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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
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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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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》
本文目錄（點擊可快速前往）
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。
延伸閱讀：科技業2萬人失業後的生存啟示：掌握「情報力」，是當今最頂級的職場保險
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。
延伸閱讀：畢業遇上AI好焦慮？104數據揭2026新鮮人找工作5大關鍵｜附檔案下載
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）
[joblist_plugin title='更多104【AI相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai' amount='3']
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']
AI代理人時代，勝負不在AI多聰明！林之晨：關鍵在組織消除落地摩擦力
AI代理人時代開跑，為何有些企業空有工具卻跑不動？台灣大哥大總經理林之晨與資訊長蔡祈岩指出，AI代理人時代，真正拉開差距的不是AI多聰明，而是組織重塑制度、消除落地摩擦力的速度，並點名企業該推動的5大戰略。本文節錄自《逆分工》。
文／林之晨、蔡祈岩
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代理人時代：螢幕工作的無限重組企業消滅摩擦的5大戰略
市面上關於AI與工作的流行預言，往往充滿了表面合理卻彼此打架的矛盾。例如，黃仁勳曾指寫程式不再是必備技能，引發「軟體工程師最快失業」的焦慮；但同時，社群又盛傳「水電工、木工等藍領最安全」的建議；工具商更天天高喊「不會用AI的人將被會用AI的人取代」。這不免讓人質疑：如果工程師是最會用AI的群體，為何會最先受衝擊？水電工不碰AI，憑什麼最安全？
這3句話都沒有錯，矛盾的鑰匙在於「時間維度」。這就像3個人站在同一座山的不同高度，山頂下雪、山腰下雨、山腳出太陽，切入的都是不同的層次。
第一個10年（2026～2035）「代理人時代」： 軟體工程師首當其衝。因為他們的工作最純粹地發生在螢幕之內的數位世界，這正是AI代理人最先重組的範圍。
第二個10年： 水電工的藍領工作暫時安全，是因為AI的實體「身體」還沒長齊，修水管等任務高度依賴現場經驗。但當具身AI機器人成熟，實體工作在第二階段同樣會迎來重組。
「會用AI的人取代不會用AI的人」： 這並非特定職業，而是每個階段內部的競爭規則。第一階段是會用AI的工程師取代不會用的；第二階段則是會指揮機器人的技師取代舊技師。
工作並非一次性消失，而是經歷錯位、重組到重新定義的過程。如果將未來30年的不同階段全部壓縮進「現在」，就會陷入無謂的爭論。拉開時間軸，才能看清在不同階段中，資源與能力究竟該往哪裡放。
代理人時代：螢幕工作的無限重組
在第一個10年，AI將從對話工具進化為能自主規劃、執行的「專案經理」。此階段的最大紅利在於所有「螢幕上能完成的事」，轉化為可大規模複製、調度的生產素材。
過往知識工作卡在繁瑣的跨部門流程，AI代理人則將寫報告、做簡報、分析數據、開發原型等能力「即時可得化」。這迫使被組織底層壓抑的需求浮上水面，企業開始做以前因人力成本過高而「不值得做」的事，例如中小客戶的客製化分析、普及的策略幕僚能力。在小說、影音等創意生產領域，創意的生產流程被拆開，迎來供給側的大爆炸。此時紅利不會平均分給擁有工具的人，而是集中於能將多個AI代理人接進工作流程、創造新產能的跨界人才。
然而，這個10年真正的勝負不在AI變得多聰明，而在組織「消除落地摩擦力」的速度。歷史上真正拉開差距的，從來不是最早看見技術的人，而是最快重塑制度系統的玩家。正如工業革命時，真正讓蒸汽機威力兌現的是英國圍繞其建立的專利、金融與現代法律配套；而清朝洋務運動空有鐵甲艦，卻想「中學為體，西學為用」不願動彈體制，制度摩擦最終導致血流成河。
企業消滅摩擦的5大戰略
AI是這個世代的馬鐙與弩，解放了雙手，但也唯有願意重新設計系統的企業才能在加速曲線上勝出。企業在這個10年具體該推動5件整體變革：
第一、領導層必須自己下水每天使用，而非視為IT部門的事。
第二、組織結構動刀，升級中層、放大個體並組成變形蟲團隊，不能用舊組織跑新工具。
第三、重新定義人才標準，從看「會什麼」轉向看「能用AI做到什麼」，改寫招聘與薪酬結構。
第四、勇敢將資源從既得利益的舊系統抽走、投向新系統。
第五、徹底重塑文化，容忍快速試錯與鼓勵跨界融合。
這5件事是一個整體的多個面向，技術躍遷的紅利從不雨露均霑。新秩序來臨之際，企業與個人都必須用接下來10年的具體行動回答：在這場奇點倒數中，你究竟想當英國，還是當清朝？
節錄自：天下雜誌出版《逆分工：AI 時代的生產力革命，重構組織、市場到經濟的生存新賽局》／林之晨、蔡祈岩 著
【104 talks】AI不是潮流，而是生存條件＊贈企業AI健檢＊ | 12/18 免費直播
文／104人資市集
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升
為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。
- 專為人資、企業決策者打造 -
【AI不是潮流而是生存條件：三步驟改變工作流、破解人才荒】
＊＊報名即贈：一對一「企業AI健檢」諮詢＊＊（活動限定！詳細領取資格將於講座活動中說明，千萬別錯過哦！）
【為什麼你不能錯過這一場？】
AI不再只是科技趨勢，而是正在真實改變企業的關鍵力！
從主管決策、團隊協作，到第一線員工的日常產出，會用 AI 的企業，效率早已拉開差距。
但問題是——多數企業「知道 AI 很重要」，卻不知道從哪裡開始用？怎麼用才真的有感？
如果你的公司現在 還沒正式把 AI 用進工作流程
那你很可能正在：
- 用「人力」對抗別人用「AI 自動化」
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差距不是慢慢拉開，是每天都在擴大
這一場，就是專為你而辦！！
【課程核心聚焦】
本場短講將聚焦在三大重點：
✔讓你真正看懂：AI如何實際提升企業、主管與員工的工作效率
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✔幫助你利用AI改變工作流、破解人才荒！
【誰適合參加？】
✔企業主管、部門主管
✔人資、教育訓練負責人
✔正在評估 AI 導入的企業
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【你可以學到什麼？】
✔企業目前遇到的痛點解析
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講座資訊：
講座時間：2025/12/18（四）13:30~15:00
報名截止時間：2025/12/16（二）
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文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
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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）
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隨著AI技術爆發與人口結構轉型，企業面臨的挑戰已非「是否導入科技」，而是如何帶領員工轉型。104人才永續長深度解析：AI將重新定義工作內容與模式，成功邁向「人機協作」的關鍵不在硬體，而是人才與組織文化的數位重塑。本文透過具體的六大實戰步驟，協助企業破除員工技能不足與文化抗拒的障礙，幫助組織在變動時代中搶佔競爭先機。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
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AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
隨著企業全球化發展、台灣人口結構老化與新生兒出生率的下降，地緣政治、全球經濟與政府法律及政策的瞬息萬變，加上AI人工智慧（Artificial Intelligence，縮寫為AI亦稱智械、機器智慧，透過許多電腦程式來呈現人類智慧的技術）技術的蓬勃發展，透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，國內外許多研究調查機構的預測都認為，人類的無數職務會逐漸被AI所取代。
資訊科技發展的日新月異，我們的職場與工作環境正進行前所未有的轉變，這種轉變包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。
AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失，也會誕生新型態的工作機會，這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的勞動者，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變
隨著資訊科技發展的無遠弗屆，未來企業面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨極大的變化，因次不管是政府機關、企業組織或是勞動者都必須轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
競爭對手的改變：企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長，未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手，如來自境外的跨國網路與資訊公司，像亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）就從網路書局進階到電子商務，成為全球最大的網際網路線上零售商之一，進而發展為提供企業雲端存取技術服務的資訊產業巨擘。
工作內容的改變：要能跟上數位時代的腳步，我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業，運用AI資訊化與流程化過程，局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析，提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點，從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。
工作方式的改變：近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討，如何讓勞動者不會被機器人取代，最佳的解決方案是”不是科技可以做什麼，而是我們可以用科技做些什麼“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”，未來最有效率的工作方式就是”人機協作”，工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人)，善用AI工具提升整體工作效率。
工作型態與工作地點的改變：未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式，共享經濟的網路平台會產生新的工作型態，網路資訊也創造出網紅經紀人、小編、電競選手與遊戲編劇等新型態工作。企業若能採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，比較能夠吸引與留任人才。
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？
企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在過去已經投入資源，積極研究與實驗組織數位轉型，根據天下學習的調查，企業最擔心的轉型障礙，前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。
▲ 圖片來源：天下學習
另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告，企業在推行數位轉型時面臨的挑戰，依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具，因此企業要能成功數位轉型，AI數位人才與組織文化的轉型會是關鍵因素。
▲ 圖片來源：資誠聯合會計師事務所
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企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟
統整企業成功案例與調查報告後，企業要能成功推動數位轉型，建議依序採行六個步驟及重點行動如下表，讓員工體會到應用AI可以提升整體工作效率，創造顧客與商務價值，讓生活與工作更加平衡、有意義。
推動AI人才與組織文化轉型的關鍵步驟
步驟重點行動預期成效1. 高階主管共識舉辦策略會議、形成願景確立方向與支持2. 全員溝通宣導內部宣傳、案例分享降低抗拒、提升參與3. 跨領域專責部門整合IT、研發、HR加速專案計畫落地4. 學習與工具資源提供AI課程、工具平台提升學習及應用能力5. 一站式諮詢輔導設立顧問與技術支援降低導入難度6. 鼓勵、獎勵與內化獎勵機制、文化塑造形成AI驅動文化
高階主管的認知與共識：高階主管要發揮策略思維，針對產業發展與動態競爭環境，制定明確的AI轉型策略方向，如AI如何應用在產品開發、優化製程或是服務流程的創新，以及員工使用AI應用工具的資安政策等，凝聚高層的共識後承諾並投入相關資源。
全員溝通宣導推動AI應用文化：員工常因不理解或懷疑而抵抗文化與組織轉型，公司負責人及高階主管必須透過有效溝通來說明轉型的目的，強調應用AI技術是公司永續發展的生存條件，確保員工面臨轉型時的心聲與感受會被重視與解決。
跨領域組成專責部門負責推動：從天下學習的調查報告可以看出，企業會由不同部門來啟動數位轉型，要成為AI領先的企業，成立跨部門專案小組的成功機率是最高的。以一零四資訊科技為例，2023年由人力資源部門啟動全體員工的人才及組織數位轉型，透過研發、資訊工程、資訊管理(MIS)及各部門的協作與支持，逐漸展現成效。在2025年便成立「AI創新辦公室」，由跨專業領域專家及相關部門組成專責推動組織，建議企業可以成立專責的 AI 治理小組 (AI Governance Task Force)。
提供員工學習與AI應用工具資源：要讓全體員工一起上車推動AI工具的應用，必須突破員工的心理障礙，包括沒有信心學會，沒有時間學習、執行有困難、欠缺AI工具使用等障礙。因此公司必須依照營運策略及員工需求，決定公司官方AI應用工具類別，透過實體及數位課程的學習平台建置與合法軟體帳號的統購，提供員工學習及應用工具相關資源。
建立一站式專業與技術諮詢輔導：一零四資訊科技除了在各部門設立AI推動大使、公告公司AI使用資安政策及應用工具以外，也會通告公司內部各類AI應用工具的諮詢專家，搭配一站式的顧問指導，只要員工想要優化作業流程、提升工作效率，內部專家顧問會立即提供協助，讓員工學會持續應用AI技術的能力及興趣。
搭配鼓勵、獎勵與管理機制：要能成功塑造AI組織文化的轉型，一定要讓全體員工從敢用、會用到善用AI應用工具，透過訓練課程學習心得及部門成功實驗案例的分享，搭配產品服務創新與工作流程改善專案成果的競賽及獎勵措施，鼓勵員工勇於創新。最後再將AI學習及應用的成果列入績效管理的加分項目，便能將AI轉型文化逐漸內化成員工日常工作的習慣。
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AI科技的應用發展將會是企業永續經營必備的條件，AI人才與組織轉型不會是高階主管與資訊、工程部門的任務，唯有全體員工建立共同的願景及共識後，在企業投入財務、人力、技術、訓練及應用工具的資源後，才能實現轉型目標。近二年全球大型企業均投入資源在研究、實驗與導入AI科技，伴隨AI應用工具功能的快速進步，使用性更廣、更便利，費用更低廉的趨勢下，相信未來三年內在政府的技術、資金及顧問輔導的加持下，台灣中小企業會更積極投入AI的應用及數位轉型。
（原文標題：企業如何成功推動AI人才與組織文化轉型）
【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
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
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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。
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用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學
電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
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電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖
在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。
現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。
隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供）
【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
【使用AI】Manus
電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。
Manus：https://manus.im/home
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。
按下開始使用（圖／旗標出版提供）
點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。
首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供）
【Step 3】
接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。
輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案
輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供）
【Step 4】
送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。
自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供）
自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供）
廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供）
【Step 5】
由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。
（圖／旗標出版提供）
下載檔案（圖／旗標出版提供）
下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供）
【Step 6】
你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。
AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/
Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html
（圖／旗標出版提供）
【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感
原標題：AI如何改變我們工作關係和信任感
隨著人工智能逐漸成為職場核心的一部分，企業與員工之間的關係動態也面臨前所未有的挑戰與轉型。透過一項2021年的研究，我們將探討AI對職場心理契約——員工對公司的期望和認知——的各種影響，包括員工在工作投入和信任感上的變化。文章深入分析了異化型合約現象，此現象描述了因為AI引入而出現的人際疏離感，以及它潛在引發的不安和生產力下降。透過了解這些動態，公司可以有效地維護人性化職場環境，並促進積極且協作的人力資本管理策略。在這樣急速革新的環境中，企業如何抓住機遇管理風險，是所有人極需思考的重要課題。
文： 小婉家族研究生 周郁恩 | 工商心理實驗室
進入現今的人工智能（AI）時代，人們好奇：這會怎麼影響我們的工作？是否什麼都變成機器人代打，或是我們與公司的關係會有何變化？2021年一項研究就針對這個題目，分析AI進入職場將如何影響員工的心理契約，工作投入和信任感。
什麼是心理契約？
「心理契約」指員工對公司的期望與互動關係，這種契約不是開發在經濟交易上，而是一種無形的理解和感受。一般分為兩種：
1.交易型契約：以薪資和工時為主，此層關係較淺，員工大多是為了收入而工作。
2.關係型契約：帶有社會與情感結合，員工和公司間有更深的依靠和長期成長合作，這層次的關係會提升工作滿意度和公司成效。
AI採用對工作關係的影響
研究發現在AI未介入時，心理契約能顯著提升員工的工作投入和對公司的信任。但一旦公司引入AI技術，這種正面影響會明顯下降。
研究更提出了一種新型心理契約，稱為異化型合約（Alienational Contract）。這種合約是因為AI引入而引發的關係變化，員工與公司關係浮光略影，而人際交流大量削減。例如零時數合約或工作全面由AI技術管理，員工不再有興趣或成就感。
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AI引入的隱憂
1.工作不安感：AI對較低技術之工作造成威脅，讓員工感到未來不可預測。
2.信任關係弱化：AI技術成為主要操控力量後，員工和公司之間的信任關係會大打折扣。
3.工作投入降低：員工對工作的熱情會因不確定性而降低，進而影響效能。
公司如何應對AI採用
為了在引入AI技術時保持員工的體驗和投入，公司可以措取以下措施：
1.加強內部溝通和培訓：使員工了解AI如何輔助工作，清楚未來發展。
2.保持人性化的工作環境：即使AI介入，仍要確保人與人之間的交流與合作。
3.提供生活指導和導向：為感到工作壓力或迷惘的員工提供更多支援與資源。
人工智能採用有助於提升公司效率，但也對員工工作投入和信任關係造成影響。公司應在導入AI技術同時，認真考量對員工心理和社會關係的影響，避免異化型合約的擴散，將經濟效率與社會負責完美帶結。
小婉家族研究生:N
參考資料：
Braganza, A., Chen, W., Canhoto, A., & Sap, S. (2021). Productive employment and decent work: The impact of AI adoption on psychological contracts, job engagement and employee trust. Journal of Business Research, 131, 485–494. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.018
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