AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
104學習
Kafka
是一種分散式串流平台，主要用來處理大量即時資料傳輸與分析。它能高效地收集、儲存及傳遞資料，適合用於即時監控、日誌聚合、事件驅動架構等場景。掌握此技能代表你具備處理大數據流、設計穩定且可擴展系統的能力，對資料工程師、後端開發及系統架構師等職務尤其重要。具備這項能力，有助於提升企業資料處理效率和系統穩定性，進而增強競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
人工智慧-機器學習【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
【104 talks】引領數位變革：亞馬遜文化與雲端資源的整合應用策略
破解穀倉效應：跨部門溝通與協作實戰【04/23】-線上直播
電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
AI快速完成專業簡報
破解穀倉效應：跨部門溝通與協作實戰【06/16】-線上直播
專案矩陣分析與應用技巧
成為 AI 科學家｜打造數學基礎與統計地基，輕鬆開拓機器學習應用之城
PMI-ACP 敏捷專案管理師認證暨實務課程
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
數位人資管理師-經理級認證
數位人資管理師認證學程將幫助你，運用e化系統的力量，將大量的人資行政瑣事效率化；利用聰明的流程再造，將員工視為內部顧客，全面提升員工體驗；最後發揮數據力，真正成為組織成功的策略夥伴！
獲得數位人資管理師-經理級認證，代表你具備以下能力
1.了解員工體驗的精神，與e化流程的設計思維，可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。
2.熟悉e化流程的設計方法步驟，協助組織善用數位科技的力量，優化現有制度流程，促進員工體驗。
3.清楚大數據分析的內涵，與業界實務運用案例，可幫助公司導入大數據分析專案，解決公司在人力計畫、人才發展、留才管理上碰到的重大問題。
104資訊科技股份有限公司
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
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。
Silicon Stone Education (SSE)
CCSE Plus NG with Al
CCSE Plus NG with AI證照專注於雲端運算與人工智慧技術的整合應用，涵蓋雲端基礎架構管理、AI模型訓練與部署，以及資料分析與安全性管理，培養具備跨領域技術能力的人才，適合從事雲端服務開發、AI解決方案設計與系統維運等職務，提升企業數位轉型競爭力。
Check Point
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
CCEA
CCEA（Certified Cloud Enterprise Architect）證照專為具備雲端架構設計與管理能力的專業人士設計，涵蓋雲端基礎設施、應用服務、安全性及成本管理等核心技能。持有此證照者具備規劃、部署及優化企業雲端解決方案的能力，能有效整合多雲環境，提升系統穩定性與擴展性，協助企業實現數位轉型目標。此證照廣受資訊技術及雲端服務相關領域的雇主青睞，適合雲端架構師、系統分析師及IT經理等職位。
Citrix
精選貼文，掌握第一手知識
破解穀倉效應：跨部門溝通與協作實戰—五星級飯店實例
文／勞動部勞動力發展署TTQS輔導顧問 陳雷
當五星級飯店遭遇跨部門運作挑戰，如何有效提升問題解析能力及跨部門溝通變得至關重要。在這場別開生面的企業內訓中，透過核心主題活動，幫助餐飲、客房、行銷等各部門主管辨識問題徵兆並進行預防性管理。藉由分組競賽和情境設計，各組成員展現專業，同時也揭示了「穀倉效應」對組織效率的影響。從活動中，不僅促成了彼此理解與交流，更顯著改善了內外部的合作氛圍。
上週我到一家五星級飯店進行了一場企業內訓，主題是關於問題解決與跨部門溝通。五星級飯店通常具備相當大的組織規模，所以在一開始的時候就透過窗口了解了一些主管在日常管理的痛點，以及過往培訓的問題等狀況，希望透過課程讓主管能夠學習問題發生的徵兆，進而提前介入，而非等到發生後再來處理，以及各部門間要如何提升溝通品質？此次培訓對象涵蓋了餐飲、客房、業務、行銷以及財務部等各重要部門的主管與核心成員。
在承接這個專案後，就在想要如何提升主管們的問題解析能力及突破各部門的隔閡?構思後決定以一個核心活動貫穿全場，用分組競賽、討論及各種情境設定，讓各組去執行工作任務及挑戰，學員可以在其中展現專業及經驗。
雖然是飯店業，課程剛開始時難免場面還是冷了點，運用分組破冰及活動說明，讓場面開始活絡起來，進入正題後，先從熱爐法則切入，讓學員了解問題的發生往往是從各種微小跡象反覆發生而最終發生最後變成災難，讓各組運用管理工具找出個案中的徵兆，並嘗試去解析發生的問題及提出預防措施，從而觀察到各組的成員不同往往造成解讀問題的角度差異，進而產生不同的結果。
再進一步討論後，就更清楚地展現了部門間的矛盾與隔閡。各部門雖然皆以企業整體利益為核心，但實際的工作績效指標卻往往是回到部門上，而且相互衝突。例如，行銷部的新活動推展，可能對餐飲部的成本產生壓力；而業務部為達成業績，提出的短期促銷活動，可能會讓房務部的人力配置產生巨大壓力。這種情況通常被稱為「穀倉效應」，也就是各部門如同獨立的穀倉，彼此之間資源獨立、溝通困難且目標不完全一致。這種效應不僅影響效率，更容易導致部門間的不信任與誤解。
在課程中，透過活動引導學員認識各部門的狀況，了解彼此的困難點與運作模式，進而提高跨部門的理解與意願。例如，行銷部門能理解餐飲部對於成本控制的考量及背負的營運目標，進而願意用心規畫符合餐飲部期望的行銷活動，而業務部再推出活動前，也會先與房務部門討論人力配置，以達到雙贏。
透過串聯整場課程的主題活動，讓各個主管在反覆執行競爭與合作的活動中，願意投入及更深層次的交流討論，讓參與者了解何謂企業營運指標，而且應該要公司的營運指標放在最前面，當各部門意識到他們真正的挑戰是市場上的競爭對手，而非內部的其他部門時，合作的動機與意願明顯提升，跨部門的溝通效率與氛圍也有了顯著改善。課程時間即將結束時，學員雖然期待下課，更期待公布團體活動競賽的結果，即使因為結算成績跟收尾活動而超過時間，仍無法降低他們的參與熱情，認真關注在眼前的任務及挑戰，對於企業來說，這不就是優質的員工行為展現嗎?
了解作者陳雷老師的相關課程 >>
超過5000+的HR都報名過的104人資學程！七大主題課程幫你系統化學習 >>
提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>>
企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >>
成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
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。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
掌握更多科技業人才趨勢，大家都在看這些：
告別制式勞動、迎向職能重構：騰雲科技在 AI 時代的破局商業學
AI 時代，寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」
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
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
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。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
[joblist_plugin title='更多104【技嘉科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a4kvltk' amount='3']
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']
從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
開箱資料處理科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
商務Email好難回？用Claude Skill建回信SOP，4大類型自動判斷、10秒寫出90分初稿
商務Email回信好花時間？一封客訴回信斟酌30分鐘？作者示範用Claude Skill建立回信SOP：自動判斷詢價、客訴、合作、會議跟進4大信件類型，10秒生成90分初稿，附SKILL.md完整內容。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
Email商務溝通Skill4種場景實作案例場景1：詢價回覆場景2：客訴回應場景3：合作洽談場景4：會議跟進
編按：本文作者示範的「商務Email回信Skill」，是運用Anthropic Claude／Claude Code的Skills功能。將常用工作流程寫成SKILL.md檔上傳至Claude後，AI便會依固定步驟與規則自動執行，不必每次重寫提示詞。（claude.ai免費版即可使用；Claude Code需付費訂閱）延伸閱讀：「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看
商務Email是職場最高頻的溝通工具。一封得體的回信可以加分，一封失禮的回信可能丟掉客戶。
問題是：「得體」很花時間。你要想措辭、想語氣、想格式、想有沒有漏回什麼問題。我們建一個Skill，覆蓋4種最常見的商務Email場景。
任務痛點Skill解法商務Email措辭斟酌、格式調整4種場景模板即寫即發
Email商務溝通Skill
以下為這個Skill的完整內容（SKILL.md）：
# 商務Email溝通Skill## Description根據來信內容和場景，自動生成得體的商務Email回覆。## Steps ### Step 1：判斷信件類型- 詢價回覆 / 客訴回應 / 合作洽談 / 會議跟進- 判斷語氣（正式 / 友善正式 / 親切）### Step 2：生成回覆- 開頭：感謝+回應主旨- 中段：具體內容（報價/解決方案/合作條件/會議摘要）- 結尾：下一步行動+禮貌收尾### Step 3：格式化- 加上適當的稱謂和簽名檔- 檢查語氣是否一致## Rules- MUST：回覆所有來信中提到的問題- MUST：明確標示下一步行動和時間- NEVER：用過於口語的表達- NEVER：承諾超出權限的事項（標記 [需主管確認]）- Check if：有公司簽名檔模板→套用
4種場景實作案例
以下4段為建立Skill後，實際在Claude Code輸入的回信需求範例：
場景1：詢價回覆
客戶來信問SmartCS平台的價格和功能。請回覆，包含：- 三個方案的價格表（基礎版/專業版/企業版）- 每個方案的功能差異- 邀請線上 Demo
場景2：客訴回應
客戶投訴系統在上週五下午當機兩小時，影響到他們的客服運作。請回覆，語氣要誠懇但不卑屈：- 致歉- 說明原因（伺服器維護未提前通知）- 補償方案（延長一個月服務）- 預防措施
場景3：合作洽談
有一家教育科技公司想跟我們合作，把我們的AI客服整合到他們的學習平台裡。請回覆：- 表達合作意願- 提出初步合作模式（API 整合 / 白標 / 分潤）- 邀請下週會議討論細節
場景4：會議跟進
今天跟ABC公司開了一個小時的需求會議。請幫我寫會議跟進信：會議結論：1. 他們選擇專業版方案2. 需要客製CRM串接模組3. 預計下月初啟動4. 下週五前提供正式報價請把這些結論整理成跟進信寄給張副總。
4種場景，4封信，Claude Code每封大概10秒生成。你花2分鐘檢查一下有沒有需要修改的地方，就可以寄出了。以前你可能要花30分鐘斟酌一封客訴回信的措辭—現在AI先給你一個90分的版本，你只需要微調到95分。
節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
推薦閱讀：
Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式
Claude怎麼用？免費版有什麼限制？Chat、Cowork、Code及實用功能盤點
亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
關心更多AI智慧科技應用議題，一起來看：
鄰居變夥伴！臺科大、臺大癌醫簽署策略聯盟推動智慧醫療 首辦跨域交流會
中臺科大攜手大甲高中跨界義診助甲安埔鄉親掌握健康意識
寺院也開始學AI！玄奘大學攜手佛教會打造智慧弘法新模式
ARCI法則是什麼？用4角色解決跨部門分工混亂│專案管理必學技巧
ARCI法則（阿喜法則）是解決跨部門分工混亂的專案管理工具，透過當責者A、負責者R、諮詢者C、知會者I這4個角色，讓每項任務都有明確主導人，本文會說明ARCI是什麼、當責與負責的差異，以及如何建立責任矩陣，趕緊學起來，讓專案不再卡關。
文／《104職場力》
本文導覽
ARCI法則是什麼？阿喜法則的4個角色定義一張表快速記住ARCI法則4個角色ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務步驟2│為每個任務指定角色步驟3│確認每個人的角色認知步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！地雷2│把所有人都塞進C地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位ARCI適用什麼情境？為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
多人協作的專案，最常在哪裡卡住？通常不是技術問題，也不是時程太緊，而是一件更基本的事：沒有人說清楚「這件事到底誰負責」。
任務在會議上交代了，但最後沒人真正接手；兩個主管同時下指令，團隊不知道該聽誰的；法務、客服等關鍵部門到了專案快結束才被拉進來，導致延誤或重工等，這些問題，幾乎每個跨部門工作者都遇過，根源都在於分工不明確。
ARCI法則（又稱阿喜法則）就是為了解決這個問題而生的工具，它不複雜，核心只有4個角色，但能把原本說不清楚的責任關係結構化，讓整個團隊知道該專案「誰主導、誰執行、誰要先被問、誰需要被通知」。
ARCI法則是什麼？
ARCI法則（ARCI Model，中文讀音就是唸「阿喜」）主要是用來推動跨部門專案與管理的工具，這4個字母各代表一種角色，並依重要性排列：
阿喜法則的4個角色定義
A — Accountable（當責者）
當責者A是指身為一項任務的「最終負責人」，這個角色擁有拍板決策的權力，但也必須為專案握的最終成果承擔全部責任，通常每個活動或專案中只會有一位當則者。
R — Responsible（負責者）
負責者R是指實際把任務做完的人（執行者），在當責者A的帶領下規劃、執行、追蹤，並定期向A回報進度，跟A不同的是，同一項任務中可以有多位R。
C — Consulted（諮詢者）
通常在專業度或複雜度較高的任務推進前，會需要諮詢專家意見，諮詢者C就是這類顧問型角色，但要注意的是，除了給意見、協助溝通之外，C沒有決策的權力（主導權必須在當責者A手上）。
I — Informed（知會者）
知會者I不參與決策，通常也不會執行任務，只需要在每個節點上「被告知專案進度或結果」，方便後續任務執行即可。
一張表快速記住ARCI法則4個角色
角色關鍵問句人數限制Accountable 當責者這件事最後誰說了算？只能1位Responsible 負責者這件事誰實際去做？1位或多位都可Consulted 諮詢者決策前需要問誰？視需求，精準為佳Informed 知會者結果需要讓誰知道？視需求
ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟
ARCI的執行方式比想像中容易，重點不是有沒有做表，而是有沒有讓它變成團隊的共同語言，只要依循這4個步驟就能輕鬆上手：
步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務
不要一開始就急著指定角色人選，因為任務越模糊，角色越難分配，這階段首先要把專案「分解成明確的工作項目」，舉例來說：
今天有個新產品上市專案，任務拆開來應包含：產品定位與目標設定、行銷素材製作、合約與法規審查、平台上線與技術測試、上線後成效追蹤等具體細節，不是單純用「讓產品順利上市」這麼籠統的方式概括。
步驟2│為每個任務指定角色
任務拆解完後，再針對每一項指定對應的ARCI角色，同樣以「新產品上市」專案為例，分工舉例如下：
任務項目A當責者R負責者C諮詢者I知會者產品定位與目標設定產品主管PM業務、行銷工程、設計行銷素材製作行銷主管文案、設計師PM、品牌業務、客服合約與法規審查PM法務財務、採購產品主管平台上線與技術測試技術主管工程師、QAPM、客服行銷、業務上線後成效追蹤PM行銷分析師業務、產品各部門主管
延伸問題：「當責者A」與「負責者R」可以是同一個人嗎？
可以，但不是什麼專案都適合。
在小型任務或人力真的極有限的情況下，A與R都由同一人擔任這沒什麼問題（甚至還很常見），但如果是大型專案或跨部門合作時，A與R會建議分屬不同人，這樣有個好處：A能夠用更宏觀的角度督導成果，而R能夠專注在執行細節，兩者形成監督與執行的分工。
步驟3│確認每個人的角色認知
實行ARCI常常發生的烏龍是「角色分配好了，但對於要做的事情及責任範圍的認知沒對齊」，於是最後在混亂中失敗了。
建議分配好角色後，可以在專案啟動會議（Kick-off）中，明確說明個角色的權力義務，並讓大家複誦自己的理解，確保彼此認知一致，而不是分好、填上握表格就當完成。
步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程
另一個ARCI最容易失效的原因是「分配的時候用ARCI法則，但執行用另一套」。
其實要把它融入實際工作也有訣竅，比如：
做下一個重大決策前，先確認C是否已參與並給意見。
每次例會先看A有無到場，是否了解情況跟當前成果。
定期追蹤專案進度，確保R有精準執行，若有問題也可同步解決。
產品或資訊對外發布或上線前，確認I名單中的人都已收到資訊。
當ARCI成為專案溝通跟執行的基本框架，它才能真正發揮效果。
ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開
地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！
「當責」跟「負責」傻傻分不清楚，這是團隊在分配ARCI角色時最常遇到也是最容易混淆的地方，如果沒有釐清，導致一項任務出現兩個或以上的A，那最終還是可能會落得專案無人負責或目標分散的下場。
所以「當責」跟「負責」差在哪？
我們以一個具體例子來說明：
主管要你把一份文件寄給合作夥伴，你把信寄出去、任務完成了，這是「負責（Responsible）」的表現，但如果你在寄出後打電話確認對方收到，且傳遞到正確的人手上，確保溝通目的達成，這就是「當責（Accountable）」。
簡單說，負責者R對任務執行完成與否負責（事情做完了嗎？）但當責者A還必須對執行後的結果負責（要的結果達到了嗎？）這個差異，決定了A與R在專案中截然不同的角色定位，也決定了兩者的價值。
了解之後，團隊必須謹記規則：每項任務只有一個A，如果真的難以取捨，代表這個任務需要再拆細，或者需要在組織層面更清楚釐清誰有決策權。
地雷2│把所有人都塞進C
C的本意是「需要其意見才能做出好決策」，而不是「有點相關的人都放進來」，沒經過取捨萬一讓C清單過長，會導致每件事都因為要等一大圈人確認，反而延遲專案進度。
真正應該列入C的人選，是那些「專業或意見會直接影響任務成果」的人，例如：法律風險由法務判斷、技術可行性由工程師確認。
地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位
ARCI矩陣上的I欄看起來雖然在末端，但絕對不能輕忽！會列入I代表這批人是「有必要了解進度或成果」的角色，可能是專案後期的支援端，或是完成後續的推廣／結案單位等，如實知會這些單位才能避免公司資訊或營運出現斷層。
ARCI適用什麼情境？
ARCI其實適用於所有需要多人協作的工作，但在下列幾種情境中，使用的效益最為顯著：
跨部門專案：例如品牌活動、數位轉型、系統導入、制度改版等，涉及的部門越多，ARCI所帶來的降噪效果越明顯。
流程長、節點多的任務：例如新產品上市、大型品牌活動、組織年度報告等，這類任務每個環節的A和R都可能不同，適時定義與分工，才能確保每個流程細節的品質。
新主管接手或新團隊建立：在新團隊磨合期間，可以用ARCI快速建立共識與默契，比瞎猜、亂摸索再補救有效得多。
分不清責任歸屬的團隊：有些團隊可能人多事多，或都是資歷較淺的工作者，若沒有主心骨、分工不明確，可能會出現一團亂的局面，這時候實行ARCI能幫助大家了解責任歸屬、提升效率。
為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
跨部門協作有一個共同的隱性問題：每個人腦中對「自己該做到哪裡」的責任認知其實完全不一樣。
因為專業、組織文化的不同，對同一件事有不同理解跟看法這很正常，但如果沒有拿出來討論，讓灰色地帶無限延伸，很容易變成專案卡關主因之一，甚至出現搶功勞或到處卸責的尷尬局面，比如以下幾個最常見的協作痛點：
任務沒人接：任務在會議上說完了，但沒有人明確承接，最後就懸在半空中，這正是因為沒有指定A與R，導致大家都以為別人會做，最後落得一場空。
找不到決策窗口：事情推進了一半，遇到問題需要選擇、收斂或決策的時刻，卻沒有人能給明確的指示，導致錯失黃金期或期程延宕。
太多意見喬不攏：跟上面那點相反，萬一是一堆人都搶著當A，光是對焦目標就夠累了，還可能會出現多頭馬車的情況，不僅影響執行效率，到最後也可能導致分裂對立。
關鍵部門太晚加入：很多組織習慣專案先行，邊做邊加人，其他部門有什麼問題再補救，但萬一是法務、技術這種硬傷，到最後階段才被通知的結果，不是雞飛狗跳就是砍掉重練，ARCI在一開始就把C與I明確列出，能有效避免這個問題。
很多人以為專案管理的重點只有包含時程控管、進度追蹤，但在真實職場中，當角色分配、責任歸屬等更前端的事沒有先處理好，後續會更加窒礙難行。
ARCI法則優勢在於，它把一件本來說不清楚的事，用4個角色結構化了，當每個人都知道自己在這個任務裡是誰，不需要每走一步就確認一次，那溝通成本就會明顯下降。
下次啟動一個新專案之前，不妨先花點時間把分工說清楚，會發現推行起來事半功倍唷！
延伸閱讀：
做了13個番茄鐘專案才推進10%？你可能用錯「番茄鐘工作法」！
甘特圖是什麼？免費軟體＋甘特圖Excel範例教學懶人包
運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
了解鄧慧文老師的相關課程及內訓>>
提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>>
企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >>
訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
「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
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。
推薦閱讀：
AI聽話卻沒懂你？OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險
AI強勢取代！企業寧僱AI也不找菜鳥，今年畢業生有多慘？
除了ChatGPT，還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析
打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
[course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！