過去擔心 AI 搶走工作的人，現在開始擔心另一件事：履歷上沒有 AI 技能，能不能過得了第一關？
104 人力銀行今年追蹤近 900 萬份履歷與職缺，發現 AI 人才需求 5 年成長了 97.6%，是整體招募市場同期速度的 4.3 倍。統計的是職缺裡明確寫了 AI 需求的工作，換言之，沒有寫到職缺說明的就不列入計算，所以實際上需要AI的職缺可能更多。
數字是保守估計，但整體趨勢呈現AI技能正在重新替人定價。究竟在哪些產業、職務最需要 AI 人才？求職者又該如何結合 AI 技能，幫自己的履歷鍍金？
工程師之外，這些職類的 AI 需求正在爆發
以開出 AI 職缺的產業來說，軟體工程類遠高於其他職類，但工程職的需求早在 2022 年就已經存在，這幾年的增幅有限。
增長較多的是專案產品管理類，5 年成長了 263%，再者是業務銷售、行銷等。這些職類過去幾乎不在 AI 人才討論裡，現在卻是成長速度最快的。因為企業不再只把 AI 當成工程師開發系統的工具，而是希望每個職能的人都能用 AI 提升效率、帶出產值。
104 用「AI 化比例」衡量各職類，也就是每 100 個職缺裡有幾個要求 AI 技能。非技術職類裡，比例最高的不是行銷、設計等現在最容易聯想到 AI 的使用場景，而是製程規劃，其次是學術研究，再來是品保品管。
製程規劃就是讓生產流程更快、更準、更少出錯，104 指出，現在每 3 個製程規劃職缺就有一個要求會用 AI。企業真正願意花錢的 AI 應用，是改造流程、降低成本。
這個邏輯同樣體現在產業分布上，AI 人才需求目前仍集中在科技業，軟體網路業、半導體業居前。但製造業、廣告行銷、出版、顧問設計的 AI 化比例也在快速爬升，金融、醫療、零售則正要開始。各行各業都在 AI 化，只是速度不一樣。
企業最想要什麼 AI 能力？流程自動化排第一
知道哪些職類缺 AI 人才之後，下一個問題是：他們在找什麼能力？
104 指出，第一名是流程自動化，5 年成長了 233%。第二名是機器學習演算法，第三名是自然語言處理，第四名是預測分析。
工具方面，ChatGPT 排第一，第二、三名為 PyTorch、Gemini。現在超過 4400 個職缺明確點名要會使用 ChatGPT，整體生成式 AI 工具的能力需求，5 年成長了 155 倍。
數據雖然如此，但是生成式AI（ChatGPT、Gemini 這類 AI 工具）目前的需求量，仍只有非生成式 AI（流程自動化、機器學習這類）的 1/3。兩種工具的需求都在成長，但企業願意開缺的能力，仍然以「改造工作流程」為主，而不是「生成內容」。
中央大學資管系兼任助理教授劉書銘表示，AI 的技術熱點變化太快，之前市場還在瘋 Prompt，今年重心已轉向 Agent 和 RAG。他的建議是，與其每次新工具出來都從頭學，不如先把技術脈絡搞懂，理解為什麼企業要用這個，比會操作更重要。
靠 AI 鍍金的人才，都做了同一件事
但光會工具不夠。在 104 的履歷資料庫中，那些薪資跳得最猛的人，共同點是把 AI 能力接進了自己的領域知識——而不是另起爐灶重新學一門技術。
有個土木系畢業的工程師，7 年資歷，進入半導體外商之後，靠著 Matlab 和 LLM 整合能力，從 AI 研發一路做到產品專案管理，年薪突破 300 萬。沒有轉行，也沒有重讀資工。只是在原本的工程背景上，多疊了一層讓 AI 與產品開發流程真正對接的能力。
另一個是金融業做了 20 年的財務分析主管，自學 SAS 預測模型、考了 AI 證照，年薪超過 220 萬。也有 PM 出身的人，花 4 年學 SAS 數據預測模型，轉型成 AI 產品PM，年薪從 70 萬漲到 140 萬。
這些人全部都具有領域知識，AI 工具加上去才有倍數效果。
對剛入行的人而言，報告比對 30 歲以下、年資未滿 5 年的求職者，履歷上寫了 AI 技能的人，月薪比同職類沒寫的中位數高出不少：財務會計 +69%、門市營業 +67%、MIS 網管 +63%。（編按：比較基準是「沒有在履歷上寫 AI 技能」，不等於「完全不會用 AI」。溢價不一定全來自能力差距，也可能來自表達能力的差異。）
但大致上求職方向是，能說清楚「我在哪個環節用了什麼 AI 工具、帶來什麼效益」的人，談薪水時籌碼就是比較多。
核稿編輯：王宥筑
