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AI 翻轉職涯起點!當公司期待員工「第一天就要有貢獻」,新手該如何證明自己?

撰文 李岱君
2025-10-22
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「企業不做慈善事業,也不負責社會教育。」Google 前台灣董事總經理簡立峰指出,有了 AI 助陣,每個人的及格線從 60 分提高到 80 分,企業主跟求職者,都得重新思考職涯起點。

當 AI 接手原本用來練習的任務、企業不再需要員工做初階工作,新手要怎麼證明自己值得被雇用?企業又要如何培養下一代?

畢業生被迫在入職前學會新技能,而非進公司「慢慢學」

企業過去對新鮮人的期待是:進來慢慢教,現在期待他會用 AI,第一天就要有貢獻。《金融時報》(Financial Times)以律師事務所為例,初級律師不能再做簡單的文件審查,而是要處理更複雜的稅務領域或高價值的合約解讀。換句話說,剛進公司,就要做過去可能擁有 3 年工作經驗的事,才算有價值。

《CNBC》報導,新的初級職位可能是更進階、更需要技能的角色,「新畢業生被迫在進入職場前就要自己學會這些技能,而不是進公司後慢慢學。」

《BBC》觀察到,企業開始尋求具備跨學科思維的人才。例如,一些雇主開始問擁有電腦科學學位的應屆畢業生有沒有輔修哲學,因為技術能力 AI 可以補足,但對複雜問題的思考、對倫理的判斷、對脈絡的理解,這些還是必須靠人類。

簡立峰指出,「你用 ChatGPT 是要去問一個有價值的問題,去尋找這個地球原來沒有的知識。如果你去找存在的知識,你只是跟資深人在打架。」

換句話說,AI 把「知識門檻」降低了,但把「問題門檻」提高了。以前你要花很多時間學習基礎知識,才有能力問出好問題;現在 AI 可以幫你補足知識,但你必須一開始就知道要問什麼問題。

延伸閱讀:導入 AI、凍結新人職缺!企業追求效率,10 年後恐面臨「人才真空」

求職者的生存指南:3 方法證明自己「很會用 AI」

這形成一個悖論:你需要工作經驗才能拿到工作,但你需要先得到工作,才能累積經驗。新一代求職者要如何打破這個循環?

簡立峰強調,這群新鮮人已經懂得用 AI 的,當企業期待你「第一天就能有貢獻」,就不能再依賴「公司會教我」這個假設。你不用等公司「給你機會」,而是可以自己創造機會:

第一,主動證明 AI 協作能力

最直接的方法是:做出東西來。可以用 AI 開發一個小專案、建立一個作品集、解決一個實際問題,然後在面試時展示:「我用 ChatGPT 做了這個、過程中遇到這些挑戰、我這樣解決。」這比在履歷上寫「熟悉 AI」更有說服力。

例如,一位應屆畢業生想應徵數據分析師,用 ChatGPT 分析台北市 YouBike 使用數據,發現哪些站點在什麼時段最缺車,提出調度建議。也可以在面試過程中,講出自已使用 AI 的思路,像是先問 ChatGPT 如何取得開放數據,然後請 AI 寫 Python 爬蟲等。

延伸閱讀:「我的孩子很可能不會上大學」OpenAI 奧特曼如何描繪 AI 與人類共存的世界?

第二,用 AI 證書為自己背書

104 人力銀行研發處協理張世淳分享,基本上只要拿到相關證書,收到面試的機會就是比別人多 3 成。

為什麼證書這麼有用?「它就像多益證照,看到分數,就知道你的程度在哪。」張世淳表示,Google、IBM、AWS 都有 AI 相關證書課程,但重點不是證書本身,而是它告訴雇主:「這個人至少花時間學過,不是完全零基礎。」在海量履歷中,這可能就是讓求職者脫穎而出的關鍵。

還有企業在導入 AI 時,多數也會跟大科技公司的服務掛上勾,例如 AWS 的雲端服務,所以證明自己會這些技能,也能告訴企業,自己就是即戰力。

第三,定位自己為「用工具解決問題」的人

假設一位資管系學生原本想做網頁前端工程師,但看到 AI 寫程式愈來愈強,決定結合他的資訊背景和對醫療流程的理解,設計一套醫院可以用的介面,這就是重新定義工程師的價值。

世界經濟論壇指出,2025 到 2030 年間,約有39% 的現有核心技能將轉變或過時,但有些技能反而更重要:分析思維、創造性思維、韌性、彈性與敏捷性、好奇心與終身學習;AI 與大數據、技術素養、網路安全,是增長最快的技能,但關鍵是,不要把自己定位成「會用工具的人」,而是定位為「能用工具解決問題的人」。

(新版)WEF圖片.jpg
根據世界經濟論壇《2025 年未來工作報告》調查,企業最看重的不再是可被訓練取代的操作能力,而是能與科技協作、保持創造力與學習動能的綜合素質。企業未來的競爭優勢,不再取決於誰的員工「更會執行」,而是誰的團隊能持續學習、靈活應變、並以人類獨有的思考與創意補足 AI 的極限。
經理人月刊

核稿編輯:林庭安

資料來源:CNBC(1)、Stanfordgoldmansachs、WSJ(1)(2)、WEFTIMEBBCFT

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「求職末日」來了!職缺縮減、學歷無用,AI 為何搶走年輕人的飯碗?

撰文 李岱君
2025-10-22
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關於 AI 取代工作的論述,早已不是新鮮事。加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)電腦科學系(CS)教授在 LinkedIn 上發文感嘆,過去畢業生即使不是頂尖學生,也能收到多個工作邀約;但現在,連高分畢業的學生都找不到工作。

紐約聯邦儲備銀行指出,2025 年 Q2 應屆大學畢業生失業率為 5.3%,是 45 年來首次高於全美平均。《金融時報》(Financial Times)則是用「jobpocalypse」(就業末日)來形容這個現象。

過去那個「讀大學好就業」的時代,消失了嗎?

職缺減少 1/3!AI 為何取代新鮮白領工作?

過去,知識是一種稀缺資源,需要花費時間進大學學習,才有機會在職場中發揮價值;現在,生成式 AI 幾秒就能完成寫程式、合約分析、行銷文案等,學歷的知識優勢消失,也讓「學歷無用論」的概念在 AI 時代下不斷被提出。

世界經濟論壇(WEF)指出,到 2030 年,員工現有技能中有 39% 會改變或過時;對於一個普通職位來說,所需技能的 70% 會在未來 5 年內改變。學位課程的設計本質上是向後看的,它們教授已經被驗證、被接受的知識,但職場需要的是向前看的能力,也就是那些能應對尚未出現的挑戰的技能。

如今,徵才重點已從「你在哪裡讀書」轉向「你能做什麼」,這一波衝擊,特別存在於白領範圍,像是 IT、顧問公司、法律、會計等知識產業,因為 AI 擅長處理文件、數據、程式碼、報告等資料。

AI 並不是平均衝擊所有工作,而是瞄準那些可以被標準化、流程化的任務,這正是過去分配給新進員工(entry level jobs)學習用的。簡單來說,過去年輕員工以較低薪水努力工作、企業提供培訓和經驗的不成文契約,正在斷裂,AI 的出現消滅了菜鳥的新手村,開箱即用。

根據美國求職平台 Indeed 統計,2024 年企業開給應屆畢業生的職缺,較前一年減少 1/3。

從企業的角度來看,如果打開 AI,就能得到答案、增加效率,為什麼企業還要聘用一張白紙?企業寧可省下招募實習生、初階員工的預算,改用 ChatGPT 處理社群媒體文案、分析合約、偵測風險條款、寫程式。

延伸閱讀:職場「大擁抱潮」來臨:當離職變成奢侈品,員工和老闆都在「抱緊工作」

白領就業末日背後主因:AI 出現、過度招聘、經濟不穩定

然而,把帳都算在 AI 身上,其實並不公允,這波白領就業末日,背後有 2 大主因。

首先,是 COVID-19 的過度招募。當時,許多企業認為遠距工作、數位化需求會持續成長,因此大舉招聘。結果 2023 年,美國利率上升、經濟不確定性增加,企業又開始大規模裁員,尤其是 Meta、Google、亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft) 等科技巨頭。這些被裁的人,現在都成為應屆畢業生的競爭對手。

其次,經濟不確定性讓企業選擇觀望。在貿易政策、通膨壓力交織下,企業決策陷入癱瘓。紐約聯邦儲備銀行經濟學家傑生.阿貝爾(Jaison Abel)指出,當存在不確定性時,企業往往會保持穩定、觀望,這種「低招聘、低裁員」狀態,對求職者來說,是最困難的局面。

說穿了,還是成本考量以及避險,大環境跟企業營運動盪的現在,AI 恰好可以成為降本增效的解方,也肩負裁員的原罪。

延伸閱讀:AI 工具上線,團隊士氣卻下滑?導入 AI 的 5 種「無形壓力」恐導致工時爆炸、全員倦怠

台灣應屆職缺反而創新高?未來恐以「不招新人」為由凍結人事

鏡頭拉回到台灣,根據 104 人力銀行統計,截至 2025 年 5 月,有 52 萬個職缺開給應屆畢業生,創下歷年新高,台灣職場新手村看似還健在。

不過,Google 前台灣董事總經理簡立峰提醒,美國企業都是跨國公司,像 Google 光是翻譯一個檔案就要翻譯成 40 種語言、給 200 個國家使用,這些人的薪資、福利、管理成本加起來可能是數千萬甚至上億美元,裁員有明顯的經濟效益。

台灣的知識型工作大多是內需產業,企業規模在幾十到幾百人之間,AI 導入對人力結構的影響不明顯,這就是組織規模與應用頻率的「知用落差」,「AI不是取代某一個人,它是在某一項工作的生產力提高一定程度。」

他認為,台灣用 AI 的迫切性、經濟誘因跟美國大不同,「如果大家都不用,其實都不會有事,因為你就是島內互鬥。」

但台灣真的完全免疫嗎?目前雖然沒有大規模裁員,但未來可能會以「不招新人」、「不調薪」等把 AI 帶來的效益轉為利潤,雖然還未進入明顯的 AI 就業寒冬,但水面下已形成暗流。

核稿編輯:林庭安

資料參考:WSJBusiness InsiderLinkedInfortuneWEF

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導入 AI、凍結新人職缺!企業追求效率,10 年後恐面臨「人才真空」

撰文 李岱君
2025-10-22
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很多企業領導人,都是從最不起眼的工作開始,但這樣的職涯路徑,可能走入歷史。

哈佛大學論文《生成式 AI 對不同年資員工的影響》(暫譯,原文:Generative AI as Seniority-Biased Technological Change)追蹤了近 28.5 萬家公司,發現導入 AI 的企業,初階員工人數從 2023 年第一季開始急劇下降,而資深員工卻穩定成長,為什麼有這樣的情況?

延伸閱讀:徵才不再看學歷?8 成企業改採「技能本位徵才」,亞馬遜、沃爾瑪都跟進

在 AI 時代,企業再也不需要新人「從底層學起」,與其培養新血,不如讓熟練的老員工搭配 AI,直接放大產能。於是企業選擇「凍結招募」,研究顯示,AI 企業的初級員工招募量平均減少 22%,離職率反而下降了。

同一份哈佛研究發現, 最受衝擊的,是那些學歷不到頂尖、堪稱中上的年輕人。他們既不夠便宜,也不夠稀有,職場機會因此呈現 U 型分布:頂尖留下、底層苟活,中間消失。

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生成式 AI 導致企業大幅削減入門職位的招聘,但組織的中間層(資深員工和經理層)相對穩定,甚至可能因為 AI 提高效率而工作量增強(Augmentation),企業傾向於保留現有資深員工並加速內部晉升。
經理人月刊

資深員工的「隱性知識」,反而在 AI 革命中擁有優勢

這一次的 AI 革命,資深員工擁有前所未有的優勢。

AI 使用門檻雖低,但輸入品質取決於領域知識(domain knowledge)。《CBS》指出,這些大型語言模型(LLM)是基於書籍、文章和網路上的書面材料訓練的,但年長工作者擁有大量的隱性知識(tacit knowledge),他們從經驗中學到的技巧可能從未被寫下來,這是 LLM 中不會有的知識。

資深人員知道「如何問對問題」、「如何判斷答案是否合理」、「這個產業的潛規則是什麼」,就算用 AI 生成報告,最後仍需要「確保分析準確、質疑它、挑戰它」,這就是為什麼企業現在傾向保留老手。

《華爾街日報》報導,軟體公司正在招聘更有經驗的工程師,放棄一些剛從學校畢業的初級程式設計師。如果 AI 能做初級任務,企業為什麼要招一個需要培訓的新人,而不是讓一個已經有經驗的員工用 AI 做得更快?

效率提升、掏空底層的隱憂:職涯階梯崩塌的「人才真空」

然而,看似合理的短期決策,卻在為企業埋下隱患:企業效率確實提升,但當底層職位被掏空,職涯階梯也正在崩塌,公司將會「人才真空」(void of talent)。

第一個後果是平均年齡持續攀升,導致某些產業逐步凋萎。《金融時報》(Financial Times)報導,如果企業持續不招新人,當現有員工退休、離職,卻沒有新人補上,製造、金融後勤等產業,可能在 10 年內面臨人才斷層。

延伸閱讀:「我的孩子很可能不會上大學」OpenAI 奧特曼如何描繪 AI 與人類共存的世界?

第二個後果是過度晉升不適任人才,AI 取代了入門級工作,也讓仍在職的初級員工更容易被提拔。這些人看似升得快,但實際上是因為沒有新人遞補、沒有完整訓練流程,企業只能在有限人力中升出管理者。

現在的資深員工都是在沒有 AI 的年代成長,他們有扎實的基礎,再加上 AI 如虎添翼。但如果新一代從來沒有機會做「苦工」、累積「基本功」,當他們被推上資深位置時,真的能勝任嗎?

最後一個後果,是組織內的學習鏈斷裂。過去,知識傳承是透過「做中學」,資深員工在指導新人時,也在傳授隱性知識,但當 AI 取代苦工,這條學習鏈就斷了。《世界經濟論壇》的報告警告,當進入職場、改變階級的初階職位一一消失,社會階級的流動將會更僵化。

企業跟員工都要有「沒有人知道 10 年後的工作是什麼」的認知,員工不能再依賴僵化的職涯規畫,而是需要學會不斷適應;企業也要信任員工,並在工作場所中培養員工的韌性(resilience)、適應性(adaptability),才有能力面對不確定的未來。

核稿編輯:林庭安

資料參考:FortuneHBRFT哈佛經濟學院CBS

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