JPMorgan CEO 戴蒙公開表示 AI 時代最稀缺的不是寫程式的人，是會帶人、會聽話、會判斷的人。本文拆解職場 EQ 的溢價邏輯、Gallup 與 LinkedIn 數據佐證、HRD 怎麼把 EQ 寫進招募與培訓 KPI。
AI 時代核心能力討論的盲點正在於此：當技術能力越來越被 AI 補齊，職場 EQ 反而從「軟實力」變成稀缺資產。這篇從 JPMorgan 戴蒙的公開談話出發，拆解 EQ 溢價背後的硬數據，以及 HRD 該怎麼把它寫進軟實力培訓和HR 招募策略。
2026 年初的達沃斯場邊訪談，CNBC 記者問 JPMorgan CEO 傑米·戴蒙（Jamie Dimon）：「AI 來了，銀行最缺哪一種人才？」戴蒙的回答很短，但在 LinkedIn 上轉了三天：「我們不缺寫程式的人。我們缺會帶人、會聽話、會在資訊洪流裡做判斷的人。」
這句話之所以炸開，是因為說它的人是戴蒙：一個管著 33 萬員工的全球最大銀行 CEO。當他說「AI 時代真正缺的是 EQ」，背後的訊號是：以他這個位置看到的人才市場，技術能力的價值正在被 AI 拉平，而判斷、說服、共識建立這些 EQ 範疇的能力，正在變成新的稀缺資源。
對 HR 來說，這句話來得正好。老闆讀完 AI 新聞回來說「我們要找會 AI 的人」，HR 很難反駁；但現場真正缺的，每個 HR 都心知肚明，是會帶團隊、會跨部門協調、會在會議桌上把事情講清楚的那種人。戴蒙這句話，等於把這份心知肚明翻譯成了 CEO 的語言。
戴蒙這句「最稀缺的不是技術人」為什麼會炸開
戴蒙過去一年講過三次類似的話。2025 年 4 月 JPMorgan 給股東的年度信裡，他寫過：「AI will be every bit as transformational as the printing press, the steam engine, and electricity.」但這封信的後半段，他把篇幅留給一個更冷的觀點：AI 拿掉的是中階分析、文件處理、客戶詢問這些結構化任務，留下來給人做的，反而是更需要判斷的事。
2025 年底 CNBC 的訪談裡他講得更白：「我們銀行有人擔心 AI 會取代他們。我跟他們說，AI 不會取代你，但你旁邊那個會用 AI 又會帶人的同事會。」到了 2026 年達沃斯，他把論點推到下一層：技術人才的供給已經被 AI 補上，現在卡住企業擴張的不是工程師招不到人，是找不到能在資訊密度爆炸的環境裡冷靜做決定的中階主管。
戴蒙講的不是「人文勝過技術」這種雞湯。他講的是一個資源市場的判斷：當 AI 把「處理資訊」的成本壓到趨近於零，差異化會從「能不能產出」轉到「能不能判斷哪個產出對」「能不能說服別人接受這個判斷」。這兩件事都是 EQ 的範疇。
EQ 溢價不是雞湯，組織心理學累積三十年的研究結論
把戴蒙的話從觀點變成可衡量事實，組織心理學界已經把這條鏈條繪了三十年。
EQ 是領導力的核心變數，而非附加項。 Daniel Goleman 在 HBR 的經典文章〈What Makes a Leader?〉(1998 / 2004 update)裡，把高階主管的成就從技術能力、智商、EQ 三個維度拆開比較，得到一個被反覆引用的結論：EQ 對領導成功的貢獻度，在中高階以上比 IQ 與專業技能加起來還高——而且職位越高、影響越大。
EQ 高的主管，團隊敬業度與留任率系統性更好。 Gallup 多年的 Q12 敬業度研究反覆指出，員工對「我的主管讓我感覺被理解、被看見」這類題目的評分，跟團隊敬業度與離職率高度相關。會帶人的主管，留任率系統性高於技術強但不會帶人的主管——這個觀察在 EQ 高的主管特質研究裡也反覆出現。
AI 把技術能力的差異化拉平，EQ 變成決定誰勝出的變數。 當 AI 把「會寫 SQL」「會做 PPT」「會整理資料」變成 commodity，還能讓你跑贏的是「在資訊不全時敢做判斷」「能說服反對方」「能在跨部門桌上把意見不合的人兜進共同方向」——這三件事都是 EQ 的範疇。
戴蒙那句話的價值，在於把這套累積三十年的組織心理學觀察，翻譯成 CEO 的語言：有市場定價、有相關係數、有時間成本的人才訊號。
為什麼 AI 越強，EQ 越值錢
借用 Erik Brynjolfsson（史丹佛數位經濟實驗室主任）2024 年的一個觀點：AI 讓「資訊處理」這一層產出變得便宜，整個經濟體的競爭就會自動往上推一層，推到「判斷、說服、共識」這一層。具體拆三件事。
判斷。 AI 可以給你五個方案，但選哪一個、為什麼選、選了之後怎麼跟團隊解釋，這是判斷。判斷需要的是能承受不確定性、願意為決定負責、能在資訊不全時做選擇。這是 EQ 中「自我覺察」與「決策勇氣」的範疇。
說服。 AI 可以幫你寫出邏輯完整的提案，但提案被董事會、員工、客戶接受是說服的工作。說服需要讀懂對方的擔憂、調整表達角度、處理當下的情緒，這些都不是 prompt engineering 能解決的。
共識建立。 AI 沒辦法替你開一場跨部門協作會議，沒辦法處理三個主管彼此意見不合的場面。能在桌上把「資訊部門擔心資安」「財務擔心成本」「業務擔心客戶體驗」三邊兜進一個共同方向，是純粹的 EQ 工作。
這個觀察可以濃縮成一句：當 AI 把每個人變成「資訊處理高手」，組織內最稀缺的能力會自動轉到「能讓一群資訊處理高手做出共同判斷的人」。借一個比喻——這是指揮家的能力（orchestrator capability）：指揮家不需要會拉每一個樂器，但需要讓所有樂手在同一個拍點上。
把 EQ 寫進招募 JD 與培訓 KPI 的三個具體做法
HR 要怎麼把這個趨勢翻譯成可執行的動作？三個具體做法。
做法一：把招募 JD 從「具備良好溝通能力」改成「行為描述」
「具備良好 EQ」「擅長跨部門協作」這種寫法是廢話，每個候選人都會勾。換成行為描述：「過去兩年內主導過一場至少跨三個部門的專案，能說明衝突點與解決過程」「曾在資源不夠的情況下說服上司或同儕讓出資源」。這類題目沒做過的人寫不出來，做過的人會在面試裡自然展開。
做法二：把培訓預算從「AI 工具課」搬一部分到「教練式對話與同理心溝通」
過去兩年很多公司把 AI 工具培訓預算拉到 60% 以上，軟技能課被擠到尾段。戴蒙這個訊號意味著要重新平衡：AI 工具課該開，但每位主管每年至少 16 小時的「教練式對話 / 跨部門共識建立 / 困難對話練習」這類軟實力培訓不能省。智谷的三支柱內容框架（管理 × AI × 軟技能）就是給 HR 排這個比例的：軟技能的 25% 不能砍。
做法三：主管 KPI 加入「下屬 360 度回饋分數」
主管的績效多半看業績、專案完成度，這些都是「結果指標」。加一條「下屬對你的信任分數」「跨部門夥伴對你的合作意願分數」做為「過程指標」。當這個過程指標被列入 KPI（即使只佔 10-15%），主管的行為改變幅度會比上完課之後顯著得多——智谷在輔導客戶時反覆觀察到，KPI 才是真正驅動行為的槓桿，培訓只是工具。
一張 5 題的 EQ 行為清單，可以直接放進下一場面試
最後給一份可以馬上動的工具：五題 EQ 行為面試題，下次招募中階以上職位時直接放進題庫。
- 決策勇氣： 請描述過去兩年內，你做過一個明知可能失敗、但仍然決定執行的決定。結果如何？
- 共識建立： 請描述一次你必須說服反對者支持你的經驗。對方是誰？你做了什麼？
- 情緒管理： 請描述一次你被批評，你當下的反應和事後處理過程。
- 同理心： 請描述一次下屬或同事跟你說「他做不到」的場景。你怎麼判斷他是真的做不到，還是不想做？
- 自我覺察： 請說一個你最近一年發現自己原來不擅長的事，以及你採取的補強動作。
關鍵是不問「你 EQ 好不好」，問具體事件。EQ 高的人會講出細節、講出當時自己也犯過的錯、講出後來怎麼修正。 EQ 低或包裝過的人會講「我覺得我溝通能力很好」這種抽象答案，一聽就分得出來。
戴蒙那句話的價值，不在於它替 EQ 平反，在於它替 HR 拿到一份來自全球銀行 CEO 的外部背書。下次老闆轉 AI 新聞過來說「我們要找會 AI 的人」，可以反問一句：「您是要找會 AI 的工程師，還是會帶人的中階主管？戴蒙說後者更難找。」
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智谷網絡（Kvalley Network）自 1996 年創立，專注企業 AI 轉型與中高階主管培訓，累計服務 3,000+ 家企業、75,000+ 小時訓練執行時數、年度訓練 30,000+ 人次。
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