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隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
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課程目標：
● 掌握 Google 採用 AI 開發原則的理由。
● 瞭解機構為何需實踐負責任的 AI 技術。
● 瞭解專案各個階段中的決策如何影響負責任的 AI 技術。
● 瞭解機構如何針對業務需求和價值量身打造 AI 技術。
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人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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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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為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
[joblist_plugin title='更多104【Trend Micro_趨勢科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/apio4y0' amount='3']
AI時代該學什麼？程世嘉：比技術更值錢的是「基本功＋軟實力」
AI能處理愈來愈多認知型工作，未來真正拉開差距的，不只是技術，而是基本功、批判思考、溝通協作與自學能力。程世嘉解析AI時代最值得培養的競爭力。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）
比技術更值錢的能力：基本功＋軟實力，最有競爭力的組合別急著替孩子預測未來，先給他們選擇的機會AI愈強，越要練好這些「人類能力」
比技術更值錢的能力：基本功＋軟實力，最有競爭力的組合
在AI時代，資料輸入、基礎翻譯、會議紀錄整理等「認知型任務」的價值，正在快速降低。為什麼這麼說？當AI的智商已經達到130時，就能代勞那些依賴既定規則、記憶、模式識別和語言理解來處理資訊的工作。很多東西其實不用拍腦袋、自己在那邊想破頭，可以交由AI處理。
數據已經把這件事量化出來了。Anthropic在2026年1月發布的〈Amthropic經濟指數：理解人工智慧應用的新基石〉（Anthropic Economic Index: New building blocks for understanding AI use）裡，有一個值得企業牢牢記住的數字：AI已經能處理需要14.4年正規教育的工作任務，而美國勞動力的平均教育年限是13.2年。換言之，AI在「需要受教育才會做的工作」這個層次上，已經超過美國勞動力的平均水準。如果你把這個對比放回台灣，整個圖像會更刺眼，因為台灣勞動力的平均教育年限與美國接近，AI跨過去的那條線也一樣會跨過去。
從消費者價值的角度看，史丹佛數位經濟實驗室（Stanford Digital Economy Lab）在2026年4月公布的研究〈生成式AI的價值是什麼？〉（What is Generative AI Worth?），揭露了同一件事的另一面：美國成年使用者「願意放棄生成式AI一個月所需的補償金額」中位數，從2025年的3.4美元跳到2026年的11.4美元，一年內成長超過3倍。使用者正在用真實的支付意願告訴市場：AI處理的事情，他們真的離不開了。
別急著替孩子預測未來，先給他們選擇的機會
最近我在國內外的大小演講結束後，不分國籍的聽眾紛紛有這樣相同的疑惑：「AI已經發展成這樣，我們到底要教小孩什麼？」工作者則是問：「我該學些什麼？」我認為，首先「不要」去想像孩子未來會從事什麼職業，並用這個方式回推要教小孩什麼。因為我們不知道未來會有什麼職業被消滅或是被創造出來，而且你並不知道孩子的興趣是什麼。無論有沒有AI，「幫孩子規劃他們要走的路」這種想法早已不適用。前方的路看不清楚，世界早已是一個高度無法預測的環境。你只能幫下一代準備好「選擇的機會」。
答案其實很簡單，早期把孩子的基本功全部打好，包括語文、歷史、藝術、數學、科學、程式等，這些我們以前就在學的東西。你會問，這些東西不是AI都做得比我們好嗎？還有學的必要嗎？沒錯，但如果你是抱持全然的悲觀主義，並且以此為停止學習的藉口，那麼你可以直接放棄，當AI的人肉電池就好了（但人體的發電效率其實很差，要當電池也不夠格），這也不在我們討論的範圍。
下一代要面對的，是那些我們過去視為專業的科目，大部分都變成了現在必須了解的「通識課程」。因為人類的知識在每個領域都累積了許多年，所以世界經濟論壇早在10年前，就把識字、數字概念、科學常識、IT技能、財務觀念、邏輯思考、文化理解及公民素養等設定為「通識」（孩子確實愈來愈辛苦，因為我們以前列為「通識」的知識並沒有這麼多）。
在基本功之外，我們更需要關注「軟實力」。因應科技時代與全球化的挑戰，台灣教育部也列出21世紀學生需要的關鍵能力，包括創造力、溝通協調、團隊合作、批判性思考和解決複雜問題等能力。這些能力聽來可能有點像學術口號，但說白了，全是AI學不會的「做人做事」能力。
試想，如果一個孩子只會死背公式，遇到沒看過的問題就當機，那跟AI有什麼兩樣？如果他具備「批判性思考」能力，當AI給出錯誤、偏頗的答案時，就能敏銳察覺不對勁，甚至反過來引導AI找出正確解方。如果他有「溝通協調」、「團隊合作」等能力，還能把幾個各有專長的同學兜在一起，共同完成一個AI無法實作的科展專案。在知識取得門檻大幅降低的今天，能整合資源、解決未知問題的軟技能，才是讓孩子未來在社會上立足、不被輕易淘汰的護城河。再將這套基本功與軟實力的邏輯放回職場與工作者身上，情況也一樣。不論是行銷、業務、產品經理，都必須把基本功打好。
AI雖然能快速寫出一篇行銷文案、跑出精美的業績報表，但要是你不懂行銷心理學的底層邏輯，怎麼知道AI寫出來的東西能不能打動消費者？如果你沒有扎實的商業思維和財務觀念，如何判斷那份報表有沒有邏輯漏洞？基本功，是用來「駕馭」AI的韁繩。
AI愈強，越要練好這些「人類能力」
人性與軟實力才是核心優勢：當AI包辦中階認知任務，職場最具價值的能力就回歸制定策略與人際互動，因為領導力、創意、批判性思考、跨領域溝通這些「做人做事」的能力，是AI學不會的技能。
基本功是駕馭AI的韁繩：不懂行銷心理學，就無法判斷AI寫的文案能否打動人；沒有財務底蘊，就看不出AI跑出的報表有無邏輯漏洞。基本功不是用來跟AI競爭，而是用來駕馭AI的韁繩。
工程師從「碼農」升級為「建築師」：氛圍編碼讓人人都能當初階工程師，但AI無法判斷流量放大百倍會不會崩潰。沒有扎實基本功，連當AI審查員的資格都沒有。高階主管最需要使用AI：AI時代最迫切需要善用AI的是公司高層，因為高階主管掌握的「情境資訊」最豐富，能讓AI發揮最大的槓桿效益。
擁有面對多變環境的瑞士刀：面對不可預測的未來，除了必須擁有「多功能基礎能力工具包」，還要搭配自信、自我管理、自學3項核心能力，才能在變動世界中游刃有餘。
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
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「通才」vs「專家」誰在AI時代更有優勢？當AI能做更多事，企業要的是這類人才
當IBM裁員、AI席捲四大會計師事務所，我們該往「通才」還是「專家」發展？作者以「狐狸與刺蝟」寓言，深度解析AI時代的職涯新賽局，狐狸型通才強在「整合跨域洞察」，刺蝟型專家則勝在「化繁為簡的深刻洞察」。在AI能量產百種方案的今天，企業更需要能建造「AI無法複製的摩天大樓」的問題解決者。本文節錄自《情境智慧》。
文／瓦基（莊勝翔）
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AI浪潮下，通才和專家誰更有優勢？通才的優勢：涉獵廣泛的狐狸專家的價値：化繁為簡的刺蝟
AI浪潮下，通才和專家誰更有優勢？
自從AI技術普及後，你有沒有發現，身邊愈來愈多人對自己的專業或職涯感到焦慮？這種焦慮並不是空穴來風，光是2025年一年，全球就發生了許多改變：IBM裁了數百位人資部門職員，執行長直言：這些職位，AI現在就能勝任。四大會計師事務所相繼使用與開發審計AI系統，能同時處理數百份文件，且永遠不用休息。世界經濟論壇更預測，現存4分之1的職業將在5年內被徹底改變。
面對這場變局，兩種生存策略開始角力。一派人選擇深耕專業，相信只要鑽研到AI無法觸及的深度，就能保住專業價値；另一派人選擇橫向發展，多方嘗試新技能，賭的是靈活勝過專精。
而你夾在中間，進退兩難。往深處走？擔心今天的專業明天就被AI取代。往廣處走？又怕自己什麼都會一點、但又什麼都不精，處境更尷尬。我們往往在看見新聞或社群上的資訊後，忍不住為自己開了一份學習淸單，一邊想著到底是該深化現有專業，還是趕潮流學個透過AI寫程式的Vibe Coding技法？如果要鑽研專業，要多深才夠？如果要學新技能，學得不精又哪來競爭力？在找出答案之前，我們不如先來分析下面這個經典的狐狸與刺蝟對決故事。
通才的優勢：涉獵廣泛的狐狸
英國哲學家柏林（Isaiah Berlin）曾用「狐狸」與「刺蝟」來比喻兩種不同思考方式的人，這個比喻源自古希臘寓言：「狐狸知道很多事，刺蝟只知一件大事。」刺蝟型的人專注於單一核心原則，將複雜世界簡化為一個系統性觀念來應對；狐狸型的人則涉獵廣泛，靈活應變，同時追求許多不同的目標。
乍看之下，狐狸似乎更加聰明，甚至從科學數據來看，狐狸也眞的更有遠見。心理學家菲利普．泰特洛克（Philip Tetlock）曾花20年追蹤284位專家的預測表現，想知道誰最能準確預測未來，結果那些涉獵廣泛、知識雜食的「狐狸型」思考者，在預測複雜事件時的準確度，遠勝深耕單一領域的「刺蝟型」專家。因為刺蝟型專家往往過度依賴自己的專業框架，用同一把錘子看所有問題；狐狸型思考者則能從多個角度切入，反而更接近眞相。這答案也許並不令人吃驚，畢竟仔細想想，在現實世界中，哪個問題眞的是單一專業能解決的？
例如，2021年的長賜輪卡在蘇伊士運河，表面上是航運問題，實際上則牽涉氣象學（沙塵暴）、物理學（船體受力）、經濟學（全球供應鏈）、甚至社會心理學（危機決策）。台積電決定設廠地點，不只考慮半導體技術，還要懂地緣政治、供應鏈管理、能源管理、人才流動、稅務規劃。一個App失敗，主因往往在於忽略了使用者的行為心理，未必是程式寫得不好；數位轉型失敗，其實更多時候是沒搞定組織文化，技術問題反而其次。
這種「跨界」在AI時代更顯重要，例如前面提到的新聞，當IBM發現AI能處理94%的例行工作後，雖然資遣了許多行政工作人員，但也增聘了更多負責創意、策略與整合的人才。因為AI雖然能在單一領域表現卓越，但把不同領域的洞察組合成全新解決方案，暫時還是人類的專利。
這裡有個關鍵：眞正有價値的通才，指的是那種能夠「整合知識來解決問題」的問題解決者，與「什麼都知道一點」的知識收藏家有著本質上的區別。知道蘇伊士運河的長度、沙塵暴的成因、船體力學這些零碎知識本身沒有價値，因為ChatGPT知道得更多。眞正有價値的是，能看出這些因素如何互相影響、能協調不同專業團隊、能在混亂中找出解決方案的整合能力。
這就是為什麼同樣是「涉獵廣泛」，有人成為搶手的顧問和高階主管，有人卻只是會在聚會上講冷知識的萬事通。差別不在於知道多少，而在於能不能把這些知識編織成解決問題的網。狐狸的優勢，從來不是牠知道很多條路，而是牠知道在什麼情況下該走哪條路。
專家的價値：化繁為簡的刺蝟
與狐狸相反，專家的眞正價値往往不在於他們掌握了多麼繁複的知識體系，而在於他們能夠像刺蝟一樣，穿透表象的迷霧，提煉出事物的本質。如果我們回顧歷史上那些改變世界的思想家，就更能看出專家的珍貴。心理學大師佛洛伊德將人類複雜的心理活動歸結為潛意識的運作；達爾文用物競天擇解釋了生命演化的萬千型態；愛因斯坦以一個優雅的方程式「e=mc²」揭示了質量與能量的關係。他們的偉大之處恰恰在於能夠化繁為簡，將看似無序的現象世界濃縮成一個核心原則。
這種看似單純的思維，背後需要極其深刻的洞察力，才能剝離層層表象，觸及問題的核心。台積電的故事完美詮釋了這種刺蝟式專家思維的威力，當半導體產業的主流都是既設計又製造晶片時，張忠謀創立台積電卻只堅持一個簡單原則：「專注做晶圓代工，永不與客戶競爭。」當競爭對手試圖多角化經營、在設計和製造間搖擺時，台積電始終堅守純代工模式，將所有資源投入製程技術的精進。這種專注帶來的結果是，台積電掌握全球過半的晶圓代工市場，在先進製程更是幾乎壟斷，成為全球科技業最不可或缺的基石。
這正是刺蝟型思維的力量：獲得高瞻遠矚的洞見，核心在於找到能夠解釋一切的根本原理，取代了對每一個細節的盲目追逐。也正因如此，在資訊爆炸、觀點紛雜的時代，具備這種思維的人更能產生深遠的影響力。
拉回到個人層面，LinkedIn薪資報告也印證了這點：「深度專家」的薪資中位數比「通才型」員工高出35%。為什麼？在AI能夠負擔更多任務的時代，企業對於能精準判斷「什麼値得做」的人才需求，遠勝過單純的執行者。當AI可以寫100個版本的廣告文案，公司需要的是那個能選出最佳版本的行銷總監；當AI可以生成無數個產品功能建議，公司需要的是那個深諳用戶心理的產品經理。
節錄自：天下文化《情境智慧：你在極化時代保持清醒的導航》／瓦基（莊勝翔） 著
有AI生成誰還需要學簡報？從簡報小白到專業講師｜企業簡報顧問 劉憶先
文／有Power也有Point的簡報設計 社群創辦人 劉憶先
《104人資市集 知識月刊》推出全新「講師特寫」系列，為讀者及企業帶來講師們獨特的小故事。每位講師都是一本充滿啟發的教科書，背後擁有豐富的經歷和精湛的專業知識。這個專欄的目標是讓大家更深入了解講師們的職涯歷程、心路歷程以及對於專業領域的獨到見解，激發企業在人才培育及個人在職涯發展的創新思維！
從簡報小白到專職簡報講師
我是劉憶先，專職的企業簡報顧問、「有Power也有Point的簡報設計」的創辦人，授課對象包含Garmin、Panasonic、聯電、台達電…等外商與本土知名企業，創業前在四間科技公司擔任人資合計約18年，從基層人資到人資主管的職涯裡，除了各項職務報告外、說明會、接待外賓、擔任內部講師…等，「簡報」一直都是我最常需要使用的「職能」之一，到現在仍是我要靠著吃飯的一項技能。
因為這是剛性需求，加上我也負責統籌公司教育訓練，讓我在職時就能看到大部分市面上所謂名師的簡報表現，配合自己的持續自學，讓我對簡報這項技有更深的體會，雖然我已經是六年內授課將近900場的職業講師了，但我永遠不會忘記剛出社會那段簡報小白時期…
簡報內容架構、設計、表達都要做的事：資訊整理
剛退伍時，我就有幸進入國內知名的的電腦大廠集團內服務，當時雖然office軟體已經上市頗久了，但我最常用的只是excel、word這兩項，可能要45歲以上的伙伴才會經歷過那個年代，當時簡報設計還不是所謂的顯學，因為那是個連NB都厚得跟磚頭一樣的年代，能把字打在簡報裡就已經很「fancy」了，當時大概有九成以上的人都是把Powerpoint當成Word在用…記得第一次處長叫我幫她做一份對客戶提案的業務簡報，把我們能對客戶的幫助、功能、詳細數字等資料要放在裡面，結果我還真的就只是「放在」裡面，我永遠不會忘記處長那想罵我又不太想在眾人面前發作的表情，我印象最深的就是她對我說的其中一句話：「資訊要整理過，那才是簡報！」
從那時起我就開始上網瀏覽國內外的簡報設計網站、作品、文章等，教育訓練跟課時，也會注意講師們簡報的優、缺點，這麼多年下來，看台上老師、自己做、現在當講師看學員、幫學員改的簡報，合計下來絕對超過10,000份吧，還真是驗證了當時處長的那句話，好的簡報，資訊整理的程度一定都不差，但簡報美不美觀又是另一回事了，幸好，資訊整理、設計美感這兩項能力都是可以透過學習加強的。
現在都能AI生成簡報了，誰還需要學簡報設計啊？
目前已經是AI簡報工具滿天飛的時代，Canva、Gamma、Copilot、ChatGPT…等都可以生成簡報檔，有些甚至可以自動排版美編，但如果您下週要談一個合約，價值也別設太高，大概1500萬新台幣就好，您的業務簡報會用這份AI生成簡報，完全不做審視、修改就直接上戰場嗎？它的資料正確嗎？數字對了，但擺的位子合宜嗎？視覺化的程度夠嗎？更重要的是，你怎麼確定競爭提案者沒有用到同樣的生成範本？還有其他我沒提到的資安風險…等，所以我認為AI簡報生成目前還在「救急不救窮」的階段，如果您臨時被要求在30分鐘內要做出一份簡報給老闆，那AI確實可以幫您產出一份從0分到60分的簡報，其他簡報場合建議還是先把AI當成輔助工具，自己能修練關於簡報設計、視覺處理這方面的技術，一定是筆不會吃虧的個人投資。
資訊整理的簡報設計初階案例示範
光說不練是假功夫，這邊以一份我執教學員的簡報作為範例，她要介紹的是交通安全相關的議題及數據，以下是簡報的原始長相：
這裡面有幾個可以調整的地方，首先是數字的排列方式，通常觀眾的視覺習慣是由上到下，再不然就是由左至右；另外就是越大的數字（指的是數額，而非字級）也是同一個規則，至少會有一個規律存在，避免觀眾視覺錯亂而不易理解；第二，這種官方數字建議一定要有出處，我到交通部道安統計網查了數據才發現，學員這份數字是錯的，台灣真實的交通事故件數可能遠超乎您想像…
我們在不更動學員選用的底圖、也不加其他的動畫輔助的情況下，只以「資訊整理」這招來處理，提供兩種修改方式給各位參考：
修改方式1：
修改方式2：
以上就是資訊整理搭配簡報設計的一些初階技巧，以前我是HR，現在是專職管顧講師，從甲方到乙方的角色歷練，讓我更瞭解企業、學員、管顧三方想要的訓練效果交集點，這次很榮幸與104合作開設「商務簡報設計力：視覺化升級技巧全攻略」這堂公開班，課程中對於條列句、大量文字處理、圖表、AI工具、動畫佈局…等均會介紹並輔以實際簡報案例講解，很期望與您在課程中的相遇～
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
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教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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AI產品經理需求5年成長263%！從Chatbot到AI Agent，PM工作正在發生什麼變化？
生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。
文／《104學習》
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AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。
這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。
而這樣的轉變並不只發生在台灣。
從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。
產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。
延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學
AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」
「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。
簡單來說，AI PM 真正要做的是：
找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。
傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。
儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。
例如：
AI回答到什麼程度才算正確？
準確率90%可以上線嗎？
如果AI判斷錯誤，誰負責？
哪些事情可以讓AI自動完成？
什麼時候需要人類確認？
模型使用成本多少才合理？
使用者資料能不能送進大型語言模型？
AI產生幻覺時，產品要如何處理？
這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。
延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！
哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會
你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」
其實不一定。
AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。
舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢：
產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。
軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。
UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。.
行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。
HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。
因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。
真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。
未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。
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趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散
AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。
但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。
以前問的是：「我們能不能做AI？」
現在問的是：
「哪些流程最值得 AI 化？」
「這個功能真的有人需要嗎？」
「AI 可以節省多少時間？」
「導入之後能不能增加營收？」
「這筆 AI 投資到底值不值得？」
104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。
換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。
無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。
所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。
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趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代
當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生：
員工問：「公司差假怎麼申請？」
AI從知識庫找到答案後回覆答案。
但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。
不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。
例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作：
讀取訂單
直接執行以下5個SOP
→ 判斷是否符合退貨資格
→ 建立申請
→ 通知物流
→ 更新 CRM
→ 回覆顧客
因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。
不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。
這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計：
AI 可以做到哪一步？
什麼時候交回給人？
哪些操作需要再次確認？
AI 可以存取哪些資料？
Agent 執行錯誤後如何恢復？
如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。
延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！
趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要
AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。
過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是：
需求研究
→ Wireframe
→ Figma Prototype
→ PRD
→ 工程開發
→ MVP
現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。
產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立：
AI Chatbot
簡單Web App
AI知識庫
RAG應用
自動化Workflow
AI Agent Prototype
未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」
雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。
但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。
延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？
趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小
生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。
真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」
例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？
這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。
因此未來有價值的人才組合，很可能會是：
金融 × AI
HR × AI
醫療 × AI
製造 × AI
教育 × AI
行銷 × AI
對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。
延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司
趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI
生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是：
多少員工開始使用AI？
一天用了幾次？
有哪些團隊導Chatbot？
但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」
根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。
OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。
因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解：
Task Success Rate
Accuracy
Hallucination Rate
Latency
Automation Rate
Human Intervention Rate
Cost per Successful Task
最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？
延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」
趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍
2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。
歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。
因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考：
使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？
AI 產出的內容需不需要標示？
產品使用了哪些資料？
哪些事情一定需要人工決策？
系統如何留下紀錄？
AI 判斷錯誤後如何追蹤？
特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。
延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則
未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」
從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。
就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。
因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是：
「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」
想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始
如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。
第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用
真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。
因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。
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光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步
如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。
而是實際練習：
怎麼找到值得用 AI 解決的問題？
怎麼把需求轉成 AI 產品構想？
怎麼和技術團隊討論 AI 解法？
怎麼快速驗證產品？
怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？
針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。
與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。
👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊
從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段
回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化：
2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。
2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。
2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。
2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。
放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。
AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。
所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」
而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」
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AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
AI與淨零轉型雙重驅動下，企業人才需求已發生結構性轉變，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何建構可持續的創新能力。本文解析科技業與民生服務業的員工價值主張差異，揭示企業尋求「未來型人才」必備的十項關鍵職能，並分享了五大關鍵實務思維，提供給企業在建構人才創新能力上策略方向及參考。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長、社團法人中華人力資源管理協會常務顧問）
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張企業尋求「未來型人才」的關鍵職能一、從人力補齊走向人才價值設計二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育三、從明星個人走向組織整體效能四、從管理控制轉向賦能型領導五、從短期效能衡量走向長期人才投資結語
在數位發展、淨零轉型與產業升級同時推進的時代，企業對人才的需求條件已明顯出現結構性轉變，對企業人力資源與人才發展而言，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何協助企業建構可持續的人才創新能力。
過去大數據與敏捷創新讓我們更重視數據思維與實驗精神；跨域整合讓我們更重視協作、責任感與持續改善；AI與雲端科技的發展讓我們更重視系統思考與綜觀全局，其實產業發展一路都在經歷技術浪潮與轉型，企業也持續在重新定義什麼叫做好的人才。
AI的發展與應用，不會只是一項新增的技術能力，只改變某一類工作或只影響某個產業，而是直接進入每個人的工作流程與學習發展歷程。我們的工作模式已經從自己做到與AI協作，即將發展到指揮AI工作，AI開始影響我們怎麼思考、做事、學習、協作、判斷與創新。
延伸閱讀：2026職場決勝關鍵在這！專家解碼大缺工時代下的5大人才趨勢
企業營造開放創新文化建構員工價值主張
一零四人力銀行於2024年舉辦第一屆雇主品牌大賞，其中得獎的統計58家科技業得獎企業，主打的員工價值主張(Employee Value Proposition)項目第一名為職涯發展，第二名為訓練發展，這反映科技業重視員工的成長與技能提升。提供清晰的職涯規劃及完善的培訓計畫，不僅能吸引求職者，也能降低離職率，留住核心人才。
開放創新文化及良好的團隊合作分別為第三與第四名，反映出科技業的核心運作模式。創新文化需要多元的想法和跨部門合作，因此許多企業都相當注重培養開放的工作氛圍，促進員工間的互動協作與創意激發。
圖中顯示科技業員工價值主張占比排名由高至低為職涯發展(55%)、訓練發展(44%)、開放創新(40%)、同事合作(40%)、福利制度(36%)、薪資待遇(27%)、企業永續(24%)及其他占比低於20%的領導養成、工作平衡、績效管理、多元共融。 ▲ 資料來源：2025年科技業人才報告書 104人力銀行
另外得獎的46家民生服務業企業員工價值主張（EVP）中，「同事合作」以48%的比例排名第一，顯示出團隊合作對員工的重要性，良好的同事關係不僅能提高工作滿意度，還有助於提升整體效率。其餘項目中，「領導養成」「企業永續」「開放創新」各佔19%，整體而言，開放創新文化與永續發展正成為服務業EVP的核心主軸，民生服務企業在招募訊息與內部制度，逐步強化開放創新、同事合作機制、職涯/訓練路徑與可見的福利制度，以吸引及留任人才。
圖中顯示民生服務業員工價值主張排名為同事合作(48%)、職涯發展(40%)、福利制度(33%)、訓練發展(33%)、薪資待遇(21%)及其他占比低於20%的領導養成、企業永續、開放創新、多元共融、品質導向。 ▲ 資料來源：2025年民生服務業人才報告書 104人力銀行
企業尋求「未來型人才」的關鍵職能
根據優樂地永續服務公司的一項企業與人資主管調查，台灣企業在面臨全球化發展、資訊科技與環境變動下，讓企業得以永續經營的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。不論是企業甄選人才、員工發展計畫或是未來人才的自我學習與養成，都可以透過多元學習與發展管道，培養職涯永續的能力。
圖中顯示企業尋求的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。▲ 資料來源:《2025 HR×ESG行動指南手冊》優樂地永續服務(股)公司
許多企業已投入各式人才發展方案，但成效不一，關鍵往往不在工具是否先進，而在於背後的人才思維與政策是否跟上人才轉型及永續經營的需求。以下從人力資源的實務視角，淺談企業推動人才創新時，值得關注的五個關鍵思維與對應做法。
一、從人力補齊走向人才價值設計
過去企業面對人力缺口，多半以快速補人為優先，然而在產業快速變動下，許多職務內容本身正在重塑。若仍以過往職務內容描述來徵補人才，容易造成「人到位、卻無法創造新價值」。成功企業的做法是由人資部門與用人單位重新檢視關鍵職位，釐清該角色在組織轉型中所扮演的價值，再思考是透過內部調整、跨域培養，引進外部人才來滿足需求。這樣不僅提升人力運用彈性，也有助於留才與能力累積。人資部門可觀察的指標與方向：
關鍵職位內部轉任或輪調比例
新角色到位後的價值產出回饋
職務重新設計案件數
二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育
隨著工作型態改變，單一技能的有效期限愈來愈短，與其教導更多技能，不如培養員工的學習能力、問題分析及跨域思考更為關鍵。企業可以將傳統課程調整為情境式學習或行動專案，讓學員針對真實營運問題提出改善與行動方案，不僅促進能力整合，也提升學習成效轉化率。人資部門可觀察的指標方向：
行動學習或專案型課程的完成率
員工參與跨域技術研討與產品討論次數
學習後工作行為改變的主管回饋
培訓成果與實際流程改善連結度
三、從明星個人走向組織整體效能
若企業過度依賴少數績優個人，短期績效或許亮眼，長期卻容易形成風險。人才創新的重點，應放在如何讓能力留在組織，而非只留在人身上。有些企業開始調整績效與獎勵制度，將團隊合作、跨部門參與及經驗傳承納入考量，使知識能夠在組織中流動。人資部門可以觀察的指標方向：
跨部門專案參與率
建立跨部門專案與技術交流平台，舉辦技術分享、社群活動或內部論壇場次
關鍵知識文件化與交接完成率
人才異動後的組織運作穩定度
四、從管理控制轉向賦能型領導
創新型人才能否發揮，與其直屬主管的領導方式高度相關。若組織文化過度強調零錯誤與層級控制，往往抑制學習與創新。在領導力發展上，愈來愈多企業建立開放且尊重專業的組織文化，讓人才感受到被重視，將重點放在「給方向、給信任、給回饋」，而非只教導管理技巧，透過員工體驗調查了解員工是否感受到支持與安全感。人資部門可觀察的指標方向：
員工心理安全感調查結果
團隊改善與創新提案的數量與採納率
主管支持度與回饋品質
五、從短期效能衡量走向長期人才投資
人才培育的成果往往無法即時反映在績效上，因此企業需有耐心與長期視角。企業可以透過追蹤高潛力人才的留任、發展與接班狀況，逐步建立對人才投資的共識。當人才發展被視為支撐企業永續競爭力的基礎，人資部門的角色也更能與企業策略緊密連結。人資部門可以觀察的指標方向：
高潛力人才留任率
關鍵職位接班人覆蓋率
中長期職涯發展與晉升情形
各部門人才梯隊養成齊備度
結語
人才創新不只是HR的專責工作，而是組織面對產業轉型時的重要能力基礎。當HR能從制度執行者，轉為協助企業整合策略、文化與人才的夥伴，人才發展將不只是支持營運，更能成為推動轉型的關鍵力量。
（原文標題：企業人才創新的關鍵思維與實務）
【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
AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
拓展職場人脈以往仰賴長期互動與經驗累積，現在，AI工具可以幫助把零碎的資訊轉化成結構化的人物畫像，不論是初次接觸潛在合作夥伴，或設計更適合的交流話題與合作提案，都能有效減少盲目試探，人脈經營更有方向。本文節錄自《AI時代的高價值人脈學》。
文／孫路弘
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科技賦能：AI如何對接並翻轉6大能力天花板AI實戰應用情境：零碎資訊化作結構化人物畫像
當AI的浪潮席捲而來，整個世界的運行方式都發生了深刻的轉變。傳統的運作模式被大幅優化，曾經需要多年累積才能獲得的技能和資源，現在只需短短數月甚至數日，便可實現快速升級和高效應用。這種變革同樣滲透到了人脈構建的領域，原本漫長而艱難的人脈關係經營過程，如今變得更加快速、高效與精準。
科技賦能：AI如何對接並翻轉6大能力天花板
過去傳統模式，想要建立高品質的人脈網路，是一場長期的耐力與智慧考驗。一個人要想在人脈關係中表現出色，需要熟練掌握6大核心能力：精準識別他人的性格特質、準確鎖定關鍵人物、制定有效的接觸策略、提升信任層次、提出雙贏的合作建議，以及在合作中持續鞏固深化彼此的關係。但這些能力的形成，往往需要數年的累積與反覆實踐，才得以達成。
而今在AI的賦能下，這種煩瑣、緩慢的人脈構建過程被徹底顛覆了。AI的介入，將人與人之間原本抽象、感性的關係建立方式，變成了有據可依的精準管理模式：
資訊歸類與深度分析： AI 能夠快速進行大規模資訊收集，自動完成歸類，極大提高識別他人特徵的效率。
精準評估人物價值： 透過大數據分析與演算法模型，精準判斷目標對象對自己發展的實際需求與利益。
客製化溝通方案： AI可以自動生成針對特定人物的接觸策略，提供從初次見面到關係密切的一站式行動方案。
智慧監測信任升溫： 即時監測關係進展，動態調整溝通策略，智慧推薦最適合雙方交流的話題。
精準媒合雙贏合作： 基於雙方特點與資源需求，提出精準而務實的合作建議，高效交換資源。
這種強大的助力，讓普通人也能輕鬆維護高效的人脈網路，將過去需要10年苦練的人脈經營之道，壓縮到了一年甚至更短的時間內，迅速實現職業進階與個人成長的全面突破。
AI實戰應用情境：零碎資訊化作結構化人物畫像
人脈關係的核心在於對他人全面、深入且精準的了解。過去，這樣的了解往往是建立在長期而頻繁的日常互動上。而在今天，我們可以利用AI的強大數據處理能力，迅速從海量的零碎資訊中提取答案，形成清晰的人物畫像。
若以想要與潛在合作夥伴「A君」建立市場合作關係為例，直接找上對方可能顯得太過冒昧、突兀。這時，利用AI工具以非侵入的方式，對他過去一年在社群媒體發布的數條日常動態（如主辦年會的成就感、週末去山裡被大自然治癒、休假去歐洲感受慢節奏等）進行大數據加工，便能萃取出高產值的三維度人物畫像：
擅長領域維度（專業硬實力）： 從他多次成功組織大型活動並強調「團隊共同願景」，可看出他非常擅長且享受團隊協作和公共溝通，在管理和團隊建設上具備豐富經驗。
個人偏好維度（情緒軟實力）： 他傾向追求工作與生活的平衡，對自然環境與旅行有明顯偏好，對情緒有較高的自我覺察力。
成就感來源維度（內在驅動力）： 他的自我價值極大程度建立在外界評價與團隊成就上，核心驅力來自「客戶的肯定」與「團隊付出得到回報」。
掌握了這些結構化資訊，未來不論是與他一對一溝通，或是想跨界整合邀請他參加小型研討會，你都能利用AI快速設計出最能引發共鳴的客製化交往策略。
總而言之，AI大規模收集和加工資訊的能力，不是傳統方法的簡單替代，而是實現了人際關係管理的全面升級。藉由AI的力量，我們能更深入了解目標對象、快速鎖定核心話題，在人脈構建的道路上快速實現突破，推動自身職涯進入快速發展的「坦途」。
節錄自：今周刊《AI時代的高價值人脈學：人脈格局決定命運高度，讓每次互動都在累積關係資產》／孫路弘 著
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