未來的職場競爭力，早已超越了單純的「工具操作」，真正的分水嶺，不在於誰會使用 AI，而在於誰能「善用 AI 創造更大的商業價值」。此刻，正是重新審視個人職能地圖、主動進行技能升級的最佳時機。
一、 不 可 逃 避 的 職 場 能 力 轉 型
從沒想過，你我的世界這麼接近科幻小說，我們的工作方式，因為 AI 正在經歷巨大的變革。從企業的運營模式到管理決策，甚至影響到我們日常的工作細節，AI 在重塑職場的每個角落！
一方面，AI 的自動化大大提升了工作效率，尤其是在處理重複性任務和大量數據分析。過去需要花費大量的人力和時間，現在只需要短短數秒就能完成，且精準度大幅提高。
然而，另一方面，這樣的轉型，還帶來了新的挑戰。首先是許多的傳統職位，面臨被自動化取代的風險，另外是新興職能需要更多快速適應變化，以及跨領域協作、創新思考的能力。
二、 3 大 AI 職 能 模 組 應 用 起 來
從艾倫·圖靈（Alan Turing）首次提出「機器能思考嗎？」這個問題開始，人類就不斷試圖挖掘AI到底能不能達到人性化？但是，我們可以更實務一些，不如來思考：
「如何讓人類與AI能更高效地互相協作？」
人類的天性，就是可以因應外在環境，而做快速的適應與調整。因此，要駕馭人工智能這樣的工具（或者未來的同事），員工需要重新審視，現在有哪些能力足以應付，而有多少能力，必須儘速做職能的強化（Upskills & Reskills)？
AI應用的認知技能（Cognitive Skills）
批判性思維（Critical Thinking）
AI 擅長運算但不懂決策。員工必須具備「驗證力」，不盲目接受 AI 的產出，而是能識別 AI 幻覺（Hallucination）並挖掘潛在邏輯漏洞，確保商業決策的可靠性。
創造力（Creativity）
根據智谷的觀察，至少在未來五年內，AI 仍需依賴人類的「做夢能力」來引導方向。真正的創造力在於能提出天馬行空的假設，透過精準的 Prompt 指引 AI 完成任務，員工的價值在於「問對問題」，而非單純尋找答案。
數據敏感度（Data Literacy）
數據的價值不在多，而在有沒有”中”。許多 AI 專案失敗，並非模型不準，而是因為「數據斷點（Data Breakpoints）」——即工作流中缺乏連續性的數據採集。智谷主張，員工必須具備高度的數據敏銳度，懂得在日常流程中設置監控機制，填補數據缺口，才能讓 AI 還原真實情境進行有效分析。
AI應用的人機協作技能（Interpersonal Skills）
溝通力（AI Communication Skills）
人類世界很重視溝通技巧、表達能力，機器的設計原理也是如此。許多人抱怨 AI 不夠聰明，但問題往往出在人類表達的不夠清楚。一個能寫出優秀 Prompt 的人，必然具備清晰的思維路徑：他知道目標是什麼（Goal）、現有的資源是什麼（Context）、以及避坑的規則是什麼（Constraints）。
因此，學習 AI 溝通力，是提升整體職場表達能力的捷徑。
影響說服力（Influence and Persuasion Skills）
你是否遇過這種情況：用 AI 做出了超完美的分析報告，但在會議上卻無法說服老闆或跨部門同事？智谷建議，必須懂得將 AI 的分析結果，翻譯成他人在意的「利益和需求點」，例如「這能幫你省下每週兩小時開會時間」。
精準提問力（Asking Questioning Skills）
想解決問題，第一步需具備洞察力、洞悉現象背後的真正問題到底是什麼，透過精準的提問，才能夠引導著 AI 去幫助我們找解決方案。
AI應用的適應與彈性技能（Adaptability and Resilience Skill）
變革適應力（Change Adaptability）
面對新技術的快速迭代，智谷發現，強迫員工快速上手往往適得其反。真正的變革適應力，不應只靠高壓考核，而需透過「環境設計」來培養。企業要去創造一個環境，或者舉辦長期的文化營隊，讓員工在逐步應用新的工具和流程後，產生對成功的想像與感受，這樣才能跟上組織變革節奏。
知識輸出力（Knowledge Sharing Ability）
面對 AI 技術的快速迭代，被動吸收資訊往往會面臨「學完即過時」的窘境。智谷提倡企業應鼓勵員工做知識輸出。例如：透過內部講師教授AI，讓同仁教學相長，更可降低轉型的抗拒，因為唯有自己動手查資料、整理資料、有序的分析，才能把這些 AI 技能牢牢記住。
敏捷改善力（Agile Improvement Skills）
不少人都有以下經歷：明明問題已經被 Highlight 很多次了，但怎麼就不見大家動起來改善。這就是「AI 鞭長莫及的人類慣性」，AI 可以無限次地分析數據、指出錯誤，但它無法強迫人類採取行動。智谷希望企業除了「強化員工面對問題的勇氣」之外，更應透過引導與鼓勵，打造敏捷的組織戰力。透過『設定目標』與『矩陣專案合作』，結合 AI 快速生成的數據洞察，打破慣性、加速產出，讓 AI 投資的 ROI 真實落地。
三、 AI 工 具 vs 新 興 職 能 需 求
接下來，我們將目前各行各業，在辦公室上比較常用的 AI 工具列出來，並將所對應的職能也補充給大家，希望能幫助大家參照，以便做後續的培訓安排：
| AI 工具 | 功能 | 對應的企業職能 |
| ChatGPT | 幫助撰寫內容、回答問題，模擬對話，適合用於各類溝通和快速解決問題 | 創造力、批判性思維、數據敏感度、精準提問力 |
| Adobe Firefly | 創作圖像和設計的好幫手，可以幫忙生成和編輯圖片，提升設計靈感 | 創造力、溝通力 |
| Anthropic | 一款能回答問題、處理資料、理解情緒的AI，適合用於深度分析和解決問題 | 批判性思維、精準提問力 |
| Gamma | 製作動態簡報和故事展示，讓呈現更生動，適合強化重點和邏輯表達 | 溝通力、創造力、影響說服力 |
| Vocol.ai | 語音轉文字和情感分析的工具，適合做客戶反饋紀錄和會議紀要 | 溝通力、數據敏感度 |
| Poe (Quora) | 基於Quora的問答平台，適合快速找答案，讓溝通更清楚 | 批判性思維、影響說服力 |
| Perplexity AI | 幫助快速搜尋和回答問題，適合做精確資訊篩選和問答 | 批判性思維、精準提問力 |
| Notion AI | 生產力和管理工具，適合規劃專案、整理資訊，讓團隊合作更順暢 | 數據敏感度、精準提問力 |
| Clockwise | 智能日程管理工具，自動優化和安排日程，幫你更有效率地管理時間 | 數據敏感度、精準提問力 |
| Jasper | 文案和行銷內容生成工具，幫助撰寫創意文案和提升SEO效果 | 創造力、精準提問力、數據敏感度 |
| ChatPDF | 讓PDF文件變得互動，可以直接在文件中提問和找到答案 | 精準提問力、數據敏感度、批判性思維 |
| Descript | 簡單好用的音頻和視頻編輯工具，自動生成字幕和轉錄，適合快速編輯多媒體內容 | 創造力、溝通力 |
四、免 驚 ！教 你 怎 麼 駕 馭 文 化 抗 拒
AI應用的文化不難，精準打擊到痛點就對了
如果員工會用AI，那很不錯，但頂多是合格；但如果能用到有創造力與生產力，才是真正的競爭力。要做到這樣，關鍵不在於技術有多先進，而在於我們要有良好的土壤，也就是建立『AI應用的組織文化』。
我們想要建立什麼樣的AI應用文化？現在的文化有什麼不好？
因此，對於：
◎多層級封閉型組織：建立「循證決策文化」
需要『創造喜歡讓數據和事實說話』的氛圍。比如，組織裡多一些 “數據解析分享會”？就像拆解謎題一樣，讓每一個決策，都用著 AI 演算後的結果。
◎扁平化、敏捷的組織
可以逐步建立一個 AI 應用的做夢坊，讓員工彼此交流「我用 AI 解決了什麼問題」，並設置發表會，再小的創新，都能讓全場眼前一亮。
◎業務導向的組織
業務成果就是最好的答案，因為 AI 預測了銷售，預測了客戶採購動向，自然業務就會忠實於記錄，他想要的分析結果。業務銷售單位更是好的組織鼓舞者，讓他們去主導一些專案，會比後勤單位辛苦推動還有用。
◎產品研發至上的組織
應把 AI 整合進創意流程中，而不僅僅是用來做機構、設計驗證這種數據分析工作。所以，組織更應鼓勵跨界創新，透過團建活動刺激各式各樣的可能性，這樣才會有AI出現與導入的可能。
協助每一位員工重新定位自己，找到可以放膽去試，壯大自己的新起點。問題不在於 AI 能做什麼，而在於員工們，是否已經準備好成為那個，能駕馭 AI，讓公司走得更遠的人才？
智谷網絡即將推出一系列『企業AI應用力賦能計劃』！專為不同AI成熟度的組織，量身打造專屬的成長計劃。透過循序漸進的課程設計，從認知到應用，全面培養員工對AI的興趣與熟練度，讓他們不僅學會用，更願意用！
課程架構四大系列：
啟發系列：基礎認知與潛力挖掘
綻放系列：實操技能與工具應用
落地系列：業務整合與實踐轉化
擴散系列：數位文化與領導推動