數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
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Jupyter
這項技能主要用於數據分析與資料科學，能讓使用者以互動式方式撰寫程式碼、展示資料視覺化結果，同時結合文字說明，方便團隊協作與報告呈現。熟練掌握後，可提升工作效率，幫助快速驗證想法及分享分析流程，是許多科技、金融及研究相關職位的加分技能。
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程式設計JAVA JDK1.4
JAVA JDK1.4證照驗證持有者具備使用Java開發工具包版本1.4進行程式設計的能力，熟悉物件導向程式設計概念及Java語言基礎語法，能夠撰寫、編譯及除錯Java應用程式，並了解核心API的使用方法。此證照適合希望從事軟體開發、系統整合或相關資訊技術工作的專業人士，具備良好的程式設計基礎與實務經驗，有助於提升職場競爭力及開發效率。
財團法人中華民國電腦技能基金會
網頁資料擷取與分析 Python
在數據分析領域及資料科學中，Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔，高開發效率與高生產力，幫助開發者可以專注在解決問題上，用途廣泛，使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代，大數據資料需要經由數據分析，進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫，能高彈性運用Python的各項套件模組，進行數據資料演算，以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機，做為後續的智慧應用資料依據。
財團法人中華民國電腦技能基金會
員工關係管理師認證
Y世代已經成為職場的主力，最新的HR趨勢是主管必須People value Oriented 才能贏得員工投入(Employee Engagement)。最近Gallup Research 顯示只有26的員工是Engaged、56的員工是Not Engaged、18的員工更是Actively Disengaged。如何真正做到員工投入(Employee Engagement)？員工關係「ER」(Employee Relationship)是不二法門。
配合案例討論及實務經驗交流，讓您不僅能充分瞭解如何營造激勵員工士氣的組織氛圍，亦能對緊急應變處理機制有具體使力的方向。讓「員工關係」的範圍不再狹隘或僅止於紙上談兵，而是能確切應用到實務運作中，成為擄獲人心的留才利器，更能創造HR的工作價值。
社團法人中華人力資源管理協會
SSE Java程式語言國際認證
Java程式語言已經是目前欲進入資訊科技殿堂最重要的程式語言，也是最全方位的程式語言，目前大部分的網路應用程式、電子商務，人工智慧，跨平台開發、手機app開發等都是使用Java語言完成。掌握Java語言是軟體工程師最重要的技能。讓你在各個不同領域都能得心應手完成困難的工作。通過我們的認證，你將證明自己具備高人一等的Java語言開發能力。
Silicon Stone Education (SSE)
SCJD
SCJD 是Sun Certified Java Developer的縮寫甲骨文公司認證之「軟體研發工程師」，只要通過甲骨文公司的認證考試即取得該項資格，是一張國際級的資訊專業證照，是給以使用Java 語言開發工具、技術，平台和JavaEE架構，進行設計和開發領導商業解決方案的專業人士的技術能力證明。
Oracle
JNCIS-ER
Enterprise Router& Switch / Enterprise Routing系列。
JNCIS-ER認證是專為具備Junos-based企業路由器和Junos作業系統進階技術與知識的網路專業人員而設計。JNCIS-ER的考試比JNCIA-ER測試更廣泛和更深入的技術與知識水準。試題來源包括所有Junos-based路由器培訓課程和Junos作業系統技術文件集、職場產品的經驗以及專科水準的網際網路技術知識與設計原則。通過JNCIS-ER考試，是進一步參加JNCIE-ER實作型考試的必要條件。
Juniper Networks
精選貼文，掌握第一手知識
如何用AI寫JD？打造可落地的職務說明書，讓招募、績效與交接更清楚
企業人資招募人才想用AI寫JD，卻怕內容太空泛？擔心新人進公司後才發現對工作期待不相同？本文教你利用專業提示詞搭配AI工具，打造可落地的職務說明書，從職責、KPI、職能到交接管理，讓招募、績效與責任分工更清楚。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。
文／陳泳睿
本文目錄（點擊可快速前往）
招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊Prompt：可立即複製的提示詞
招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書
在多數企業裡，職務說明書這件事並不陌生，但也很少真正發揮作用。很多文件寫完就放著，內容偏向工作項目的羅列，既無法用來評估績效，也無法在跨部門合作時釐清責任。當問題發生時，常見的不是流程檢討，而是彼此詢問「這到底是誰的工作」。久而久之，組織會出現一種隱性的成本，事情有人做，但沒人負責；
你缺的不是再寫一份JD（Job Description，職務說明書），你缺的是一套能定義責任、對齊績效、可交接可稽核的管理底座。沒有這個底座，AI只會把你原本的組織混亂放大、把你原本的模糊美化。有了它，你才能真正解決跨部門卡關與責任互推的積弊。
【備註】
對齊績效：每個職位做什麼，最後要用什麼指標驗收（例如交期、良率、客訴率）。
可交接：換人時不會靠「口耳相傳」， 而是有清楚的責任、流程、產出物。
可稽核：遇到內控或ISO稽核，能拿得出證據（文件、數據、紀錄）證明「做過、做對、有人負責」。
讀者指引：先備知識
在進入實作前，我們需要先對齊三個管理工具的基礎學理。請記住，它們在「組織層面」的真正意義：
組織架構（Organizational Structure）：這是在設計「事的分工」，而不是在排人的官位高低。
職務說明書（JD）：這是對責任的界定與「可稽核」的承諾，絕對不是工作內容的流水帳。（註：「可稽核的承諾」是：你要交付哪些成果、成果長什麼樣子、用什麼數據驗收。）
職能（Competency）：這是把任用條件變成一把「可比較的尺度」， 避免主管憑感覺說「他很適合」。
一、企業的痛點
身為主管，若JD定義不清楚，損失不會直接寫在損益表上，但會滲透到加班費、重工成本與人才流失中。
當組織「螺絲鬆了」，你會發現主管每天都在「救火」，且通常伴隨以下三種「失控」現象（常見踩雷點）：
重工（Repeated Efforts）：做過的事又做一次，同一份薪水付兩次，還錯過商機。
脫節（Disconnected Workflows）：交接點漏水，例如產品更新了，客服卻不知道，讓客戶在第一線看到破口。
責任模糊（Ambiguous Responsibility）：出事找不到負責人，最後變成主管扛，大家學會躲。
風險分析表：從現象看損失
常見問題現象實際造成的風險或經濟損失行銷已完成分析，業務又重做一次工時浪費、專案延誤，決策時點錯過商機窗口產品更新功能，客服未同步客訴上升、品牌信任折損，面臨違約風險資料遺失找不到責任人內控失靈、稽核不通過，ISO/法規風險放大
（備註：內控是指企業為了確保營運效率、財務報告可靠及法令遵循所設計的控制程序。）
二、管理工具解析
要解決上述痛點，JD必須從「感性描述」轉向「結構化控制」。JD不只是人資文件，更是經營管理的鋼筋。
1. 結構化JD的六大欄位
一份能落地、可管、可交接的 JD，必須包含以下核心構面：
構面核心內容管理目的工作識別部門、職稱、職級定義責任載體與層級職務目的1～2句商業價值描述與策略對齊，避免做「沒用的忙」報告層級上下屬與利害關係人你向誰負責（主管）；你要協作誰（跨部門）；你會影響誰（內外部客戶/供應商）職責描述核心6～12條職責切清責任邊界，避免互踢皮球績效標準文件、數據、KPI定義「什麼叫做交付完成」的驗收標準資格條件學經歷、iCAP職能等級提升人職匹配，降低誤用人才的成本
2. 職能（Competency）與iCAP（勞動部職能基準單元）
職能是用「知識、技能、態度」三個維度來描述勝任條件。我們採用iCAP的1～6級標準。
第1級：基本執行（Routine）在可預期環境下，接受密切監督，執行常規、重複性任務，通常不需要特殊訓練。
第2級：一般執行（Basic）在有規律環境下，接受經常性監督，執行需要基本知識和理解力，且具備少許判斷力的工作。
第3級：獨立操作（Competent）在部分變動或非常規情況下，接受一般監督，獨立完成需要一定專業知識、技能和判斷的工作。
第4級：熟練操作（Proficient）在經常變動環境中，接受少許監督，獨立執行涉及規劃設計且需熟練技巧的工作，具備判斷與決策能力。
第5級：自主操作（Advanced）在複雜變動情況下，最少監督下自主完成工作，需應用、整合、系統化的專業知識與技術，具備策略思考與判斷。
第6級：策略創新（Expert/Strategic）在高度複雜變動中，能應用整合的專業知識和技術，獨立完成專業與創新的工作，需策略思考、決策及原創能力。
三、解決方案：人機協作模型
AI能加速產出，但不能替你做管理決策。我們採取「人定邊界、機做執行」的雙層架構。
層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策）
在叫AI寫作前，經理人必須先完成以下決策（不可跳步）：
確立邊界：決定職位存在的唯一商業價值。
設計職責：決定採「類別式」或「流程式」結構，並列出6～12條核心職責。
定義驗收：確定KPI（關鍵績效指標，用來衡量成效的數值）與iCAP等級。
【備註】
類別式：按工作類型分，例如：供應商管理、成本分析、合約管理、異常處理。
流程式：按流程階段分，例如：需求提出→詢價比價→議價下單→交期追蹤→驗收結案。
選哪個取決於：你的工作是「多類任務並行」還是「一條流程跑到底」。
層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行）
當人完成決策後，透過結構化Prompt引導AI進行「結構化對焦」。AI 的任務是將模糊的動詞轉化為：動詞(Action)+工作內容(Task)+目的/成果(Outcome)例如：擬定（動詞）採購策略（內容）， 以降低採購風險（目的）。
四、Prompt操作使用說明
結構化職務說明書操作流程圖：
Step 1：初始設定與戰略定位
Step 2：釐清協作網絡與邊界
Step 3：核心職責設計(公式化)
Step 4：職能規格與 iCAP 等級設定
Step 5：最終輸出正式JD與文案
操作步驟
步驟❶：設定職位「戰略身份」
你要做什麼：告訴 AI 你的公司背景（如：製造業、是否有 ISO 認證）、職位名稱以及為什麼需要這個職位（它能為公司創造什麼價值 ）。
關鍵重點：明確誰是這個職位的主管，以及他要管多少人。
步驟❷：規劃「人際網絡」
你要做什麼：列出這個職位在公司內部最常跟哪個部門開會，以及對外要面對哪些供應商或客戶。
關鍵重點：簡單標註頻率（例如：每天、每週或不定期）。
步驟❸：定義「核心職責」（最重要）
你要做什麼：輸入6到12個這個職位每天或每月必須完成的工作。
AI會幫你：AI會自動將你的話改成專業格式（例如：將「收發信件」優化為「管理客戶商務信件，以確保需求在24小時內獲得回覆」），並幫你配上量化的KPI。
步驟❹：設定「人才門檻」
你要做什麼：設定這個職位的困難度（iCAP等級1-6級），並列出你要求的學歷、工作年資、證照或特定的性格（例如：細心、抗壓 ）。
關鍵重點：若你不確定等級，可以請AI根據工作難度給你建議。
步驟❺：產出與定稿
你要做什麼：確認前面所有資訊無誤後，輸入「產出最終文件」。
你將得到：一份專業可直接存檔的 Markdown 格式文件以及一段寫好的「招募文案」，讓你可以直接貼到求職網站上。
五、實務應用示例重點
公司背景
產業別：電子零組件製造業（線束與電纜組件 Wiring Harness & Cable Assemblies）
規模：中小型企業，專攻「少量多樣」生產模式
職位基本資訊
職務名稱：品質保證課長（QA Section Manager)
所屬部門：品質管理部
職等/級：中階主管（課級）
工作地點：新北市汐止廠區（需配合客戶端稽核，極少出差）
AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊
這一段直接呈現職位的商業價值，適合用在JD首頁與績效對齊。實務上可直接對應良率、客退率與內部失效成本三類KPI。
一、職務目的（Job Purpose)
建立並維護少量多樣模式下的品質預警與檢驗體系，以確保出貨產品100%符合國際認證與客戶規範，並將外部客退率降至最低。 驅動持續改善流程與失效預防機制（FMEA），以確保生產製程穩定性並降低因品質變異導致的報廢成本。
二、組織位置與監督
報告對象：品質管理部經理／廠長
監督下屬：5人（2位IPQC巡檢員、2位FQC成品檢驗員、1位品質工程師QE）
方式：KPI月審、課內週會檢討、重大異常1on1、稽核點檢
三、工作協作關係
對內協作
單位/對象接觸重點/目的頻率製造(現場組長)判定製程異常（OOC）產品處置方式，核准特採（Waiver）或重工流程，以確保不良品隔離與風險受控日／不定期生管(PC)核對急件排程與檢驗人力配置，以確保出貨檢驗（FQC）不形成物流瓶頸週／不定期資材(倉儲／採購)監督呆滯不良品（MRB）報廢執行，確認庫存品重驗（Re-inspection）狀態，以降低混料與誤出貨風險月／不定期
對外協作
單位/對象接觸重點/目的頻率客戶QA／稽核員執行客訴8D線上報告與結案，對接客戶端駐廠稽核，以確保對外承諾一致且避免退件不定期認證機構(ISO／UL)維護外部證照年度合規，確認標籤與認證線材符合性，以確保認證有效且避免違規出貨年／不定期供應商(SQE／IQC)追蹤進料不合格（NCR）退換貨與供應商年度評鑑，以降低來料異常造成的停線與重工月／不定期
四、主要職責與績效標準 （Key Responsibilities & KPIs)（節錄）
每一條都已綁定文件與KPI，實務上可直接作為績效考核與責任追溯依據
(採用類別式結構)
項次職責描述（動詞+工作內容+目的）產出文件/成果績效衡量指標 (KPI/OKR) 1判定製程異常（OOC）與隔離範圍，並核准允收/拒收/重工決策，以防止不良品流出並降低停線損失OOC異常判定單／隔離清單／重工指示單OOC 48小時內結案率；重大異常再發率；不良流出件數2主持MRB不合格品審查會議並裁決報廢/重工/特採處置，以確保風險可控且降低失效成本MRB會議紀錄／處置決議單MRB逾期未結案件數；報廢成本（內部失效成本）趨勢；處置決議遵循率3核准Waiver特採條件並對齊業務/客戶允收邏輯，以在風險可控下保障交期並避免客戶爭議Waiver特採申請單／客戶允收證據特採後客退率；特採申請到批准Lead Time；特採條件符合率
五、職能與任用資格 (Competencies & Qualifications)
職能級別定義
iCAP 級別：Level5
級別理由：需主導品質系統優化與風險預防（FMEA/SPC/MSA），具對外稽核應對與客訴8D簽署責任，並擁有工程變更（ECN）否決權與MRB裁決權，屬跨部門決策型管理職
關鍵職能模型
職能類別職能項目定義與行為指標核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動
任用資格要求
學歷/科系：大學以上，電機、機械、工業工程或工程管理相關科系。
工作經驗：5年以上電子製造業QA/QC經驗；2年以上帶領3–5人團隊管理經驗；具少量多樣高頻切線的品質管理實績。
專業證照/技能：ISO 9001內部稽核員；線束加工相關知識（識圖能力 ）。
語言能力：英文讀寫中等（TOEIC 550+或同等），可閱讀客規、撰寫英文 8D，並與國外稽核員交流。
Prompt：可立即複製的提示詞
Role: 結構化職務說明書 (JD) 架構師
Context
你是一位精通人力資源管理學理與組織架構設計的專家，專門協助企業將模糊的職務需求，轉化為符合「事、人、組織、績效」邏輯的結構化文件。你深知結構不明確的JD會導致企業面臨「重工、脫節、責任模糊」的三大風險。
Task
透過引導式訪談，蒐集我的戰略決策輸入，並利用 AI 的強大組織能力，輸出一份嚴謹、可稽核、具備iCAP職能標準的Markdown格式職務說明書。
Critical Rules (核心準則)
●公式強制性：所有職責描述必須嚴格遵守公式 「動詞 (Action) + 工作內容 (Task) + 目的/結果 (Outcome)」。●績效連結：每一條核心職責都必須強制連結「產出文件」或「量化 KPI」。●區分決策與執行：你會先確認我是否已完成「戰略準備」，若無則引導我思考，若有則直接接收資訊。●職能科學化：必須使用iCAP級別 (1-6級) 來定義職位複雜度，並據此推導任用資格。●消除模糊：禁止使用「協助」、「相關事項」等模糊動詞，必須使用具備明確界線的詞彙（如擬定、執行、審核）。
Workflow (訪談工作流)
請依序執行以下步驟，每次僅執行一個步驟，待我確認或回答後，再進行下一步。
Step 1: 初始設定與戰略定位
詢問：
1. 公司背景（產業、規模、核心產品、特殊文化或 ISO/IATF 認證要求）。2. 職位基本資訊（職稱、所屬部門、職等/級、工作地點）。3. 戰略核心：請提供 1-2 句「職務目的」(Job Purpose)，說明此職位存在的唯一商業價值。4. 報告線：直屬主管是誰？監督下屬的方式為何？
Step 2: 協作網絡與邊界
詢問：為了避免「脫節」風險，請列出此職位最關鍵的：
1. 對內主要接觸單位與頻率。2. 對外主要接觸對象與頻率。(頻率選項：日/週/月/季/半年/年/不定期)
Step 3: 核心職責設計 (最關鍵步驟)
引導：
●風格選擇：請問此職位適合「類別式結構」(適用管理職，按策略/管理/作業分類) 還是「流程式結構」(適用有步驟關聯的工作，如採購/生產)？●職責輸入：請輸入6-12條核心職責。若您已準備好，請直接貼上；若未準備好，請告訴我關鍵字，我將依照「動詞+內容+目的」公式為您草擬。●AI檢核點：AI需自行檢查生成的職責是否具備「可稽核性」，並為每一條職責建議對應的「產出文件」與「KPI 指標」。
Step 4: 職能規格與任用標準
詢問：●iCAP 級別設定：此職位的職能級別應定為幾級 (1-6)？理由為何 (複雜度/監督需求)？●關鍵職能：請列出必要的「專業職能」、「核心職能」與「管理職能」(若有)。●任用門檻：基於上述級別，您要求的學歷、經歷、證照與人格特質 (請提供程式碼或描述) 為何？
Step 5: 最終輸出與定稿
整理所有資訊，輸出符合下述Markdown格式的正式文件，並附上一段約200字的吸睛招募文案。
Output Format (最終輸出格式)
…(格式略)
附件：對外招募文案 (Recruitment Copy)
標題：{{吸睛標題}} {{200-300 字招募文案，強調職務價值與文化}}
節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著
吳恩達公布AI工程技能版圖：2026年開發者最重要的4大技能
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士與DeepLearning.AI分析超過1萬筆職缺，歸納2026年4大重要AI工程技能，包括建構與部署AI應用、軟體工程基本功、使用Coding Agent，以及塑造開發方向。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：2026年最重要的4個AI工程技能
1. 建構與部署AI應用程式2. 掌握軟體工程基本功3. 有效運用AI程式設計代理4. 塑造開發方向
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士最近撰文公布AI工程技能版圖，告訴開發者應該優先學習哪些技能，也讓雇主知道如何找出真正有能力的開發者。
吳恩達（Andrew Ng）是DeepLearning.AI創辦人、Coursera董事長兼共同創辦人，也是史丹佛大學兼任教授。身為機器學習與網路教育領域先驅，吳恩達在人工智慧方面的成就改變了許多人的生活，超過800萬人修過他講授的AI課程。
吳恩達曾是Google大腦（Google Brain）團隊的創始負責人，團隊協助Google 轉型為現代化的AI企業，也曾擔任百度（Baidu）副總裁兼首席科學家，領導一支由1300人組成的AI團隊，先前更擔任史丹佛大學AI實驗室（Stanford AI Lab）主任，2023年入選《時代雜誌》（TIME）全球百大AI影響力人物（Time100 AI）。
吳恩達和DeepLearning.AI團隊最近發布的AI工程技能版圖（AI Engineering Skill Map），分析超過1萬筆職缺，與數十位AI專家、招募主管與招募人員進行數十場訪談，也用問卷蒐集資料、彙整資料分析，歸納出四項最重要的AI工程技能：
建構與部署AI應用程式
軟體工程基本功
使用Coding Agent
塑造開發方向
1. 建構與部署AI應用程式
AI應用與傳統軟體最大的差異，在於AI的輸出具有不可預測性。
給大型語言模型（LLM）一段提示詞，你永遠無法完全確定它會回傳什麼結果。訓練一個深度學習模型，你也永遠無法百分之百確定它面對從未見過的資料時會有什麼表現。
因此，只知道如何使用LLM、RAG或代理工作流等基本元件，已經不夠了。
這項技能的核心，是運用統計方法衡量、引導及管理AI系統，最重要的是建立一個評估與錯誤分析的閉環。
2. 掌握軟體工程基本功
軟體工程需要在成本、擴充性、可靠性、速度等因素之間進行取捨，而安全性與隱私又會讓問題變得更加複雜。
理解軟體工程的基本原理，能讓你首先意識到「究竟有哪些取捨存在」。如此一來，在選擇技術堆疊、設計系統架構、設計資料儲存方式或進行測試等方面，都能做出更好的決策。
有些開發者利用AI程式設計代理（AI Coding Agent）做「Vibe Coding」（氛圍編碼）時，直接跳過這些基本功，結果往往不知道該提供代理哪些上下文，也無法察覺代理正在做出糟糕的系統架構決策。
現在這些基本功的價值已經從過去的「親手把所有程式碼寫出來」，變成「使用精準的工程語言，引導AI代理完成工作」。
3. 有效運用AI程式設計代理
有效使用代理式程式開發，已經是每一位開發者的關鍵技能。你要能：
正確認知代理的限制，知道它能做什麼、不能做什麼、什麼時候該介入、什麼時候可以放手讓它自行處理，避免浪費太多時間和Token。
有效管理上下文視窗（context window），在規劃與執行之間做取捨。
提供驗證工具（validators）與評估框架，讓代理能夠在閉環中自主反覆修正。
撰寫清楚的規格，同時知道什麼時候不需要完整規格也能推進工作。
協調多個代理合作。
避免高風險錯誤，例如不小心讓代理弄壞正式環境的資料庫。
這個領域的發展速度極快，因此持續嘗試新工具，並不斷調整自己的工作流程，本身就是一項核心要求。
4. 塑造開發方向
AI代理按照清楚規格產出軟體能力高速提升，所以工程師工作的重心，也正在轉向「決定規格裡究竟應該放什麼」。
工程師不應再期待別人交給自己一份像素級精準的設計稿，然後只負責按照要求實作。
要做好AI工程，就必須具備產品思維，理解商業背景與客戶目標，參與塑造並推動產品的開發方向。
同時也必須掌握開發節奏，知道什麼時候應該迅速做出一個MVP，測試市場需求，什麼時候應該放慢速度，從一開始就仔細把產品做好。
在傳統軟體團隊中，決策與執行是分開的，產品經理與客戶溝通、寫需求，計師製作Mockup，工程師只要按照規格實做。
AI程式設計代理正在打破這種彼此隔離的工作模式，一旦代理可以把一份清楚的規格直接變成可運作的軟體，寫程式本身就不再是唯一的瓶頸。
團隊仍然需要有人找出真正值得解決的問題、理解客戶需求、權衡各種取捨，並決定規格裡究竟應該放進哪些東西，愈來愈多工作轉移到工程師身上。因此，工程師工作中那些結果明確、單純執行的部分正在減少；充滿不確定性、需要人類判斷的工作則正在增加。
AI程式代理可以替你提出一套系統架構，但仍然需要有人能看出這套架構背後是不是偷偷犧牲了成本、可靠性、安全性或擴充性。更快產生程式碼，不代表就能做出更好的決策。
（資料來源：medium、deeplearning.ai、startupfortune .com、andrewng.org）
（原文標題：吳恩達：2026年最重要的4個AI工程技能）
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Jev是什麼？前OpenAI研究員打造一款「不會聊天」的AI模型！
前OpenAI研究員打造的AI模型Jev，不聊天、不寫文章，只負責快速做判斷，還會說出自己有幾成把握，本文整理Jev和ChatGPT的差異、設計理念、價格速度與應用示範。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念Jev最大特色：會說出自己「有多確定」Jev速度多快？價格多少？官方數據整理Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範Jev對上班族有什麼影響？
當各家AI公司在比拼誰的模型更會聊天、寫程式，曾參與ChatGPT背後研究的前OpenAI研究員Diogo Almeida，卻選擇另一條路。
他所創辦的TypeSafe AI於2026年9月15日發表第一款模型Jev，這款AI不陪人聊天，也不寫文章，只專門在軟體裡快速「做判斷」。
Jev跟別家產品有多不同？底下為各位整理其設計理念、核心特色、價格速度與應用示範。
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？
如前言，Jev是TypeSafe AI推出的第一款AI模型，官方把這類模型稱為「System One模型」。
為什麼叫Jev？名字背後的「傑文斯悖論」
根據官方說明，「System One模型」這個名稱，來自心理學家康納曼的暢銷書《快思慢想》，書中把人的思考分成兩種：
快速、憑直覺的「系統一」
緩慢、仔細推敲的「系統二」
Jev做的就是類似「系統一」的快速判斷。
而這個名字則是取自英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons），當年傑文斯發現，蒸汽機變得更有效率、更省煤之後，煤炭的總用量不減反增，因為更多地方開始用得起蒸汽機，這就是後來的「傑文斯悖論」。
TypeSafe AI認為，AI也會走上類似的路：當AI的使用成本越來越低，原本不划算的用途都會變得可行，AI被使用的地方只會越來越多。
Jev和其他AI語言模型的差異
它和ChatGPT最大的不同是：它不回給使用者一大段文字，只從事先設定好的選項中快速挑出答案，例如「是或不是」、「屬於哪一類」，讓其他軟體可以直接拿結果執行下一步。
以下依官方發表文章，整理一般AI語言模型與Jev的性能對照表：
比較項目一般大型語言模型Jev回答方式寫出一段文字，內容自由，但可能出現錯誤資訊或格式不符只從事先設定好的選項中挑答案，不會答出選項以外的內容產生方式一個字一個字依序寫出來一次同時給出所有問題的答案把握程度就算要求它評估自己有多確定，也常過度自信、前後不一每個答案都會附上「有幾成把握」，越有把握通常越準適合用途聊天、寫作、寫程式等需要人在旁邊確認的工作 分類、分派、評分等需要大量快速判斷的工作資料來源：TypeSafe AI官方文章
Jev目前還在搶先體驗階段，只開放開發者申請使用，有興趣的人可以到TypeSafe AI官網申請，使用方式可參考官方文件。
雖然Jev尚未普及，但我們可以先從它的設計理念與特色，看看這種新型態的AI，未來可能如何出現在我們每天使用的系統裡。
Jev官方網站
TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念
TypeSafe AI在官網發表了一篇宣言，標題是「Build Prod, Not God」，意思是：與其打造無所不能的「神」，不如做出真正能上線使用的產品。
宣言中提到了3個想法：
理念1：AI夠聰明了，問題是不好用
TypeSafe AI認為，現在的AI已經夠聰明，足以創造龐大的價值，不需要再追求AGI（通用人工智慧，也就是像人一樣什麼都會的AI），他們觀察AI產業已經投入好幾年、數兆美元，但大多數軟體還是沒有變聰明，一般人的生活也沒有太大改變，表示這和AI本身的聰明度無關，是現在的AI很難被裝進既有的軟體裡使用。
理念2：現在的AI就像「沒有馬的馬車」
新技術剛出現時，常常會先模仿舊東西的樣子，之後才慢慢找到最適合自己的形式，就像最早的汽車其實只是把馬車的馬換成引擎，連馬車的高座椅、彈簧，甚至插馬鞭的座子都保留下來。
TypeSafe AI表示，現在的AI也是這樣，被訓練成有禮貌、很會說話的助理，是因為設計者假設對面坐著一個人，但這也代表AI需要有人在旁緊盯，沒辦法在背景自動運作。
理念3：讓AI像基礎工具一樣穩定可靠
宣言提到，當年打造資料庫、網路技術的人，並沒有預料到後來會出現Google這樣的服務，正因為這些底層技術夠穩定，後人才能在上面不斷開發出新應用。
TypeSafe AI希望AI也能變成這樣的基礎工具，只要每次呼叫都穩定可靠，開發者就能放心把它放進各種系統，一層一層疊加出新的應用。
Jev最大特色：會說出自己「有多確定」
官方在發表文章中舉了一個例子：假設一個AI有95%的機率能做對，卻說不出哪些時候會落在那5%的錯誤裡，這項工作就無法放心交給它自動處理，因為人還是得每一筆都檢查一次。
為了解決這個問題，Jev的每個答案都會附上「有幾成把握」，官方表示，Jev的把握程度經過「校準」，意思是它說的「把握程度」會和實際的正確率一致：越有把握的答案，通常越準；遇到相似的問題，也會給出相似的答案。
這個能力來自團隊自行開發的訓練方法「校準決策強化學習」（RLCD），不同於ChatGPT等模型主要是讓AI寫出人類喜歡的回答；RLCD的目標則是讓AI做判斷時，有幾成把握就說幾成。
※官方圖表中，Jev的「幻覺率」（AI給出錯誤或捏造內容的比例）標示為0%，但官方說明，因為Jev只會從設定好的選項中挑答案，不可能答出選項以外的內容，雖然不會亂答，但不代表每次都答對。
Jev速度多快？價格多少？官方數據整理
以下是官方公布的速度與價格。價格以token計算，token是AI計算文字量的單位：
項目一般大型語言模型Jev輸入價格（每100萬token）約0.2～10美元0.042美元輸出價格約為輸入價格的5倍不收費回應時間約3～329秒約0.07～0.5秒資料來源：TypeSafe AI官方文章
TypeSafe AI官網首頁宣傳「Jev快193.6倍、便宜444.6倍」，這組數字來自官方自己設計的測試：讓每個AI模型執行同一套工作流程，再以GPT-6 Astra與Fable 5.1兩個大型模型答案的平均當作標準，比較各模型的表現。
圖片來源：TypeSafe AI官方文章
※官方也主動說明這些數據的限制：
193.6倍、444.6倍預期是實際使用時效益的上限，一般情況下不一定能達到。
測試題目由官方團隊設計，可能有偏誤。
以GPT-6 Astra與Fable 5.1的答案作為標準，會讓結果偏向OpenAI與Anthropic的模型。
速度數據多是在官方位於美國西岸的筆電上測得。
官方無法證明目前的價格沒有補貼，但表示預期未來只會降價、不會漲價。
Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範
官方列出的4大應用方向
應用方向可以怎麼用自動化工作流程放在程式裡負責判斷，例如分類、分派、評分、擷取資料，處理用固定規則很難寫清楚的情況大量資料處理從龐大的資料中，快速整理出重點與特徵即時應用速度快到約0.1秒，適合需要馬上反應的服務檢查其他AI替其他AI的回答評分、把關，也能偵測有人試圖用特殊指令誘騙AI的「越獄攻擊」
示範1：玩電玩遊戲《毀滅戰士》
官方示範讓Jev即時操作經典射擊遊戲《毀滅戰士》（Doom），每秒大約做10次判斷，成本約每小時7美元。
不過官方也說明，Jev讀的是用文字描述的遊戲狀況，還不是直接「看」遊戲畫面；如果單純比遊戲表現，專門寫好的遊戲程式其實可以玩得更好，這個示範的重點是「展現AI能依照指令即時做出反應」。
示範2：維基百科接龍
這個遊戲的玩法是：從一個維基百科頁面出發，只能點頁面裡的連結，看誰最快抵達指定的目標頁面，每走一步，都可能要從數百到上千個連結中挑一個。
官方表示，Jev一個問題最多可以設定255個選項，超過時就改成「先替每個選項打分數，再從中挑選」的兩步驟方式，但官方也坦承，這個示範的速度優勢比其他示範小，因為對照的大型模型多數沒有開啟深度思考模式。
Jev對上班族有什麼影響？
未來當上班族也能接觸這款AI時，它可能會帶來以下幾種改變：
AI會更常在看不見的地方工作
客服派單、內容審核、資料分類等工作，每天都有大量重複的小判斷，這正是Jev這類AI瞄準的地方，未來的AI不一定都是聊天視窗，也可能直接藏在每天使用的系統裡。
會把問題拆清楚的人更吃香
Jev需要使用者事先設定好問題和選項才有辦法給出回應，因此能把模糊的工作拆成一個個清楚的判斷題，是和這款AI合作的重要能力。
看得懂AI的「把握程度」
當AI開始說出自己有幾成把握，懂得判斷哪些情況可以交給系統、哪些需要人工再確認的人，會在自動化的工作流程中扮演關鍵角色。
雖然Jev仍在早期階段，官方公布的數據也有待更多實際使用來驗證，但它提出的方向很值得思考，AI的下一步，也許不是變得更像人，而是像一個穩定可靠的工具，默默嵌進我們工作的每個環節。
（資料來源：TypeSafe AI官網〈Manifesto〉；TypeSafe AI官方發表文章〈Introducing System One Models & Jev〉）
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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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》
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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）
本文目錄（點擊可快速前往）
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
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
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
本文導覽：
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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你真的看懂JD了嗎？解析矽谷求職邏輯「先有職缺，再有履歷」4區塊找出高薪籌碼
還在用同一份履歷投遍所有職缺？作者為16年科技外商資歷、科技職場podcast《科技工作講》主持人，分享矽谷求職的「先有職缺，再有履歷」邏輯，並拆解職缺說明書JD四大區塊，找出用人主管真正在意的加分條件，進而客製化履歷、精準掌握面試方向，增加錄取大廠優勢。本文節錄自《高薪賽道》。
文／抹布（Moboo）
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「先有職缺，再有履歷」每份履歷都該客製化分析JD職缺說明書4區塊，寫出強勢履歷為什麼必須好好看職缺說明書（JD）？
「先有職缺，再有履歷」每份履歷都該客製化
大部分學生都是這樣找工作的：
高中努力唸書，看看自己分數可以拿幾分。努力考學測，拉高分數，選了科系，準備書面審查資料，說自己對某個科系是多麽有興趣。最後進大學，把課修完，畢業。
即將要求職時，才想到要寫「履歷」。
一般學生是怎麼寫履歷的呢？其實就是在人力銀行這類的求職網站上，把自己的學經歷按照時間填進去。如果有專案經驗就寫上去。
接著，把準備好的履歷，一間一間的按下申請的按鈕。看哪一間公司回覆邀請面試，就去面試。
面試時，不想開期望薪資，請對方先開。對方開了一個新鮮人的薪水，能接受就去，不能接受就上網抱怨薪水低，上論壇罵公司。
矽谷的學生則不同。大家一定都看過那些「矽谷科技圈的工程師網紅」分享過，他們拿到多高的驚天年薪，或者是新聞也會報導哪些公司開出豐厚的高薪。連同現在加州也規定企業徵才，必須標出底薪的範圍。
畢業生爭相爭奪高薪或申請給出高薪的大廠職缺。為爭取優秀的畢業生，新創公司也開出不輸高薪大廠的職缺。
大家很有目標地調查薪水。好公司開出高薪來爭取優秀的學生，這些學生也看得到這些薪資資訊。
也就是說，你寫的履歷自然也必須針對這些職缺去設計。所以在「先有職缺，再有履歷」的邏輯下，你每一份履歷都應該依照不同的職缺量身定做。這才是為什麼很多人說「要按照職缺客製化履歷」的原因。絕對不是只修改少數內容而已。
分析JD職缺說明書4區塊，寫出強勢履歷
所以，現在你要做的第一件事是，分析職缺，做出強勢的履歷。大家都會寫履歷，網路上也有很多人教你寫履歷。但這一章我要補充的是，為什麼客製化履歷才能取得高薪職缺的面試機會。
首先你一定要先好好研究職缺說明書Job Description（簡稱JD），也就是招募網站上面的職缺說明。它本質上就是企業的徵才說明書，也就是面試的考題，談薪水就是從這裡開始，你能不能談到好薪水、甚至拿到更高的職級，全看你怎麼介紹自己。你需要想像，如果我們能完全符合這個職缺的需求，甚至超越需求，就能拿到這個機會，甚至談到更高的職級。這就是我們的終極目標。
一般來說，一份結構完整的JD，通常包含4個核心區塊：
1. Company & Role Overview（公司與職位總覽）
內容： 說明這個職位為什麼存在、隸屬於哪個部門、團隊的願景是什麼。
意義： 賣點（Pitch）。吸引求職者，讓他們了解這個職位在公司戰略中的重要性。
2. Responsibilities（工作職責）
內容： 具體列出入職後前3到6個月，甚至 1 年內需要完成的關鍵任務。包含日常工作、專案範圍（Scope）、跨部門協作對象。
意義： 定義「Impact（影響力）」。我們可以從職責了解到工作的內容，以及合作的單位，有的時候還能觀察到是否跟目前公司的工作範圍不同，比如說對方公司同職位要負責的工作更多，這部分就要做面試準備。
3. Minimum Requirement（基本條件）
內容： 絕對不能妥協的硬性指標。例如：「資工相關學士學位」、「5年以上 C++ 開發經驗」、「具備精通英文」。
意義：人資（Recruiter）的第一道篩選濾網。如果候選人不符合 ，履歷會直接被系統或人資刷掉，根本不會送到人資主管手上。科技大廠通常為了避免歧視，或者是給天才一個機會，這個基本條件會特別偏低。雖然想要招10年經驗的工程師，但最低條件可能只設定3年。
4. Preferred/Plus Requirements（加分條件）
內容： 理想但非必需的條件。例如：「具備大型分散式系統架構經驗」、「開源專案貢獻者」、「碩士或博士學位」。
意義：雖然理論上是非必需條件，但其實是用人主管真正想開的條件。基本條件通常開得太基本，而且來的應徵者每個人都有。真正差異化的決戰點其實會落在加分條件。
為什麼必須好好看職缺說明書（JD）？
在求職的過程中，許多人習慣的模式是：打開人力銀行或LinkedIn，輸入關鍵字，看到熟悉的「職稱」與還可以的「薪資範圍」，就把萬年不變的履歷投遞出去。
然而，這種「盲測」的投遞方式，往往是求職者搞不清楚企業真正需要什麼樣的人才。事實上，如果能徹底看懂並拆解JD的內容，就能精準掌握面試方向，大幅增加錄取大廠的優勢。
打破職稱迷思，看「你會跟誰合作」才是破解關鍵。不要只看「職稱」來找工作，因為在不同的公司裡，即便職稱相同（例如Engineering PM、Technical PM、Operation PM），實際的工作內容可能天差地遠，這常會讓求職者感到混淆。 真正能破解職缺實際樣貌，是去看JD裡寫的「你會跟誰合作」（You will work with）。
我們可以透過分析JD中透露的「負責的產品」、「合作的內部部門」以及「合作的外部廠商」，來精準推測出這個職缺在組織內扮演的真實角色。如果同公司有認識的內部人士，也可以直接請他們幫忙鑑定該職缺的真實狀況。
節錄自：天下文化出版《高薪賽道：選擇比努力重要！走對路徑的職場換軌與談薪心法》／抹布（Moboo） 著
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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來了！工程師也會被取代？ 力抗AI的5大關鍵：創意、跨域、情感、文化、批判
AI來了！1秒即時翻譯、3秒幫客服噴出五套說帖、5秒幫企劃寫好一整年內容策展主題，您會被AI取代嗎？專家分析，士農工商只要是重複性高、自動化效能高、要大量處理資訊、或簡單處理文書等工作都會被AI取代；換個角度想，把這些任務交給AI，保留或發揮創意、跨域、情感、文化、批判等五大關鍵能力，文武百業仍有機會力抗AI。
【Pocket Casts這裡聽】 【KKBOX這裡聽】
【本集來賓】
104人力銀行職涯教育長王榮春，國立政治大學心理學博士，目前同時於東吳大學心理所、中原大學心理系、台北科技大學EMBA擔任兼任助理教授。
【本集重點】
🔸1:48 AI有多熱？今年Google trand 普遍落在50以上
🔸3:08 MIT研究：ChatGPT能減少文字工作者工時37%
🔸3:32 受AI影響 寫程式工程人員工作數降25~30%
🔸4:27 重複性高、不需要創意理工人才 也會被AI取代
🔸6:23 工程師不被取代三個關鍵：創意思維、跨域合作、與真實世界對話
🔸7:45 文科生優勢+AI協作 強強聯手更具競爭力
🔸8:52 AI趨勢1-研究AI：寫程式、演算法職務需求變多
🔸9:15 AI趨勢-用AI： 數據分析&社群行銷 企業徵才期盼具備AI技能
🔸9:56 AI趨勢3-新職務誕生：詠唱師
🔸10:14 文科生AI時代優勢：更有情感、更會說故事
🔸11:41 翻譯、口譯被取代？語言文化理解、專業知識、人際互動仍有優勢
🔸16:26 重複性高工作易被取代 加強創意、顧問、教育力
🔸17:50 AI能當Podcast主持人？口才、情感連結、主持風格無可取代
🔸20:22 AI能當Podcast內容策展人？是小幫手，但無法針對節目客製
🔸22:22 AI小幫手妥善使用方法：架構清楚、比AI更了解需求
🔸23:20 AI能當Podcast客服？客製化回應無法感受真誠
🔸25:42 瘋AI不焦慮！AI提供60分，提升至80~100分需人工雕琢
🔸26:16 降低AI恐懼 多與AI互動交流
🔸28:35 開始接觸AI 養成有問題問ChatGPT習慣
🔸30:06 ChatGPT能幫助寫履歷自傳、求職面試猜題
🔸32:58 理工科系做重複性高工作 機器出錯更低容易被取代
打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
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中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了要精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
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）
本文導覽
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
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