擴大開發汽車、物聯網業務。
聯發科（2454）第1季營收排名全球第五，由於中國大陸手機客戶對天璣9400+、天璣8000系列需求增長，加上手機SoC的平均銷售單價提高，帶動其營收成長至46.6億美元。
瑞昱（2379）第1季表現亮眼，營收季增31%至10.6億美元以上。成長動能主要來自PC相關客戶為應對市場不確定性而增加庫存，以及Wi-Fi 7滲透率提升和車用乙太網路需求漸增。
聯詠（3034）第1季得益於中國大陸的消費補貼政策，以及部分客戶因關稅提前拉貨，營收成長至8.2億美元以上，季增6%。
豪威集團（韋爾股份）因第1季適逢智慧手機淡季，營收季減2%，為7.3億美元。但該公司在圖像感測器和汽車電子領域進展顯著，主因為中國大陸電動車品牌增加使用攝影鏡頭支援智慧駕駛系統，嘉惠其車用CIS業務。
芯源系統第1季受惠於AI資料中心帶來龐大電源控制器需求，其運算與存儲部門業務大幅增長，整體營收接近6.4億美元，創其歷史新高。
AI如何看穿客戶潛在需求？3招幫B2B業務找到商機
在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。
文／吳育宏
本文目錄（點擊可快速前往）
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵
在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。
過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。
本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。
為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？
在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷：
第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌；
第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險；
第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。
AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。
其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。
最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。
以下透過實戰案例進一步說明。
一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」
在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。
你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞：
請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？
透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。
【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】
某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。
業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。
二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」
對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。
事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞：
請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？
AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。
【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】
一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。
業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。
三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。
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你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。
【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】
某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。
業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。
節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著
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。
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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。
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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
遇難題都問ChatGPT？當心「AI好同事」正在削弱你的職場競爭力！
遇到難題總習慣先問ChatGPT嗎？《哈佛商業評論》最新研究警告：把AI當朋友與職涯顧問恐削弱你的人際信任與職場資本！本文解析過度依賴AI的3大危機，並教你如何在AI時代守住無可取代的職場競爭力。
文／《104職場力》
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只是請AI寫報告？其實你在跟「完美虛擬同事」交朋友AI依賴症如何摧毀工作者的「職場資本」？所以該怎麼做？AI時代要如何修煉「高階職場力」？
回想看看，你上一次主動去問同事問題是什麼時候？
不是用Teams或Slack丟連結、不是CC一封信，是那種拉著人說「欸，我有個事想聽聽你的看法」的真實互動。
如果一時想不起來，不是你記性差、也不要太意外，因為現在有AI這個更方便的選項，大家第一直覺想到的求助對象早已不是身旁的真人。
《哈佛商業評論》2026年5-6月號刊出了一篇研究報告，由波士頓大學Questrom商學院研究副教授、工作生活研究所（Institute for Life at Work）創辦人Constance Noonan Hadley與坎特伯雷大學組織行為學教授Sarah L. Wright共同發表，他們調查了1,545名重度使用AI的知識型工作者，結論讓人有點不舒服：
除了工作內容，職場人也不知不覺把同事該扮演的角色一點一滴外包給AI，這逐步削減了我們在職場中的人際連結與組織凝聚力。
只是請AI寫報告？其實你在跟「完美虛擬同事」交朋友
研究發現，高達74%的受訪者坦承使用AI來獲取某種形式的「社交支持」，比如情緒價值、人際互動等，細看行為的類別跟數據會更有概念：
跟AI認真討論職涯發展
64%的人會請AI幫忙找自己的職涯發展機會；54%用AI來培養技能或職場軟實力，比如有軟體工程師用AI構思怎麼用「更溫和但專業的方式」挑戰老闆的決定；也有專案經理表示「AI讓他不斷思考和成長」；還有受訪者提到自己透過AI找到了自己過往從沒發現的機會，並在AI幫助下成功晉升。
成為情緒與壓力的出口
35%的職場人覺得「AI真的懂自己的感受」，能幫助他們應對、消化壓力；其中有設計師表示，自己習慣在壓力炸鍋時跑去講給AI聽、尋求有建設性的建議，結果AI不只給足情緒價值，還幫忙草擬信件內容，解決他的難題。
成為職場人心中的朋友
受訪者中已經有50%的人把AI當工作上的「朋友」，並表示「這讓他們覺得自己是在和某個人一起工作，而不是獨自撐著」；除了心態上的轉變，還有個細節很微妙：78%的人在跟AI說話時會說「請」和「謝謝」，28%的人稱它為「私人助理、隊友」甚至「朋友」，而不是「工具」。
當半數人開始對一個程式有禮貌，並用具備人類色彩的詞彙稱呼它時，這件事本身就反應出我們對這項工具的依賴心態。
AI依賴症如何摧毀工作者的「職場資本」？
雖然AI就像一個沒有偏見、永遠傾聽的「完美同事」，但過度依賴它，可能會在不知不覺中損害我們最核心的職場競爭力，並帶來深層的職業倦怠。
問題不在用AI，是在於「大家都不再需要別人了」
先講清楚，用AI提升效率、精進能力這件事本身沒問題，這份研究要談的危險是「讓AI全面替代掉那些只有人能給的東西」是有代價的，舉例來說：
人際求助網正在消失
印刷公司MOO在2025年5月的調查就顯示，65%的工作者遇到問題時不是先找同事，是先問AI，有受訪者表示：「問AI比問同事快多了，現在根本不怎麼需要找同事幫忙。」
這乍看好像沒什麼問題，但很多時候職場上的信任與革命情感，都是在「互相麻煩」的來回交流中建立起來的，那些小小的眉角和經驗交換才是真實關係的養分，但現在因為彼此需要對方的程度變少了，連結最終也就跟著斷了，長期下來就會影響同仁和主管之間的信任度，萬一有天出現AI無法回答的問題時，會出現完全不曉得該向誰求救的可怕情況。
溝通能力快速退化
AI永遠順從且耐心十足，不會有負面情緒、不會覺得人類問題很蠢，這聽起來超讚，但研究指出，長期處在這種「無摩擦」的互動體驗裡會被寵壞，職場人的交談技能會衰退，導致越來越難適應真實的人際溝通，甚至發生過有員工因為不想面對真人，直接派出AI分身代替自己出席會議，讓在場的同事相當錯愕。
內心覺得更孤單了
以為有AI朋友就萬事OK嗎？研究中最讓人不舒服的結論是：即使92%的受訪者都在有團隊的環境中工作，仍有52%的人在工作中感到高度或中度孤獨；更諷刺的是，雖然大家頻繁向AI傾訴、尋求社交支持，卻只有12%的人覺得「比較不孤單」。
這表示，大家雖然沉溺，但最終仍會意識到AI只是程式，這種「虛假的友誼」與「辦公室裡熱心的幽靈」反而會觸發更深層的孤寂，而高度孤獨的工作者，離職意願比不孤獨的人高出90%，工作滿意度也顯著下降。
所以該怎麼做？AI時代要如何修煉「高階職場力」？
講了很多，不是要大家少用AI，重點是要有意識去保持人際連結，把效率交給工具，但必須把信任還給真人。
我們把研究者提供給企業的建議轉成個人的實戰策略，讓大家參考該如何避免形成AI孤立的局面：
人的事，親自來
研究建議，coaching、mentoring、團隊建立這類核心互動，必須由真人主導，最好面對面進行，大家必須劃定界線，清楚認知像輔導、衝突處理、跨部門說服這些事，AI可以幫忙準備，但不能替我們上場。
畢竟當遇到需要拉攏關鍵人物的時刻，放下鍵盤喝杯咖啡聊聊，絕對比緊抱鍵盤有幫助！
用AI的產出，製造「去找人」的理由
學會在工作流程中加入「接觸點」，利用AI的產出作為破冰的橋樑，例如：拿著AI初擬的企劃案，刻意去向關鍵同事請教：「AI給了這些建議，但定價那塊你比我熟，我想聽聽你過去怎麼處理的？」將同事重新編織進合作網絡中。
把AI幫忙省下的時間，拿去投資人
AI最大的價值在於幫我們省時，記得不要把這些餘裕拿來處理單調的工作或摸魚，建議投入人際連結的活動上，比如主動關心同事的近況、參與團隊聚會，或找一位前輩請教，可能會得到更有價值的收穫喔！
最後，這份研究給了一個最深刻的提醒：創造滿意與敬業團隊最重要關鍵，依然是人與人之間的連結，而非人與AI的連結。
AI是真的好用且便利，但它只能填補短期缺口，取代不了那個在你搞砸提案後、悄悄傳一句「沒事，下次再來」並幫忙收拾殘局的同事；也無法替代那個在走廊遇到、隨口一句話卻點醒你的前輩，在機器越來越聰明的時代，職場上的情商、同理心以及與真實人類共事的能力才是能走多遠的關鍵。
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