深度學習實戰-影像辨識篇
104學習
人工智慧影像深度學習
這項技能指的是利用深度學習技術，讓電腦自動分析和理解影像資料，從中辨識物體、場景或特徵。具備這能力的人才能開發出如自動駕駛、醫療影像診斷、監控系統等應用，提升工作效率與準確度。在職場上，掌握此技能代表你能處理大量視覺數據，解決複雜問題，是目前科技產業中非常搶手且具未來性的專業能力。
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AI驅動的創新管理實戰：打造高效、創新的智慧型企業【11/03】
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機器學習實戰-影像處理篇
AI 智慧工作流搭建與升級：60 分鐘 10 個 AI 智慧工作流技巧立即改善工作流程
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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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精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
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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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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
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5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
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溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
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學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
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後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
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盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI
AI正逐漸改變企業生態，在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。本文解析「10種工作情境、20大好用AI工具」，以及企業如何投入數位轉型和人才培育。
文／林麗珊 由天下雜誌授權轉載
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找到應用場景，幫「人」解決問題未來職場：九成工作者都必須懂AI10種工作、20大好用AI工具盤點
從高科技、資通訊到傳統產業，都爭相投入數位轉型和人才培育，提升員工與AI協作的能力，讓愈來愈昂貴又稀少的人力，做更有價值與創造性的工作。
生成式AI帶來的改變，被喻為第四波工業革命，不管是生產力提升、還是工作與生活方式的改變，都衝擊著企業經營的外在環境。面對這場可能長達十年的AI轉型馬拉松，企業該如何自我準備，帶領員工共同迎向未來，成為首要挑戰。
Google Cloud與人工智慧科技基金會合作發布《台灣企業AI準備度調查報告》，指出企業AI準備度分為五大面向：數據力、創新力、技術力、治理力、運算力。各項指標中，與組織調整、人才培育相關的分數幾乎都墊底。
即便近七成的企業表示，員工對AI的知識了解程度偏低，但僅5.9%的企業在未來三年將優先投入資源在人才招募或培訓上。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
協助企業訓練安全AI模型的台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾觀察，相較於生成式AI出現以前，現在台灣企業的成熟度逐漸提升，「大型企業愈來愈知道自己需要什麼樣的AI解決方案，人才也需要升級，擁有相應的能力。」
根據104網站的統計，目前市面上約有2.9萬個AI人才相關職缺，年成長7%左右，但呈現產業分布不均衡的現象。
對於AI資本投入和數位化程度更高的半導體業、高科技製造業，以及以數據和服務為基礎的資通訊產業，最缺乏AI人才，這代表技術力的領先，而這些產業也處在領跑的位置。
人工智慧科技基金會連續兩年的「台灣產業AI化大調查」，發現台灣企業僅三成在內部啟動AI專案，其中資通訊產業整體分數領先，與傳產及政府部門的落差巨大。
找到應用場景，幫「人」解決問題
生成式AI的出現，讓企業與員工都產生了危機感，有愈來愈多企業站上轉型的起跑線。
2018年，鉅鋼機械管理部經理簡光正就是第一批到人工智慧學校上課的中部傳產資訊主管，當時他就看見AI可能帶來革命性的改變，但他也深刻感受到，即使生成式AI出現，在傳統製造業中仍然很難找到應用場景。
例如，生成式AI目前經常被應用在聊天機器人的客服，但生產製鞋工具機的鉅鋼，產線問題複雜，機台故障的原因千百種，很難單純依靠AI客服解決。
「客戶花了一、兩千萬買機台，不太可能只靠AI問答就解決問題，客戶不會信任，一定會打電話來問，」簡光正說，在效益不高的情況下，目前只能先從改善營運效率中找AI應用場景，還沒辦法導入核心產線。
反觀另一間傳產亞東預拌混凝土，則是為了求生存，大力投入數位轉型，針對人才進行培育，改善整體生產流程。
「我們資源有限，不能為了AI而AI，一定要拿來解決人遇到的問題，」亞東預拌總經理金崇仁說。
2020年，金崇仁擔任亞東預拌混凝土總經理，當時公司獲利長年都在及格邊緣，他認為這並非永續經營之道，決定展開全面數位轉型，提升整體營運效能。
過去水泥業必須大量靠人力管理原物料，既費時、高危險、也不精準。砂石原料易受天氣影響，每日含水量不同，配方也需要相應調整，廠內員工還要每天爬上14層樓高的桶槽，以測量料槽內的原料狀況與存量。
年屆70的金崇仁，仍然有著強烈的學習心與求知慾。他看到科技廠應用無人機做廠區的巡檢，便主動去考無人機操作執照，挽起袖子親手實作。
現在亞東預拌在全台20個廠區，桶槽上都裝有智慧感測裝置，能即時監測並回傳桶槽內原料數據，還能透過無人機紅外線感測裝置，來判斷桶槽內的膠料狀況。
「數位轉型一定是人才優先，」當金崇仁決定著手調整公司體質時，他主動帶領50名高管與數位轉型團隊，報名人工智慧學校經理人專班，完整參與為期14週的課程，團隊回到公司後，開啟了26件數位轉型專案。
在亞東兩年半的數位轉型旅程中，軟體與人才的支出，甚至超越硬體支出，其中對於人才培育的投資佔比超過七成。不過，這也使公司整體獲利成長達到74%，逐步展現數位轉型的成效。
未來，混凝土廠產線上的人力將大量減少運用體力與高危險工作，而是在監控室判讀數據，並即時操作、調整混凝土配方，達成更高效的精準生產。
未來職場：九成工作者都必須懂AI
AI正逐漸改變企業生態。長期培育產業AI人才的台灣人工智慧學校校務長蔡明順分析，生成式AI重新定義了人們的工作內容與人機互動、協作模式。
在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。
AI素養包括了解AI的原理與使用、評估應用場景、AI規範與倫理等，唯有真正了解AI的能力與限制，才能有效提升生產效率。
尤其是知識工作者、技術工作者，在與AI協作時，必須結合產業的專業知識，才能驗證AI的正確性。因此，如果企業需要深入導入AI工具，甚至啟動全面AI轉型，一定得先提升內部員工的能力，並將AI人才培訓納入策略規劃中。
人工智慧科技基金會技術處總監張嘉哲建議，尚未起步的企業，應先盤點自身的業務流程，梳理清楚有哪些會產生資料的節點後，再規劃應用場景，並針對業務同仁進行培力、舉辦內部競賽、促進跨部門合作等，撒下種子，啟發有潛力的人為企業帶來改變。
「導入AI其實也在為未來缺工的情況做準備，」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀說，AI不會取代人的專業，但是可以簡化重複性工作，讓愈來愈昂貴的人力，做更有價值與創造性的事業。
企業希望擁抱數位轉型，帶領員工共同前行是關鍵挑戰。如果只懂得技術，缺乏產業的背景知識，將很難發揮創意、解決工作的痛點。
在這場數位轉型的人才大戰，培養最了解流程的一線員工共同成長、轉型，是企業必備核心競爭力。
10種工作、20大好用AI工具盤點
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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時代人才怎麼學？擁有「4大軟實力」更重要
生成式AI顛覆我們的工作與日常，國內外研究點明，要在AI時代脫穎而出，需要具備的不僅是理解並學習AI，除了硬知識還要培養4大軟實力，這些素養分別為「同理心」、「創新創意」、「思考判斷」與「提問表達」。
文／蕭歆諺 圖／邱劍英攝 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
第三波AI浪潮來襲！熱錢投向生成式AI，顛覆職場樣貌客製化教學成真！每個人都有家教，同時扶弱與拔尖未來人才必備4大素養：從同理心出發，培養質疑的勇氣鼓勵孩子從做中學，「為什麼做」比「怎麼做」更關鍵學習外包引疑慮：明訂課程目標，不被AI牽著走
生成式AI大浪，徹底顛覆我們的工作與日常。不想被時代淘汰，硬知識之外，也要培養軟實力。從校園到職場，如何變身AI人才？4大素養助攻探索新宇宙。
20世紀末的一個晚上，高中生後藤友嗣與天文社同學搭車前往大阪吉野山觀星。
他在市區長大，少有機會看見無光害的乾淨夜空，眼看星星像遍野花朵在天上綻放，銀河毫無保留地展示它的美，讓他深感震撼。
「這麼美的星空與宇宙是怎麼來的？」抱著這個疑問，他展開了橫跨近20年的探索。
東京大學物理博士畢業，後藤友嗣先後前往美國、日本、夏威夷與丹麥等地擔任研究員。如今他落腳清華大學擔任物理系教授，繼續鑽研天體物理學，尤其關注超大質量黑洞。
「學者對星星已經有相對充足的認識，對黑洞仍所知甚少，」他解釋，幾乎每個星系的中心都有黑洞，研究黑洞對他來說更能探索宇宙奧祕與起源。他手指天，語氣一如當年那個在吉野山觀星的少年。
從小跟著爸爸看《星艦迷航記》，清華大學天文所教授後藤友嗣對星空十分著迷，AI幫助他探索宇宙奧祕。（圖／謝佩穎攝 由天下雜誌授權轉載）
黑洞研究並不容易，第一步，是在茫茫夜空中辨識它們。
過去，需要人工仔細比對數據與照片，才能確認黑洞有無。後藤友嗣指著螢幕上有著無數黃與白點的黑色圓圈解說：此處觀測面積是5.4平方度，約是25個月亮的大小，人力所及只能在裡面找到255個黑洞。
但AI改變了一切。
團隊藉由機器學習與圖像比對等技術，同樣面積裡，竟找到了近1.7萬個黑洞，準確率約85%，是原始數量的66倍。
「AI幫助我離夢想更近一步，」他強調，人工智慧技術的成熟是他職涯裡遇過的最大顛覆。未來，懂得運用AI工具會成為多數天文學者的必備技能。
第三波AI浪潮來襲！熱錢投向生成式AI，顛覆職場樣貌
AI不只影響天文領域，更全面顛覆世界，而且這次是來真的。
師承著名AI科學家李飛飛與吳恩達，清華大學電機工程系副教授孫民指出，60多年來，AI發展並非一路順遂，儘管持續有有志學者投入，仍因軟硬體設備侷限與技術難以落地，曾起落兩次後又消失在大眾視野。
但第三波AI浪潮明顯不同，他說，AI的底層技術由基於邏輯的專家系統，轉為消化海量資料後歸納規則的機器學習與深度學習，加上資料開源風氣盛行，大量資料與平行運算算力到位，在天時地利人和下迎來大爆發。
最讓大眾有感的，非OpenAI於2022年底發布的ChatGPT莫屬。它能生成與使用者對話，產出有條理且自然的回覆，還能幫忙撰寫郵件、摘要與翻譯，成熟程度讓人驚艷。
大量民眾湧入嘗鮮，2個月內月均用戶人數就達到1億人，Instagram花了28個月才達到此紀錄。後續還有Midjourney和Sora AI等無數生成式AI工具百花齊放，市場關注與熱錢持續湧入。
史丹佛大學4月發布的「人工智慧指標報告」即指出，光是生成式AI的市場，去年相關投資便大幅增加至252億美元，是前一年度近9倍。
麥肯錫4月調查更發現，今年初採用AI的企業比率攀升至72%，一舉突破過去6年長期在5成徘徊的水準。更有65%的受試者提到，公司至少在一項業務中經常使用生成式AI。
AI到底能為工作流程帶來多大幫助？Appier營運長李婉菱舉例，Appier會協助客戶開發網站，過去設計師與IT人員等協作需要數週時間，如今只要30秒就能完成。
「我們正全面轉型為AI驅動的組織，」她強調，從產品開發到內部工作流程改善，幾乎處處都可見AI的痕跡。
AI正全面衝擊職場，既有工作流程重組外，也催生出許多新職業。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
客製化教學成真！每個人都有家教，同時扶弱與拔尖
教育現場同樣迎來劇烈轉變。
經濟合作暨發展組織（OECD）去年底發布的「數位教育概覽」明確提到，在合理使用下，AI工具能有效提升教學與學習的效果。
該報告同時指出，AI與人類特長不同，前者擅長快速收集、分析和解釋大量數據，後者在判斷、社交互動、創造力和解決問題方面具有優勢，兩相配合的混合智能（Hybrid Intelligence）將成為顯學。
全球師生多迎向這股浪潮，嘗試使用AI。微軟去年11月發布「AI教育報告」提到，超過6成師生都已經用過AI工具，更有2成教師每天使用，最常用在設計教材與作業、思考教學點子與簡化的複雜知識。隨著AI工具愈加普及，可預期使用人數會持續增加。
史丹佛應用物理系博五生汪純安（左1）只要看到新AI工具推出就會嘗鮮，積極將它們融入研究。（圖／蕭歆諺攝 由天下雜誌授權轉載）
AI帶來的最大改變，是讓客製化學習成為可能。
「媒體一直提ChatGPT讓作弊變得更容易，但我看到的是它為學習帶來的巨大優勢，」可汗學院創辦人可汗在TED演講中直言，過去早有研究顯示一對一教學是最好的學習方式，能同時拔尖與扶弱。
AI工具不但可以隨時在旁回答學生問題，還能陪伴引導解題與思考，一對一教學的理想將化為真實。
各類學習助手推陳出新，除了可汗學院推出的Khanmigo，還有哈佛大學的程式設計基礎課程CS50，在去年秋季推出學習助理「CS50 Bot」，能向學生解釋程式脈絡與協助改善學生作業，近一半學生認為AI工具非常有幫助。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
面對AI這位職場上的「強敵」，教師不會被取代，只會轉變工作重心。
世界經濟論壇（WEF）4月發布的「形塑教育新未來」報告指出，善用AI能夠增強、而非取代教師的角色。
該報告引用麥肯錫調查數據，強調教師過去每週平均工作50小時，僅有49%的時間花在與學生直接互動上。有了AI幫助後，能減少行政工作與備課時間，花更多時間與學生直接互動，並提供適性教學。
世界出現這麼大變化，教育制度該如何轉向，才能確保下一代人才保有競爭力？
均一平台教育基金會董事長呂冠緯提到，產業變化太快，台灣的人才是最重要資源，讓人才對準新興產業的需求，將比以往更為重要。
「過去教育界會倡議學生應具備哪些能力，可是很少在真實世界驗證這些能力在市場中有沒有用，」他提醒，現在是時候以終為始，先思考未來台灣要發展哪些新經濟，再思考需要培養什麼能力。
無論來自哪個領域，第一步，都必須學習AI的基礎原理。
「學原理才不會太天馬行空，」長年在政治大學開設人工智慧相關課程的學務長蔡炎龍表示，懂原理才能知道工具的能力所及與限制，不同領域的人在溝通時能擁有正確且相同的討論基礎，如了解AI瞎掰的「幻覺」從何而來。
未來人才必備4大素養：從同理心出發，培養質疑的勇氣
硬知識相對易學，但須同時具備特定素養，才能在AI時代中突圍。
國外權威機構如世界經濟論壇和微軟等，都分別發布未來人才所需的重要工作技能，包含創造力、分析式思考、靈活性、情感智力等。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
不論是國內外的研究都點明，要在AI時代脫穎而出，需要具備的不僅是理解並學習AI，還要培養四大素養，分別是同理心、創新創意、思考判斷與提問表達。
首先是具備同理心。唯有從人的真實需求出發，才能有好的AI應用。
世界經濟論壇提到，學生掌握好的人際技能是面對未來的利器，包含同理心、合作、協商能力，其中又以同理心為首。
「我相信人的本質是助人為樂，這項特質AI沒有，」近年積極參加AI相關讀書會與演講的前教育部長吳思華說，擁有願意關懷他人的靈魂，是人難被AI取代的特質之一，好的AI應用往往從人與人的互助中開展。
有同理心，同樣能幫助自己思考技術為社會帶來的正負面影響，思考工具是否會對弱勢群體造成傷害，成為能分辨善惡和道德的負責任公共知識份子。
其次是創新創意。蔡炎龍表示，創新創意的確是要嘗試前人沒做過的事，但過去懂AI的技術人員在研發新應用時常有盲點，如擅長建構漂亮的程式模型，然而現實世界沒人對此有需求，流於為技術而技術的窘境。
當一個人具備同理心，才能洞察他人需求，提出一個好問題後，在跨域激盪中找出有創意的解法。他曾看過學生團隊研發辨識牆壁裂痕大小的工具，藉由AI影像辨識技術，幫助使用者在地震後確認裂痕是否具危險性，貼近民眾需求且頗具創意。
但懂得提出一個好專案還不夠，運用AI工具的過程中，同時需要具備思考判斷能力，才能判斷AI產出內容的好壞與進行編修。
「擁有批判性思考能力，比具備任一學位還要重要，」科技巨頭Meta創辦人祖克柏在接受《Fortune》採訪，談招聘員工的條件時如此強調。
但要養成思考判斷能力，除了本身要有豐厚的專業基礎，同時要調整心態。台大機械系教授詹魁元即觀察到，台灣學生從小到大擅長考試，很習慣有標準答案，少有餘裕思考答案是否正確就全盤接受，在心態上少了質疑的勇氣。
最後是提問表達能力，且是對機器的表達能力。
主導教育部人工智慧技術及應用人才培育計劃，成大電機系特聘教授詹寶珠強調，有好的專業背景知識，才知道如何對機器人下指令（Prompt），由於成品往往很難一步到位，需要來回往復與機器協作編修，指令下得好不好、是否夠精準變得很重要。
與對人溝通不同，想對AI下好指令需要拆解問題，一步步提問才會有好成果。清華大學與國科會共同為文組師生設計的「生成式AI指令」就長達30頁。
國內高教應變快速，總能擁抱新技術。圖為龍華科大數位內容中心，學生展示自己開發的遊戲作品「四合院VR」。（圖／鄧毅駿攝 由天下雜誌授權轉載）
鼓勵孩子從做中學，「為什麼做」比「怎麼做」更關鍵
但素養抽象且相對難學，吳思華認為，採用專題式學習（Project-Based Learning，簡稱PBL），從做中學是最好的方法。
PBL鼓勵學生從真實世界與個人生活中，找到一項議題或問題深入探索，從過程中學習相關知識與技能，且不追求標準答案。
吳思華提到，學知識固然重要，但知識要拿來解決問題才有意義，學生透過PBL學習，方能養成智慧以應萬變。因為未來純粹的知識學習必定會被線上教育取代，「大學應該提供大量製作專題的機會，將128學分中的1/3讓給實作課程，」他建議教師在旁陪伴學生探索與學習。
台大電機系教授李宏毅認同PBL的重要性，尤其挖掘問題就是一項重要能力，因為當AI愈來愈萬能，「怎麼做」不重要，AI幾乎都可以代勞。「為什麼做」才是關鍵，有理想跟願景才有前進方向。
他提醒，一開始設定目標不用太宏大，學生可以從日常生活裡找到一件不想做的事情，運用各種AI工具嘗試解決與練習，做的過程比較有動力。
學習外包引疑慮：明訂課程目標，不被AI牽著走
然而AI帶來的並非全是新機會，隱憂與挑戰如影隨形。
最常被詬病的，是AI能生成報告與程式碼等內容，引發代寫作業與作弊的疑慮。此外，學生如果太倚賴AI工具，將應有的思考與學習過程外包給AI代勞，恐會降低學習效果，讓學習變得不扎實。
皮尤中心今年5月發布的報告就指出，有25%的國小至國高中教師認為，使用AI工具教學的弊大於利，明確認為利大於弊的教師僅有6%，其餘皆為不確定或是利弊互見。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
美國賓州大學學者7月發表論文《生成式AI可能損害學習》，觀察近千名土耳其高中生的數理學習狀況，發現只仰賴傳統教科書學習的學生，成績比使用AI學習工具輔助的學生還要好。
長年投入差異化教學研究的國家教育研究院副研究員蔡曉楓便憂心指出，現在有太多教學現場急著將AI工具融入教學中，反客為主取代教師功能，恐傷害學習成效。
她曾看過國文老師請AI生成詩句「兩岸猿聲啼不住／輕舟已過萬重山」的圖像，結果出現一群像山一樣高大的猴子。她強調，學生應該先掌握文化背景、批判思考與創意等高階思維，使用AI才不容易被牽著走而誤學。
殘酷的是，時間不等人，大眾總希望有最新、最好的學習方式與內容，邊摸索邊前進成為必要。該如何確保學生在AI輔助下，仍能精準學到教師預期的知識與能力？
「訂定明確的教學目標會變得很重要，」詹魁元表示，未來教師們將會需要花更多時間思考課程設計，在課綱中明確指出學生需要具備哪些能力，學生在學習時能判斷哪些地方需要扎實學習、哪些地方可以讓AI代勞。
AI正顛覆既有的教與學模式。跨產學兩界的台灣人工智慧學校校務長蔡明順觀察，台灣起步不算慢，高教已有不少老師嘗試改變教學內容與教法，業界也有不少企業積極導入AI技術加速工作效率，並提供內部員工訓練。
面對新科技，人們難免有疑慮與畏懼，但這同時也是一個契機，懂得把握機會的人不只藉由AI提升自我，同時有機會藉新興科技完成圓夢，一如後藤友嗣在數十年後用意想不到的方式離夢想更近一步。
歡迎加入這場新興學習盛宴，一同探索新宇宙。
（原文標題：AI時代怎麼學？擁有這4大軟實力，比任何學位都重要）
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AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力
AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。
文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
本文導覽
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。
「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。
所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。
從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。
然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。
接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣
蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。
這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。
「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。
他以兩個實戰案例說明運用方向：
1. AI共學與效率
「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」
NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。
蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。
2. 角色扮演與對話
他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。
蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」
比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。
AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖
了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：
鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。
角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。
反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。
統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。
以下用準備一場商業簡報為例說明。
首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。
第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。
第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。
最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。
蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。
AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？
有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。
入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。
進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。
專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。
以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」
該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。
ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。
有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。
接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。
最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。
「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。
AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐
即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。
另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。
特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。
「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。
他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。
AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。
因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。
從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」
AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。
要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。
首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。
其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。
第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。
最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。
無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」
（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）
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【2026最新】AI產業人才認定指引3.0更新！5大能力評估、AI證照及學習資源、工作機會盤點
數發部2026年5月最新公布「AI產業人才認定指引3.0」，本次重要更新包括「AI治理素養」與「AI協作與開發」兩項能力，以及新增「推薦學習資源」幫助強化人才AI能力。本文帶你一次看懂AI三大人才類型、必備技能與證照資源推薦，並盤點AI人才職涯發展以及最常見的AI工作機會，幫助找到最適合自己的AI職涯起點。
※更新日期：2026/05/21
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載
2026.05更新：數發部2026年5月19日發布「AI 產業人才認定指引3.0」，兩項重要更新包括：1.因應2026年1月公布《人工智慧基本法》，新增「AI治理素養」能力，協助人才建立人工智慧應用風險的框架與意識；2.順應Vibe Coding與Agentic AI發展趨勢，新增「AI協作與開發」能力，強化人才與AI工具協作及開發的實務能力。並將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準，進一步落實到產業工作場景。
想進入AI領域要做哪些準備？工作上如何認證自己的AI能力？為了協助國內人才掌握AI就業趨勢，數位發展部《AI產業人才認定指引》指出AI產業人才可分為研究、開發、應用3大類型，不論你是工程師、行銷人，還是剛準備跨領域轉職的上班族，都能在AI產業找到自己的角色！
指引中明確列出AI產業的人才分類、能力架構與專業認證方向，並提供職涯發展路徑及跨域建議。《104職場力》幫大家濃縮重點，整理懶人包，讓你一篇就看懂！
完整內容請參考數發部【AI產業人才認定指引】：因應AI技術與應用的快速變革，數發部指出，為了協助企業快速識別、應用與培育AI人才，並為個人職涯發展、培訓規劃及專業認證提供明確依據，特別制定本指引。並將隨著產業趨勢持續動態更新指引內容，強化AI人才標準與產業需求接軌。● 下載數發部《AI產業人才認定指引》（115年5月）>>● 數發部AI產業人才認定指引專區>>
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你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看
根據指引定義，AI產業人才是指具備人工智慧相關知識、技能與能力，並在各行各業中，從事人工智慧相關之技術研究、開發、應用、管理，或使用AI工具於生產、服務或行政管理相關工作流程的從業人員。
指引依據產業應用現況和專家建議，將AI產業人才分為「AI應用人才」、「AI開發人才」、「AI研究人才」等3大類別：
AI研究：AI技術的源頭，從事AI基礎研究與發表論文。
AI開發：AI技術的實現者，負責訓練出新的AI模型或開發新的AI應用工具。
AI應用：AI應用的使用者，將AI應用於各行各業，使用AI工具提高生產力。
AI產業人才分為3大類：AI研究、AI開發、AI應用（資料來源／AI產業人才認定指引）
本文整理將聚焦於「AI開發人才」及「AI應用人才」的相關資訊，包括AI認證資源、AI人才常見職缺及最新工作機會，還有職涯發展路徑，提供有意求職轉職、或即將進入職場的新鮮人參考！
想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？
依據產業現況，指引列出「AI開發人才」及「AI應用人才」所需的5大類核心能力。（詳細說明請見下表）
AI應用人才：要能使用現有AI工具，提升執行中工作的生產力、管理能力、行政效率、加速流程、縮短時效與產生企業價值的能力。所需的能力類型包括「AI應用素養」、「AI工具應用」及「AI協作與開發」能力，將其應用於行銷、製造、醫療、教育、法律、金融等不同領域。
AI開發人才：需具備數學、機率、電腦科學相關知識背景，其內涵不僅限於模型開發，更關注將AI技術落實於產品和服務，所需的能力包括「AI程式語言應用」、「AI模型訓練」與「AI服務開發」。
AI產業人才5大類能力類型、11細項
人才類別能力類型細項能力說明AI應用人才AI應用素養AI素養瞭解AI基本知識、道德倫理、應用及限制AI治理素養能瞭解AI衍生的AI系統、人機互動、社會衝擊等風險AI工具應用文書應用能用AI工具進行文字內容產生、修改、翻譯及整理圖文應用能用AI工具進行圖像內容產生、擷取與修改影像應用能用AI工具進行影像內容產生、擷取與修改音源應用能用AI工具進行音源內容產生、擷取、翻譯及整理自動化應用能使用AI代理或相關自動化工具，實現工作流程自動化AI程式語言應用AI協作與開發能以自然語言引導AI協作撰寫程式AI開發人才程式應用能使用AI輔助程式開發AI模型訓練AI模型訓練能用模型訓練和學習（如ML、RL）等工具、技術及方法，訓練AI模型AI服務開發NLP/LLM/CV工程能用NLP、LLM、CV工具，結合AI工作流或提出新服務
11項AI能力類型對應哪些工具應用？相關AI工具資源參考
能力類型參考工具AI素養台灣人工智慧學校、Meta AI、好好用AI素養計畫AI治理素養EU Artificial Intelligence Act、NIST AI RMF、ISO 42001、AI literacy frameworkAI文書應用ChatGPT、Copilot、Gemini、ClaudeAI圖文應用Midjourney、Canva、Adobe FireflyAI影像應用Runway、ideogramAI音源應用ElevenLabs、MURF AIAI自動化應用n8n、Zapier、Power AutomateAI協作與開發Lovable、Claude、n8nAI程式應用GitHub Copilot、CursorAI模型訓練TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Amazon SageMaker、Azure AI Foundry、Vertex AINLP/LLM/CV工程OpenAI、Hugging Face、OpenCV、MediaPipe
AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理
清楚AI人才需要具備的關鍵能力後，想學習或提升相關AI能力，可以參考數位產業署官網提供的相關培訓課程及AI能力認證內容，並透過相關資源來強化自己的AI競爭力。
以下整理素養類、工具類及專案類3種AI認證資源。
（資料來源／AI產業人才認定指引）
AI產業能力認證參考：素養類
AI素養類認證主要為「建立AI基本認知與倫理觀念」，著重培養非技術背景者對AI的理解與應用概念，不要求實作能力或程式操作。相關認證包括：經濟部iPAS AI應用規劃師、資策會生成式AI能力認證、AIA的AI素養級認證等。
點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源：
國際AI素養認證名稱辦理單位AI-901:Azure AI FundamentalsMicrosoftAWS Certified AI PractitionerAWS
國內AI素養認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師初級經濟部產業發展署AI 素養級認證台灣人工智慧學校AI 工程級認證：LLM 的行政任務應用台灣人工智慧學校生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會人工智慧工程素養認證財團法人資訊工業策進會AI+ 行銷科技專業人員財團法人資訊工業策進會TQC生成式AI應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會TQC人工智慧應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會EEC企業電子化人工智慧應用師財團法人中華民國電腦技能基金會
AI產業能力認證參考：工具類
AI工具類認證聚焦在「熟悉並應用AI工具完成任務」，要求能使用特定AI平台、工具或模型進行應用實作。常見任務例如影像生成、資料自動化分析、ChatGPT應用等，適合企業內部技能轉型或職能補強。
點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源：
國際AI工具應用認證名稱辦理單位NVIDIA Certified Associate: Multimodal Generative AINVIDIANVIDIA Certified Associate: Generative AI & LLMsNVIDIA
國內AI工具應用認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師中級經濟部產業發展署生成式AI美術設計能力認證初級財團法人資訊工業策進會生成式AI美術設計能力認證中級財團法人資訊工業策進會生成式AI辦公室應用能力認證財團法人資訊工業策進會TQC+ GenAI 輔助資料擷取與分析 Python中華民國電腦技能基金會
AI產業能力認證參考：專案類
專案類認證聚焦在「具備完成AI專案的實戰能力」，對應如資料工程師、機器學習工程師等技術職務。用於評估技術人員是否具備立即上手企業AI任務的能力。包括：IBM AI Engineering Professional Certificate、AI-103: Azure AI Engineer Associate等。
點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源：
國際AI服務開發認證名稱辦理單位AWS Certified Generative AI Developer - ProfessionalAWSAI-103: Azure AI Engineer AssociateMicrosoft
國際AI模型訓練認證名稱辦理單位AWS Certified Machine Learning Engineer (Associate)AWSAWS Certified Machine Learning (Specialty)AWSIBM AI Engineering Professional CertificateIBMGoogle Cloud Professional Machine Learning EngineerGoogle Cloud
認證名稱辦理單位TQC＋人工智慧：機器學習財團法人中華民國電腦技能基金會
104學習－課程推薦：
AI資料科學家全方位學程（緯育）
AI醫學影像分析實作直播學程（緯育）
AI學習資源專區｜AWS免費課程系列，完課自動同步學習紀錄到履歷表！
更多認證及培訓課程資訊，可至數位產業署官網查詢參考最新附表：AI產業人才認定指引專區
AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議
不同科技背景的人，想成為3大類AI人才，職涯路徑要怎麼走？《AI產業人才認定指引》提供一份「AI人才職類與發展路徑圖」，整理「理工相關科系」及「其他科系」發展成為3大類AI人才（AI應用／開發／研究）的可能路徑。
資料來源：數發部《AI產業人才認定指引》
1. 以「AI應用人才」為例：
適合非理工背景，包括來自商管、行銷、設計等，或具備跨領域行動力者，可以透過學習AI工具的使用及AI素養，將AI應用於自身專業領域。
職涯發展路徑：AI工具使用能力與素養→AI加值型／AI導入型→AI產品經理
→AI應用人才跨域指引：未來若想轉向開發，需補足軟體工程及演算法知識，可跨域至「軟／硬體工程師」路徑。
2. 以「AI開發人才」為例：
AI開發人才有2條主要的發展路徑：AI工程師、資料專業人員，共同負責AI系統的建構和資料驅動。
AI工程師路徑：軟／硬體工程師→AI工程師→AI技術主管／AIOps工程師。
→ 轉資料途徑：若軟／硬體工程師或AI工程師對資料品質、資料策略有興趣，可加強統計學和資料治理知識，跨域至「資料科學家」路徑。→ 轉管理途徑：AI工程師或技術主管若具備良好溝通與領導力，可轉向「AI產品經理」或更高階的技術管理職位。
資料專業路徑：資料分析師→資料科學家。
→ 轉工程師途徑：資料科學家補足軟硬體工程技術後，也可以轉向「AI工程師」途徑。
3. 以「AI研究人才」為例：
職涯發展路徑為：深入數學／統計、演算法研究→AI科學家／研究員→研發主管
→ 跨域指引：AI科學家／研究員的成果是應用源頭，若能理解市場需求，可將研究成果轉化為實際產品。可跨域與「AI專案產品管理」合作，或轉向至該路徑。
AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽
AI應用人才常見職稱及專業技能
《AI產業人才認定指引》指出，目前AI應用人才的職稱命名仍具有彈性和過渡性，需要依照產業特性和職務內容來判斷。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。
點擊職稱或工作機會，可查看職缺：
參考職稱角色定位工作機會既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）AI工具的高效終端使用者和應用者看職缺>AI應用規劃師AI導入顧問流程優化專員協助企業規劃導入AI的數位轉型流程看職缺>AI產品經理技術與業務的橋樑，推動AI專案執行看職缺>資料標註師連接原始數據與AI模型理解的橋樑看職缺>資料分析師轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策看職缺>
1. 既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）
角色定位：AI工具的高效終端使用者和應用者
核心職責：於既有職務範圍內，透過熟練使用既有AI工具、應用程式或軟體，來提升個人工作效率、優化工作成果、輔助決策或拓展創意。
專業技能：核心專業仍是其原本的職務領域，此外對AI工具具備理解與判斷，熟悉多種AI工具的操作、Prompt編寫能力、生成式應用技巧。
工作機會：行銷專員、行政助理、人資專員、看更多應用AI工具職缺>
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2. AI應用規劃師／AI導入顧問／流程優化專員
角色定位：協助企業規劃導入AI的數位轉型流程
核心職責：建構AI導入藍圖、評估痛點與效益、推動變革管理、企業訪談、現況盤點、需求分析、技術評估與導入建議。
專業技能：商業策略思維、資料治理、AI趨勢與工具理解、跨域分析、商業架構、數位工具評估與推進能力。
工作機會：AI應用規劃師、AI導入顧問、流程優化專員、看更多AI應用規劃職缺>
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3. AI產品經理
角色定位：技術與業務的橋梁，推動AI專案執行
核心職責：
整合使用者需求與AI功能，設計應用情境與流程，與技術團隊協作落地應用。
負責規劃與管理以AI驅動產品或服務的設計、開發與市場導入，常需與技術、設計與業務單位密切合作。
專業技能：商業分析、AI應用理解、需求分析、技術溝通
工作機會：看更多AI產品經理職缺>
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4. 資料標註師
角色定位：連接原始數據與AI模型理解的橋樑
核心職責：
根據專案要求和標註規範，對文本、圖像、音訊、影片等各類型原始數據進行清洗、標註與分類。
確保標註數據的準確性和一致性，作為AI模型訓練的基礎。
識別數據中的潛在問題（如偏見、不足），並進行反饋。
專業技能：專案基礎領域知識與數據理解、標註工具操作、重複性工作效率與抗壓性
工作機會：看更多AI標註職缺>
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5. 資料分析師（介於AI應用與AI開發之間）
角色定位：轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策
核心職責：運用資料分析工具與統計方法，進行資料整理與清洗、探索性資料分析、視覺化報表製作、KPI指標追蹤、洞察報告撰寫、跨部門需求溝通、支援策略分析與AI導入績效評估。
專業技能：SQL、Excel、Tableau、Power BI、統計分析、Python/R（進階）、資料視覺化、問題拆解與商業邏輯思維
工作機會：看更多AI數據分析職缺>
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AI開發人才常見職稱及專業技能
AI開發人才常見職稱，在不同公司或組織也可能會有所差異。例如，「AI工程師（AI Engineer）」是最常見的職稱，泛指負責建構AI系統的人員。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。
常見職稱角色定位工作機會自然語言處理（NLP）工程師專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統看職缺>大型語言模型（LLM）工程師專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中看職缺>電腦視覺（CV）工程師專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統看職缺>機器學習（ML）工程師AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型看職缺>資料科學家擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。看職缺>
1. 自然語言處理（NLP）工程師
角色定位：專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統。
核心職責：
運用NLP技術，實現文本分析、語言識別、機器翻譯、聊天機器人等功能。
廣泛應用於客服、輿情分析、內容生成等領域。主要工作在於使AI可以理解以及生成類人類的語言。
專業技能：
熟悉NLP相關演算法和技術（如詞向量、語言模型、transformer）。
熟練使用NLP函式庫（如NLTK、spaCy）。
具備深度學習框架的使用經驗。
大型語言模型 (LLM) 工程師
工作機會：看更多NLP相關職缺>
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2. 大型語言模型 (LLM) 工程師
角色定位：專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中。
核心職責：
負責建置與優化語言模型架構（如Transformer），訓練與微調模型以符合特定應用需求，並解決模型生成偏誤、知識更新等問題。
應用範圍包含智慧客服、知識問答、語意理解、內容生成、程式輔助撰寫等，也需參與模型部署與效能評估。
專業技能：
熟悉自然語言處理技術與演算法（如詞嵌入、命名實體辨識、語意分析、知識蒐集）。
精通語言模型架構（如GPT、BERT、T5）與其訓練原理，熟練使用深度學習框架。
具備資料清洗、標註與語料管理能力，並能處理多語言或特定領域語料。
工作機會：看更多LLM相關職缺>
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3. 電腦視覺（CV）工程師
角色定位：專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統。
核心職責：
運用圖像處理和深度學習技術，實現圖像識別、物件檢測、影像分割等功能。
廣泛應用於自動駕駛、安全監控、醫療影像分析等領域。主要工作在於開發出讓電腦可以辨識圖像，以及影片的相關應用。
專業技能：
熟悉圖像處理和深度學習演算法。
熟練使用電腦視覺函式庫（如OpenCV）。
具備深度學習框架的使用經驗。
工作機會：看更多電腦視覺相關職缺>
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4. 機器學習（ML）工程師
角色定位：AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型。
核心職責：
研究各式機器學習演算法，並利用演算法解決商業問題。
透過大量數據處理與特徵工程，持續優化模型以提升性能。主要工作在於利用機器學習，使得AI應用可以達成預期的目標。
專業技能：
精通機器學習演算法（如監督式學習、非監督式學習、強化學習）。
熟練使用機器學習框架，具備資料處理和分析能力。
工作機會：看更多機器學習相關職缺>
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5. 資料科學家
角色定位：擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。
核心職責：
運用統計分析、機器學習和資料可視化等技術，探索資料中的模式和趨勢。
需具備良好的商業理解能力，能夠將資料分析結果轉化為可執行的商業建議。主要工作在於分析資料，並且產出具有價值的資訊，輔助企業做出正確判斷。
專業技能：
精通統計分析和機器學習演算法。
熟練使用資料分析工具（如Python、SQL）。
具備資料視覺化和報告撰寫能力。
工作機會：看更多資料科學家職缺>
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投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？
對於有興趣投入AI領域發展的人，《AI產業人才認定指引》最後給出3個建議：1.根據個人興趣及專業背景選擇自己的AI職涯起點（參考AI人才職涯發展路徑圖），2.需具備核心技術基礎、3.培養關鍵軟實力和終身學習態度。
其中列出的4個核心技術基礎，對AI開發人才和AI研究人才來說是必備的；至於AI應用人才雖不要求具備開發能力，但若能對於基礎知識有一定了解，將能更有效運用AI工具，與技術團隊的溝通協作也會更順暢。
程式語言： 專精Python，並熟悉其在AI領域的函式庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。
數學與統計：掌握線性代數、微積分、機率統計，是理解AI模型運作的基礎。
資料基礎：理解數據庫（SQL）、資料清洗、資料前處理、資料可視化等基本技能。
軟體工程：熟悉版本控制（Git）、基礎軟體開發流程。
而在軟實力方面，不論選擇哪種AI職涯都需具備以下能力：
解決問題能力：能分析問題、提出解決方案並有效執行
溝通協作能力：AI專案通常需跨部門協作，溝通要清晰有效
批判性思維與創新：不盲從、敢於質疑，並能提出創新想法
適應變化與終身學習：AI技術發展訊續，需保持好奇心，持續學習新知和新工具
專案實戰：透過參與開源專案、Kaggle競賽、校內外專案或實習，累積經驗並建立作品集
數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載
本文由《104職場力》整理重點懶人包，完整內容請參考數發部《AI產業人才認定指引》：
【電子書下載】AI產業人才認定指引(115年5月)下載
（資料來源：數發部AI產業人才認定指引）
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超便利？人工智慧潛在的3大負面影響
文： 小婉家族研究生：卓引祈 | 工商心理實驗室
原標題：人工智慧（AI）賦能人力資源管理：是助力還是威脅？
在當前科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）正以前所未有的方式重塑各行各業，尤其是人力資源管理領域。然而，這一變革並非只有光明的一面。AI的引入雖能為繁瑣的工作帶來便利，卻也潛藏諸多隱患，可能對員工的心理健康與工作滿意度造成不利影響。
隨著人工智慧（AI）的興起，各行各業開始將人工智慧技術應用於工作中，並有許多相關的利弊討論。對於工作繁重、面向多元的人力資源管理者，AI的應用可以帶來許多便利。然而，使用AI時，有哪些潛在的影響可能導致人力資源管理實踐產生負面影響？
首先，從人工智慧的演算法的三大特徵，即時性、全面性、不透明性，來探討可能對員工造成潛在的負面影響。AI的即時性可能讓員工產生被監控的心理壓力以及工作和生活界線的模糊；並且因其強大的功能（全面性）可能造成員工自卑，造成工作動機感、成就感下降。而其不透明性可能進一步引發偏見、歧視，甚至是知覺分配不公平等議題。而更近一步的，當組織意圖用將員工的表現被更頻繁且細緻的以數字劃分時，可能削弱員工的內在動機，進而影響其工作表現和態度。因此使用AI雖然可以簡化部分的管理事務，協助達到更精準的管理決策，然卻可能造成員工的反彈，對人力資源管理的實踐帶來了巨大的潛在挑戰。
但也有研究顯示，以AI為基礎的人資系統能透過加強正向員工體驗，帶來更好的員工投入度。其主要是透過關注員工本身的需求，提供個性化的協助，以及提供平台促進與他人的交流。
雖然目前的研究結論對於AI在人資管理系統究竟是利大於弊，還是弊大於利有不同的看法，然而使用AI在人資管理上會造成何種結果，很大程度取決於使用者的目標及使用方法，意即我們抱持什麼最終目的在使用AI，會影響我們決定如何使用AI，以及它對員工造成的是正面的還是負面的影響。
作為管理方，若將AI作為評判或監控的工具，可能會造成員工巨大的心理壓力，適得其反。而作為人力資源的工作者，若我們一心只希望AI幫我們解決困難的工作，等於將AI視為工作的主體、判斷與創意的主體，可能會造成許多關鍵能力的喪失，無論是學習能力、洞察能力、評判能力，甚至造成內在價值感下降、缺乏動力等一連串的問題。工作需要有輕重之分，我們可以將部分的任務交給AI，但清楚知道AI只是協助者，我們仍是價值的提供者、方向的領導者。
而無論是作為員工、主管還是企業，不免需要回到源頭的問題：運用這些技術的根本目的為何？光有技術不足帶來革新，關鍵還在於是否真正在乎個人的福祉？無論是組織在乎員工的福祉，甚至是工作者在乎工作所帶給他人的意義等，若我們能清楚自己內在的價值定向，則就能用正確的心態使用AI，讓AI成為我們的助力，而非是威脅。
增強AI應用能力，讓AI成為助力工作更有效率＞＞
小婉家族研究生：卓引祈
參考資料：
Malik, A., Budhwar, P., Mohan, H., & N. R., S. (2023). Employee experience –the missing link for engaging employees: Insights from an MNE ’s AI ‐based HR ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 97–115. https://doi.org/10.1002/hrm.22133
Zhou, Y., Wang, L., & Chen, W. (2023). The dark side of AI-enabled HRM on employees based on AI algorithmic features. Journal of Organizational Change Management, 36(7), 1222–1241. https://doi.org/10.1108/JOCM-10-2022-0308
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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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搶手！「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬
人工智慧產品經理AI PM(product manager)，無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。
文／104職涯診所Podcast
【來賓】 王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後將近十年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過三十位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。
「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責上，疊加AI技術應用
AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。
不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向(從零到一)，把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。
AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。
AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD(Product Requirement Document(或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。
以履歷表功能為例，比較兩種PM的差異
以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。
然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。
不會寫程式也ok？AI PM具備三大核心能力：技術、市場、整合
如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術(第一)、懂市場(第二)、能整合(第三)。
1. 技術的基礎理解(優先)：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型(LLM)或自然語言處理(NLP)等。重點不在於寫程式(Coding)，而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本(例如Token的使用成本)，並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。
2. 市場與商業思維(次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。
3. 整合與溝通協作(基礎)：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。
整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺(AI產出不符合事實或使用者能力)的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。
AI PM的AI思維，創新探求與落地能力
AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從零到一把產品做出來，更強調如何從一到一百，讓產品能夠落地。
AI PM，年薪輕鬆逾百萬
王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。
反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在五到六萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。
職涯轉型：從傳統PM到AI PM的路徑
對於現任的網站或PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。
對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從零到一的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。
AI PM以專業學習取勝
PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。
AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：
1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。
2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。
3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。
在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。
AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離
AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。
多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。
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