【AI基礎思維5】AI無所不在_活用AI產業應用
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AI
在職場上，代表「人工智慧」的技能，指的是能運用機器學習、資料分析、自動化等技術，提升工作效率與決策品質。具備這項能力的人，能協助企業自動化重複性工作、預測市場趨勢、優化產品設計，甚至改善客戶體驗。隨著數位轉型加速，這項技能已成為跨產業不可或缺的核心競爭力，對於求職者來說，不僅能增加職場價值，也有助於未來職涯發展與升遷機會。
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【AI基礎思維3】用AI看見未來_電腦視覺應用
精選證照
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Generative AI Explorer - Vertex AI
線上課程約8小時
The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint
Google
AI-102 AI工程技術師
作為 Microsoft Azure AI 工程師，您可以建置、管理及部署 AI 解決方案，以充分利用：
Azure 認知服務。
Azure 應用 AI 服務。
您的責任包括參與所有 AI 解決方案的開發階段，包括：需求定義與設計、開發、部署、整合、維護、效能微調、監視；您會和解決方案架構師合作，將架構師的願景轉換成現實，並與資料科學家、資料工程師、物聯網 (IoT) 專家、基礎結構系統管理員，和其他軟體開發人員合作，以建置完整的端對端 AI 解決方案。
Microsoft
Generative AI Studio
線上課程約8小時
本課程將介紹 Vertex AI 上的 Generative AI Studio，說明如何用此產品設計生成式 AI 模型的原型及自訂生成式 AI 模型，以利您在應用程式中使用模型的功能。課程中，您可以透過 Generative AI Studio 示範教學逐步認識 Generative AI Studio，並瞭解產品功能、選項與使用方式。課程最後，您可以在實作研究室應用所學，並進行測驗來評估學習成果。
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
課程目標：
● 說明 Generative AI Studio 的功能。
● 介紹 Generative AI Studio 的選項。
● 使用 Generative AI 語言工具。
Google
Generative AI Fundamentals
Generative AI, such as ChatGPT and Dolly, has undoubtedly changed the technology landscape and unlocked transformational use cases, such as creating original content, generating code and expediting customer service. And the technology’s applications are growing daily. Organizations that harness this transformative technology successfully will be differentiated in the market and be leaders in the future. Get up to speed on generative AI with this free on-demand training.
Databricks Inc.
AI-900 AI 人工智慧基礎認證
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。
即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。
取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證，除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外，亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。
Microsoft
CCMSE NG with AI
CCMSE NG with AI證照專注於結合人工智慧技術與跨領域系統工程的應用，培養具備系統思維與AI實務能力的人才。持證者能運用AI工具優化系統設計與管理流程，提升企業決策效率與競爭力，適用於製造、資訊科技及工程管理等多元產業。此證照強調理論與實務並重，助力專業人士掌握未來智慧化趨勢，提升職場價值。
Check Point
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【AI證照】微軟AI 基礎認證 AI-901 考試心得與備考攻略
2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。
關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446
官方綱要與應考重點：
💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%）
重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。
也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。
🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%）
這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。
微軟 AI 認證如何計分？
AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。
小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」
※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。
小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？
1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。
2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。
3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。
4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。
5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。
6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。
7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。
8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。
9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。
10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。
準備 AI-901，推薦掌握兩個重點
1. 使用官方「AI技能導航器」刷題
Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。
不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。
另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。
2. 搭配官方課程進行實務模組練習
不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。
以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。
這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。
小編怎麼用一週準備 AI-901？
因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。
如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。
也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。
官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？
官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。
考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間
考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。
證件也不要到考試當天才確認
須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。
最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」
AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。
延伸閱讀：
更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015
更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F
附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。
CompTIA SecAI+ 企業 AI 導入與 AI Security 實務認證課程
生成式 AI、RAG、AI Assistant、AI Agent 正快速進入企業流程。很多組織一開始只是想讓 AI 幫忙整理文件、摘要報告、回覆問題；但很快就會發現，AI 不知不覺從「會打字的幫手」，升級成能碰知識庫、調用 API、接系統、跑流程的「數位同事」。
問題是，這位同事通常很勤奮、不喊累、反應快，卻也可能在權限沒管好、資料沒隔離、流程沒審批的情況下，一腳踩進不該踩的地方。它不是故意搞事，只是你如果把倉庫鑰匙、財務印章和機房門禁卡一次塞給它，出事真的不能只怪它太有執行力。這正是 CompTIA SecAI+ 存在的原因。本課程以 CompTIA SecAI+ 認證方向 為主軸，結合企業導入 AI 的真實情境，協助學員從「會使用 AI」進一步提升到「能安全治理 AI」。
為什麼現在一定要學 AI Security？
因為企業現在面對的問題，早就不是「要不要導入 AI」，而是：
AI 可以接觸哪些資料？
AI Agent 可不可以直接碰系統與工具？
Prompt Injection、資料外洩、越權操作怎麼防？
AI 幫忙分析很快，但如果判斷錯了怎麼辦？
AI 進入正式流程後，誰負責、怎麼查、怎麼控？
以前很多人把 AI 想成一位聰明助理。但在企業現場，它更像一台動力很強的新引擎。引擎裝上去，車會跑得更快；可如果煞車、方向盤、儀表板都沒裝好，那不是升級，是高速試膽。
尤其在 AI Agent 架構下，風險更高。像 openclaw 類型的應用思維，就是讓代理系統可以接收任務、理解上下文、呼叫工具、執行操作、讀寫檔案，甚至串接外部系統。
這種能力很迷人，因為效率真的高；但也正因為它不只是「回答」，而是開始「行動」，所以資安邊界、最小權限、人工審批、操作留痕就變成必修課。
課程特色
1. 對準企業 AI 導入的真實風險
本課程聚焦於企業常見場景，而非空泛理論，包括：企業知識庫與 RAG、AI Assistant 與流程整合、AI Agent 的工具呼叫與任務執行、AI 輔助 SOC 分析與事件調查、模型部署、API 串接與資料流安全、AI 導入後的治理、稽核與責任界線
2. 認證導向，也能直接落地
這不只是認證準備課程，也是一門可以直接帶回企業現場使用的 AI Security 實務課。您學到的不只是考點，而是未來工作中真正會遇到的判斷題。
3. 同時看 AI，也看資安
很多課程只談 AI 的能力，像在展示新玩具；也有些課程只談傳統資安，對 AI 新風險著墨不足。本課程把兩者接起來，讓您從模型、資料、流程、權限、工具到治理，都能建立完整視角。
4. 強調可控、可查、可防
導入 AI 不能只追求快，更要追求穩。課程將協助學員建立以下思維：最小權限、分層授權、人工審批、操作留痕、輸出驗證、補償性控制與例外處理
誰適合參加？
本課程特別適合以下對象：
資安工程師
SOC 分析師
系統與網路管理人員
雲端與平台工程師
DevSecOps / SecOps 團隊成員
MLOps / AI 導入技術人員
導入 AI Assistant、RAG、AI Agent 的企業團隊
資安顧問、治理與稽核相關人員
希望取得 AI Security 國際認證的 IT 專業人士
完成本課程後，學員將能夠：
了解 AI 與生成式 AI 在資安領域中的核心概念
辨識 AI 系統的常見威脅與攻擊面
分析模型、資料、提示詞、工具鏈與 API 的風險
建立 AI 導入時的安全控制架構
理解 AI Agent 權限控管與審批的重要性
正確使用 AI 協助資安分析與應變
理解 AI 治理、風險與法遵要求
具備準備 CompTIA SecAI+ 認證的核心基礎
這門課帶來的價值
企業真正需要的，不只是會問 AI 問題的人，而是能讓 AI 安全落地、穩定運作、可以治理的專業人才。這門課將幫助學員從工具使用者，升級成能夠：
看懂 AI 導入背後的風險
判斷哪些流程適合交給 AI、哪些不適合
設計 AI 的控制點與防護機制
建立導入後的治理與稽核思維
在未來，AI 不會只是附屬工具，而會逐步成為企業流程的一部分。懂 AI 的人會越來越多，但懂 AI Security 的人，才是真正稀缺、真正關鍵、也真正更有職場價值的人才：因為他們擁有更高一層的能力：懂導入、懂治理、懂防護、懂風險。
AI 正在改變企業的工作方式。而真正有競爭力的專業人士，不只是能把 AI 叫來做事，而是能確保它在組織裡做事時，有效率，也有邊界；有能力，也有控制；能創造價值，也不製造麻煩。
CompTIA SecAI+ 不只是認證準備課程，更是您邁向 AI Security 關鍵職能的重要一步。
當 AI 已經不只是助理，而是能走進公司核心流程的「新同事」，現在要學的，就不只是怎麼叫得動它，而是怎麼管得住它、看得懂它、用得好它。
這門課，正是為了讓您掌握 AI Security 而開。
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。
本文目錄（點擊可快速前往）
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。
[joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3']
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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企業AI導入完整指南：AI課程費用、AI顧問費用、AI客服系統推薦、RPA工作流程自動化費用全攻略
企業AI導入完整指南：AI課程費用、AI顧問費用、AI客服系統推薦、RPA工作流程自動化費用全攻略
隨著人工智慧技術快速普及，越來越多台灣企業開始積極評估AI導入計畫。但面對市面上琳琅滿目的選項，從AI課程、AI顧問服務、AI客服系統，到工作流程自動化（RPA），許多企業主往往不知從何著手，更不清楚預算該如何規劃。本文將為您全面解析各項AI服務的費用結構與選購建議，幫助企業做出最聰明的投資決策。
一、為什麼企業必須重視AI轉型？
在全球競爭壓力下，AI已不再是大型企業的專利，中小企業同樣需要藉助AI提升效率、降低成本。根據市場調查，導入AI解決方案的企業平均可提升20%至40%的作業效率，並有效減少人力重複性工作。無論是AI客服系統、工作流程自動化，還是透過AI課程提升員工技能，都是企業維持競爭力的關鍵策略。
然而，AI轉型最常見的障礙之一就是費用不透明。許多企業在詢價過程中發現，AI顧問費用、技術顧問費用、資訊顧問費用的差異極大，若缺乏正確的評估基準，很容易造成預算浪費。
二、AI課程費用解析：企業如何規劃員工AI培訓預算？
AI課程是企業AI轉型的第一步，透過有系統的培訓，讓員工掌握AI工具的應用能力，才能真正發揮AI投資的價值。
市面上AI課程費用依據課程深度與客製化程度有所不同。線上自學型課程每人約500元至3,000元不等；企業內訓標準課程每梯次約20,000元至80,000元；企業專屬AI系統課程費用依需求客製化設計，通常每梯次從50,000元至200,000元以上。
企業專屬AI系統課程費用雖然較高，但具有明顯優勢：課程針對企業現有系統與業務流程量身打造，結合實際操作案例，學習成效更佳，並可搭配後續顧問服務，確保學習成果落地。
選擇AI課程時，建議優先評估課程是否具備實作演練、是否提供後續輔導支援，以及講師是否有豐富的企業AI導入實戰經驗。
三、AI顧問費用與技術顧問費用：如何選擇資訊顧問？
很多企業在評估AI導入時，都會遇到該請AI顧問還是自己摸索的抉擇。事實上，資訊顧問的價值不僅在於技術執行，更在於協助企業釐清需求、規劃導入路徑，避免走冤枉路。
AI顧問費用因顧問的專業背景與服務範疇而異。初步諮詢（1至2小時）通常免費至5,000元；專案型AI顧問費用依專案規模，通常從50,000元至500,000元以上；長期顧問合約（月費制）每月15,000元至80,000元不等。
技術顧問費用側重於系統架構設計、程式開發與技術整合；資訊顧問則更著重於企業數位策略規劃與資訊系統治理。一般而言，技術顧問的費用略高於純策略性的資訊顧問。
選擇資訊顧問時，應考量以下要素：是否具備跨產業AI導入案例經驗、是否提供從需求分析到落地實施的全程陪伴、售後支援與維護服務是否完善，以及費用結構是否透明、無隱藏成本。資訊顧問推薦的核心標準，在於顧問團隊能否真正理解企業需求，並提供可落地執行的方案。
四、AI客服系統推薦與費用比較
AI客服系統是目前企業導入AI最快見效的應用之一。透過自動化對話引擎，企業可以24小時即時回應客戶需求，大幅降低客服人力成本。
AI客服系統費用通常分為幾種計費模式。SaaS訂閱制每月5,000元至30,000元（依對話量與功能模組）；一次性建置費用80,000元至500,000元以上（客製化程度越高費用越高）；混合計費則以建置費加月費方式計算，適合中大型企業。
在眾多AI客服系統推薦名單中，企業應優先評估：是否支援繁體中文自然語言處理（NLP）、是否能與現有CRM及ERP系統整合、是否具備學習優化機制使對話品質能持續提升，以及系統穩定性與資料安全保護措施是否完善。
五、工作流程自動化（RPA）推薦與費用解析
工作流程自動化（RPA，Robotic Process Automation）是另一項高回報率的AI應用。透過軟體機器人模擬人工操作，自動完成重複性的作業流程，如資料輸入、報表生成、跨系統資料同步等。
工作流程自動化費用依據自動化範圍與複雜度不同：單一流程自動化建置約30,000元至150,000元；企業級RPA導入專案200,000元至1,000,000元以上；每月維護與優化費用10,000元至50,000元。
工作流程自動化推薦的選購重點包含：是否具備低程式碼（Low-Code）介面以降低維護門檻、是否支援與AI技術結合（如OCR及NLP）以提升自動化智慧程度、擴充彈性是否足夠可因應業務成長，以及導入廠商是否提供完整的教育訓練與技術支援。
根據企業實際導入案例，工作流程自動化的投資回收期通常在6至18個月之間，長期而言能節省大量人力成本，並提升資料處理準確率至99%以上。
六、企業AI導入預算規劃建議
面對多元的AI服務選項，企業應依據自身規模與需求，制定合理的AI導入預算。
員工50人以下的小型企業，建議優先投資AI課程費用與AI客服系統，預算約10萬至50萬元。員工50至500人的中型企業，可同步規劃AI顧問費用與RPA工作流程自動化，預算約50萬至300萬元。員工500人以上的大型企業，建議全面評估企業專屬AI系統課程費用、技術顧問費用，以及整合性AI解決方案，預算通常超過300萬元。
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AMD重磅AI解決方案登場！Advancing AI 2024 亮點一次看
在今年的「Advancing AI 2024」上，AMD展示了前所未有的AI技術，包括最新的第5代EPYC處理器、Instinct MI325X加速器和Ryzen AI PRO 300系列。本文將帶您快速掌握這些技術如何推動AI應用和企業生產力提升。
▍新品發表總覽
在「Advancing AI 2024」的舞台上，AMD宣布了針對企業和終端應用的AI解決方案。包括新一代EPYC伺服器處理器、Instinct MI325X加速器、以及最新的Ryzen AI PRO處理器。這些新品針對高效能與可擴展性設計，目標為AI運算提供更優異的處理效能，並幫助企業用戶實現AI效能最大化。合作夥伴如Google Cloud、微軟、Meta、Oracle等科技巨頭也展示了AMD技術在企業應用中的成果。
▍EPYC 9005系列處理器：企業AI的心臟
第5代AMD EPYC 9005系列處理器是本次發表的亮點之一，基於全新「Zen 5」架構，擁有192核心，成為多數企業AI應用的理想選擇。以超高核心數和記憶體效能，這款處理器專為大型資料中心設計，並支援高效能計算 (HPC) 和機密運算。
▍效能提升
這款處理器的效能表現再度刷新紀錄，根據AMD的測試結果，其在同等工作負載下的效能達到前所未有的水準。Google、Oracle和其他科技領導企業將其廣泛應用於雲端基礎設施中，並計劃於2025年進一步擴展。
▍Instinct MI325X加速器：專為生成式AI而生
AMD Instinct MI325X加速器則成為今年進一步鞏固生成式AI市場地位的武器。基於CDNA架構，這款加速器具備優越的記憶體容量和運算效能，使其在AI模型訓練與推論方面表現優異。根據技術領導者的測試結果，Instinct MI325X加速器在支持模型運行效率上比先前型號提升近一倍。
▍未來展望
值得一提的是，AMD還預計於2025年推出的下一代Instinct MI350系列，進一步擴充生成式AI市場的領導地位，為各種AI應用提供強大支援。
▍AI應用案例與合作夥伴：實現雲端與本地化AI
AMD強調其開放式架構和合作夥伴的生態系統，Google、Oracle、Meta等合作夥伴展示了AMD技術在生成式AI應用中的案例。例如，Google採用了EPYC處理器和Instinct加速器來支持其AI運算需求，並表示將推出更多虛擬機器，以最大化AI投資回報率。
▍多元應用場景
在Oracle方面，EPYC CPU和Pensando DPU已經成為支持企業客戶（如Uber、PayPal等）的雲端基礎設施；而Databricks則展示了在Instinct MI325X上運行其專有模型的實例，使得效能達到前所未有的水準。
▍AMD的未來布局：AI效能持續提升
蘇姿丰博士在會中提到，AI和資料中心技術將成為AMD未來的成長動能來源。AMD預計AI加速器市場到2028年將增至5000億美元，並表示會持續通過硬體、軟體與網路基礎設施的創新，實現更加開放的AI技術環境。AMD還指出，其ROCm開源AI軟體已經被業界廣泛應用，超過百萬模型在Instinct加速器上即時運行。
AMD在Advancing AI 2024上展示的AI解決方案不僅提升了企業應用的效率，也表達出對未來生成式AI發展的高度期待。隨著更多AI應用逐步導入日常工作中，AMD的技術創新無疑將持續引領產業變革。
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AI繁榮背後的危機／AI紅利集中 加劇K型社會
2026-06-15 聯合報記者江昱蓁 由聯合新聞網授權轉載
在人工智慧（AI）熱潮的加持下，全球晶片需求激增。受惠晶片收入成長49倍，南韓三星電子4月底公布第一季利潤創下歷史新高。然而，因AI記憶體需求飆升而創造的龐大利潤該如何分配，卻讓三星電子今年初爆發勞資衝突，凸顯AI正加劇所得差距與分配不均的問題。
南韓半導體產業的繁榮與企業獎金正加劇勞工薪資差距，不僅讓高收入人口薪資飆升32.5%，南韓去年受薪階級收入的兩極化更創下歷史新高。
南韓科技巨擘三星電子的4萬多名員工4月底聚集在平澤晶圓廠外要求調高薪資與獎金。工會說若資方不回應訴求，擬於5月21日發動為期18日的罷工。但在政府斡旋下，三星電子5月22日達成薪資協議，工會復於27日表決通過，讓擾亂全球晶片供應的罷工並未出現。
延伸閱讀：AI繁榮背後的危機／AI紅利分享不均 動搖台灣稅基
獎金大小眼 三星員工不滿
英國廣播公司（BBC）5月21日報導，衝突的導火線為獎金分配，記憶體晶片部門員工的獎金是其他員工的至少6倍。工會成員訴求取消獎金上限，將營業利潤的15%作為獎金發放。
路透5月22日也說，部分記憶體晶片部門員工今年預計可獲得41.6萬美元的獎金（27日表決協議為34萬美元），晶圓代工與邏輯晶片部門員工雖不如，仍有相當可觀的獎金，而智慧型手機和家電等其他部門獲得的獎金則又更少。
這凸顯南韓半導體產業的繁榮與企業獎金正加劇勞工薪資差距，不僅讓高收入人口薪資飆升32.5%，南韓去年受薪階級收入的兩極化更創下歷史新高。
據南韓資料及統計部2月底公布的「2025年第四季家庭收入與支出趨勢」，去年第4季收入最高的前20%家庭，平均月收入達1050.9萬韓元，較前一年同期成長9.8%，是自2019年以來尖端收入者當季的月平均收入首度破1000萬韓元大關。
南韓貧富差距 連4年擴大
相較之下，收入最低的後20%家庭平均月入僅145.9萬韓元；最高者的平均月收入為最低者的7.2倍，為兩者差距首次突破7倍，該數字在2019年第一季為6.4倍，但自2022年起已連續4年成長。
甚至同一間企業的不同部門，也出現獲利分配不均的現象。朝鮮日報5月26日報導，南韓半導體與電子零件產業的勞工，所得極化的現象正不斷擴大。南韓三星電子三大工會之一的同行工會委員長朴在用5月26日向韓聯社說，「我們不是貪圖績效報酬，只是至少同一企業體系不該有不合理差別」。
電子零件、電腦、影音及通訊設備製造產業工作滿一年的受薪者，平均月收入為746萬韓元，為臨時工與按日計酬工作者的2.8倍（268.9萬韓元），這是有統計以來差距最大的一次。高薪者薪資過去5年飆升32.5%，臨時工與按日計酬者的薪資僅增加8.7%。
南韓副總理兼科學技術資通訊部長官裴京勳5月23日告訴美國財經媒體CNBC，AI時代衍生財富創造後，如何分配、不平等加劇及失業等廣泛問題，三星勞資糾紛只是其中一部分。南韓不只要創造巨額財富的能力，也要正確使用財富與科技及對大眾的影響。「AI的好處，必須惠及大眾」，首爾正努力建設一個不讓任何人在AI時代被丟棄的包容社會。
美國薪資成長 向頂層集中
AI分配正義同樣也出現在美國。據人力分析公司Revelio Labs去年12月發布統計與分析，自2023年1月以來，美國收入前4分之1的族群，薪資成長逾30%，而收入後4分之1族群僅成長10%。
這扭轉後新冠肺炎初期的趨勢，當時雇主因缺工大幅提高薪資聘人，低收入勞工薪資成長最為強勁。隨後強烈需要高薪職缺，低薪工作機會卻在近兩年持續減少，導致工作機會與薪資成長愈來愈集中在頂層。
數據顯示，年薪超過10萬美元的高薪工作需求，在過去兩年增加約150%，而年薪3萬美元以下的低薪工作機會自2023年1月以來持續下降逾50%。高薪工作薪資成長的速度，幾乎比低薪工作快上一個量級。
報告說，AI自動化初期產生的收益不成比例壓低低收入職業的薪資成長，特別是愈來愈多的可預測、重複性工作為機器學習取代，導致雇主放心地擴編高薪員工數，卻更謹慎招聘容易為自動化取代的職位或提升其薪資。隨著AI加速普及，將進一步加劇美國經濟K型分化，薪資不平等也將顯著擴大。
▲ 圖片來源：聯合新聞網
AI最樂觀想定 多數人加薪
資誠聯合會計師事務所去年9月公布報告卻認為AI有機會帶來淨正向效益。該研究針對2035年設下以信任為基礎的轉型、緊張轉型、動盪時代3種不同想定，並檢視AI影響。
在最樂觀的想定中，AI提升大多數勞工實質薪資，即使是最可能為AI取代的產業與工作也不例外，美國2035年的吉尼係數也由2023年的37.5下降為2035年的36.7。
吉尼係數是衡量一國人口財富與收入不平等的程度，愈高代表愈不平等。
AI時代企業升級 思考如何將AI應用於企業經營
AI時代企業升級 思考如何將AI應用於企業經營
AI 不只是降低成本的工具，更是提升決策品質、加速創新與打造新商業模式的能力，未來企業真正的競爭優勢，來自企業能否將 AI 深度融入策略、流程、人才與文化，而不是僅僅導入幾個 AI 應用。
AI 時代的重點，不只是「導入 AI」，而是重新思考企業如何創造價值、提升效率，以及建立新的競爭優勢，企業經營者可以從以下幾個面向規劃 AI 的應用。
1. 從企業策略出發，而不是從技術出發
問題：
• 公司最大的成本在哪裡？
• 哪些工作最耗時？
• 哪些決策依賴大量資料？
• 客戶最在意哪些服務體驗？
AI 應該用來解決這些核心問題，而不是為了跟風導入。
例如：
• 製造業：降低不良率、預測設備故障。
• 零售業：需求預測、智慧補貨、個人化推薦。
• 服務業：客服自動化、知識管理、行銷內容生成。
2. AI 應用於企業的部門管理核心功能
企業功能 AI應用 效益
行銷 文案生成、廣告優化、客戶分群 提高轉換率
業務 客戶分析、商機預測、自動提案 提高成交率
客服 AI客服、語音客服、知識庫 24小時服務、降低人力
人資 履歷篩選、教育訓練、人才分析 提升招募效率
財務 報表分析、異常偵測、現金流預測 提升決策品質
生產 預知保養、品質檢測、排程最佳化 降低成本
3. 建立企業自己的 AI 知識資產
AI 的價值不只是使用公開模型，而是建立企業專屬的智慧。
例如建立：
• SOP 知識庫
• FAQ
• 技術文件
• 合約範本
• 客戶案例
• 歷年專案資料
再透過大型語言模型（LLM）結合企業知識，打造內部 AI 助理，讓員工能快速查詢與應用資訊。
4. 將 AI 納入決策流程
AI 不只是聊天工具，更可以作為決策輔助。
例如：
• 銷售預測
• 庫存預測
• 現金流分析
• 風險評估
• 市場趨勢分析
經營者負責判斷方向，AI 負責快速整理資訊、分析資料與提出可能方案。
5. 建立 AI 驅動的工作流程
將 AI 融入日常流程，目標不是完全取代人，而是讓人專注於高價值工作，例如創新、策略、客戶關係與複雜決策。
6. 培養 AI 能力，而非只購買 AI 工具
企業真正的競爭力來自人才。
可建立不同層級的 AI 能力：
• 全體員工：AI 基本應用與提示詞（Prompt）設計。
• 部門主管：運用 AI 改善流程、提升績效。
• 管理階層：AI 策略、資料治理、風險管理。
• 技術團隊：AI 系統整合、自動化流程、模型部署。
7. 建立 AI 治理機制
導入 AI 時，建議同步建立規範，包括：
• 資料安全與存取權限。
• 個人資料與機密資訊保護。
• AI 產出內容的人工審核流程。
• AI 使用紀錄與稽核。
• 法規遵循與智慧財產權管理。
AI 時代的企業經營思維轉變
傳統管理 AI 時代管理
靠經驗 經驗 + 數據 + AI 分析
人工作業 AI 協作
流程固定 持續優化流程
部門分工 AI 串聯跨部門資訊
定期報表 即時儀表板與預測分析
解決問題 預測問題、提前因應
導入 AI 的步驟
1. 盤點流程：找出重複性高、耗時且資料量大的工作。
2. 小規模試點：選擇一個部門（如客服、行銷或財務）進行驗證。
3. 建立知識庫：整理企業文件與 SOP，提升 AI 回答品質。
4. 串接系統：逐步整合 ERP、CRM、HR、BI 等既有系統。
5. 持續優化：設定 KPI（例如工時節省、成本降低、客戶滿意度提升），定期檢視成效並調整。
AI 時代的 SEO 與行銷：Google 全新 AI Overview 的衝擊與應對
各位行銷人、SEOer，您是否已經感受到 Google 搜尋結果頁面悄悄發生的變化？沒錯，那就是 Google 正在積極推廣的 AI Overview！這項由人工智慧驅動的新功能，正以前所未有的方式改變著使用者獲取資訊的模式，也連帶對我們的 SEO 策略和行銷佈局產生深遠的影響。今天，就讓我們一起深入探討 AI Overview 這把雙面刃，看看它帶來了哪些挑戰，又蘊藏著哪些新的機會。
AI Overview 來襲：零點擊時代加速降臨？
想像一下，當使用者在 Google 輸入問題後，頁面頂端不再只是一連串的藍色連結，而出現了一段由 AI 精心整理的摘要，直接解答了他的疑問。方便嗎？當然方便！但對於我們這些仰賴網站流量的行銷人來說，這無疑是一個警訊——「零點擊搜尋」的比例可能會大幅增加。使用者可能在 AI Overview 中就找到了答案，不再需要點擊進入我們的網站，這直接衝擊了網站的自然流量。
特別是對於那些提供直接事實性資訊、定義解釋的網站來說，流量下滑的風險更高。過去我們努力優化排名，就是為了爭取那一次點擊，但在 AI Overview 的時代，這個邏輯可能不再適用。
挑戰中尋找機遇：長尾關鍵字與高品質內容的逆襲
難道我們就只能坐以待斃嗎？當然不是！AI Overview 的出現，也為我們指明了新的方向：
長尾關鍵字的重要性空前提升： AI Overview 更擅長回答具體、細緻的問題。因此，深入研究長尾關鍵字，針對更精確的使用者意圖創建內容，將會是突圍的關鍵。思考你的目標受眾會問哪些更深入、更特定的問題？你的內容是否能提供精準的解答？
內容品質與可信度成為王道： AI 在生成摘要時，會評估不同來源的資訊。這意味著，只有那些提供高品質、準確、全面且具有權威性的內容，才更有可能被 AI 採用並展示在 Overview 中。這是一個內容價值的重新洗牌，劣質內容將更容易被淘汰。
結構化資料，讓 AI 更懂你： 善用 Schema Markup 等結構化資料，就像為你的網站內容貼上標籤，幫助搜尋引擎（包括 AI）更好地理解你的內容。這能有效提高你的內容被 AI Overview 選取的機率。
行銷策略的進化：超越點擊，贏得信任
在 AI Overview 的影響下，我們的行銷策略也需要與時俱進：
從流量思維轉向價值思維： 我們不能再只關注點擊量，更要關注使用者在我們網站上的行為，例如停留時間、互動程度、轉換率等。即使流量減少，如果能吸引到更精準、更有意願的潛在客戶，這仍然是成功的行銷。
打造更深入、更具洞察力的內容： AI Overview 擅長提供基本資訊，但它無法取代深度分析、獨到見解和情感連結。我們的內容需要超越表層，提供更深層次的價值，才能吸引使用者點擊並與之互動。
建立品牌聲譽的新途徑： 如果你的品牌內容經常被 AI Overview 引用，即使沒有直接點擊，也能在使用者心中建立專業、值得信賴的形象。這是一種新的品牌曝光和信任建立方式。
擁抱多元內容形式： 除了文字，影片、圖表、資訊圖等多元化的內容形式，可能更容易被 AI 理解和納入摘要，也能更有效地吸引使用者。
監測與調整： 我們需要密切關注 AI Overview 的表現，了解哪些關鍵字觸發了摘要，我們的品牌是否被提及，並根據這些數據調整我們的 SEO 和行銷策略。
結論：擁抱變化，贏在未來
AI Overview 的出現，無疑為 SEO 和行銷領域帶來了巨大的變革。我們不能抗拒科技的發展，唯有積極擁抱變化，調整策略，才能在新的環境中生存並茁壯成長。專注於創造高品質、有價值的內容，深入理解使用者意圖，並善用新的工具和技術，我們仍然能在 AI 時代找到屬於自己的舞台。
您準備好迎接 AI Overview 帶來的挑戰與機遇了嗎？歡迎在下方留言分享您的看法
【別怕AI搶飯碗，怕的是懂得與AI合作的人！】
AI推出2年多，這段時間對於工作上的變化相信讓很多人非常有感，就連上周六去參加國小親子數位學習課程，老師也在講解GPT的應用及影響。在AI快速進步的時代，人與AI的協作不僅是趨勢，也是提升工作效率的關鍵。
但同時也讓人困擾的是，要讓AI成為工作的好幫手，是需要掌握一些協作策略。才能夠有效透過人與AI的協作，正向提升效能。
1. 先嘗試用普遍的AI來熟悉用法
面對琳瑯滿目的AI工具，以及擁有不同的功能，如果建立在想要快速挑出最適合的工具。可能會陷入一直在找尋程式的盲區，挑選工具時先不要追求全面，而是以「解決當前關鍵問題」為優先，逐步增加使用範圍。
我們可以先嘗試用大部分人使用的AI程式，從小範圍的應用開始，累積使用經驗，才能更快找到適合的協作模式，這樣若使用上有問題也容易找到人進行解惑，加速學習進度。
2. 人工智慧≠替代，而是有時間強化自己的關鍵能力
AI能處理大量重複性任務，但創意、下判斷、找出核心問題仍然是人的強項。我們可以將例行性、耗時的工作交給AI，自己則專注在需要創新或高附加價值的部分上，提高自己的關鍵創造力。
透過這樣的分工，不僅能減輕負擔，還能讓人專注在更有意義的工作上。也能夠形成「讓機器做該做的事，讓人做有價值的事」。
3. 善用AI，提升團隊合作效率
在團隊中，AI可以扮演個人及團隊的協助角色。像是使用AI工具統整專案資訊、分析數據或提供即時回饋，能減少手動處理的時間。
將AI定位為「工具夥伴」，而非威脅，強化團隊間的信任感，同時團隊成員可以共享AI生成的分析結果，快速進行討論並制定決策，提升協作效率。
4. 去掌控AI，別讓AI牽著走
雖然AI功能非常強大，但我們仍需對其結果保持批判性思考，避免過度依賴。例如在數據分析或建議生成後，需進一步檢視是否與實際情況吻合，確保決策的準確性。
另外避免成為AI的輸出工具，僅僅是將AI的資料照本貼上，這樣無法進而讓自己學習成長，而是要更深入去挖掘AI背後所使用的邏輯及思維，才能夠更有效的用更多學更多。
5. 在使用中找到平衡點
因為AI的便利及客製化，除了工作上的依賴，甚至也有出現人類與AI戀愛的情況，當AI為我們帶來便利時，也可能出現過度依賴的風險。
因此自己在使用時，也需定期AI的介入程度，「適度使用」是關鍵，無需讓AI完全介入每個環節。確保它在增強效率的同時，能保留人類工作的價值與意義。
AI的發展改變了我們的工作方式，但它的成功應用並非在於取代，而是協助人類發揮最大的潛力，讓工作變得更輕鬆、更有價值。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！