由AI告訴你AI時代的因應策略最優解

這是ChatGPT提供的10點AI時代的職涯發展策略，

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為什麼這樣說？因為...

假如您讀完後，覺得很受用。

→那很好，充分的利用AI來不讓自己被AI淘汰。

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假如您讀完後，覺得他寫得不怎麼樣。

→那也很好，表示AI的能力可能還不夠對你造成威脅，至少在觀點的洞察力和策略的精準度上或許您更深入更全面。

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<以下為ChatGPT生成內容>

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【AI 時代的職場策略：從個人到組織的全面視野】

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生成式 AI（例如 ChatGPT）應用的腳步正快速滲透到各行各業，對個人、組織乃至社會整體都帶來翻天覆地的影響。面對這股潮流，我們既不能只用「正面擁抱 AI」的口號一言蔽之，也不能過度焦慮而盲目投入。以下十點建議，嘗試以更全面的觀點去看待：除了個人的努力之外，我們也必須正視所在產業、企業文化、政府政策，以及資源落差等更廣泛的生態條件，才能更有效地發揮自身優勢，並適度降低外部風險。

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▋1. 評估自身風險與「人機協作」空間：別忽視突發衝擊與資源不足的困境

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-區分產業、職務特性，並留意「突發裁員」的可能性 ​

​ 一些重複性高且可自動化的工作，確實存在被 AI 取代的高風險。有些企業在導入 AI 之後，甚至可能「很快」就大規模裁減人力，留給員工的轉型時間極為有限。在這種情況下，如果企業本身並未提供任何過渡支援（例如內部訓練或調整職能的機會），個人能做的準備空間其實很小。 ​

-個人情境差異：不要假設「你有足夠資源」 ​

​ 如果你是剛進入職場、面臨沉重經濟壓力，或處在整體市場不景氣的區域，可能連維持基本生活都已相當吃力，更何況要額外規劃進修。此時，除了思考「是否能往不易被 AI 取代的領域轉型或深耕」，同樣需要考量經濟安全預備、及早蒐集就業市場訊息，或與家人及朋友合作協力等更現實的層面。

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◆實務建議

1.與主管或業界前輩商量，但同時預留退路：若企業正在推動 AI 方案，盡量先弄清楚哪些工作內容最容易被波及，並預判是否可能發生大規模裁員。 ​

2.訂定「最壞情境」的財務規劃：不僅思考「如何因應 AI」，也要考慮萬一企業直接縮編，自己是否有足夠儲蓄或社會資源支撐一段失業期。 ​

3.調整「協作」技能與心態：若所在企業願意嘗試「人機協作」，先讓 AI 分擔重複工作，並把省下的時間投資在你的人際互動、判斷或創造力等人類較具優勢的面向。

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▋2. 建立可落實的「持續學習」機制：重視制度、時間與財力的現實條件

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-企業支持與自我規劃並重：若缺乏，就要更聚焦 ​

​ 假設公司提供訓練補助或彈性工時，的確比較能「每天擠出 15 分鐘」學習。但實際上，更多人在缺乏任何進修資源的環境中工作，這時再怎麼強調「持續學習」也可能難以落實。建議先聚焦於最能在短期內帶來實際效益的技術或技能。 ​

-先量化目標與時間切割，不必害怕「小規模試錯」 ​

​ 為免陷入「想一次學所有工具」的焦慮，可嘗試把學習融入日常工作流程或通勤時間。若真的連零散時間都難以擠出，也可以在周末參與線上工作坊、或與同事組成學習小組互相督促。

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◆ 實務建議

1.優先化學習目標：鎖定能在 1~3 個月內見到成效的主題（例如 Excel 自動化、基礎資料分析、入門程式撰寫），讓成就感帶動後續動力。 ​

2.設定「學習 S.M.A.R.T. 目標」：明確 (Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、相關 (Relevant)、有時程 (Time-bound)，例如「三個月內完成兩門 Python 基礎課程並實作小專案」。 ​

3.善用外部資源：若經濟壓力大，盡可能利用免費或低成本的線上平台（Coursera、edX、YouTube），或尋找政府、非營利組織開辦的職能提升課程。

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▋ 3. Prompt 工程只是「過渡技能」：未來重點在 AI 策略與多領域結合

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-Prompt 工程門檻可能快速降低，不適合作為長期的倚賴 ​

​ 生成式 AI 不斷升級，未來可能更加「理解自然語言」，因此撰寫繁複指令的門檻也會逐漸下滑。如果只停留在「我很會下 Prompt」，很快就會被更新一代的技術或介面取代。 ​

-要進一步發展：從 AI 產出驗證、資料治理，到行業應用 ​

​ 如果想要更長遠地深耕，應考慮往 AI 策略顧問、隱私與合規控管，或垂直產業的應用設計等方向前進。你可以學習如何審核並優化 AI 產出、懂得配置資料、並熟悉如何將 AI 與產業流程做深度結合。

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◆實務建議

1.先學 Prompt 工程，建立基礎感受：了解 AI 如何生成內容，並認識常見的誤差或偏差風險。 ​

2.延伸到「AI 實際應用」：深入瞭解組織內部流程或客戶需求，思考如何將 AI 工具加以整合，創造能被公司或市場認可的具體效益。 ​

3.強化資料與模型管理能力：若對技術面有興趣，可進修資料科學或模型維運；若想朝策略顧問方向發展，則需結合商業分析、專案管理與風險控管思維。

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▋ 4. 在「專業深耕」與「跨領域整合」間取得平衡：明訂投入時間與階段目標

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-不要追求「又深又廣」的完美期待：先試行「強主修＋選修副線」 ​

​ 如果你在某領域已耕耘多年，不可能一夕之間「改行做 AI 工程師」。較務實的方式是，以既有專業（如會計、法務、行銷、設計）為基礎，再透過「選修副線」學習數位或 AI 工具；若你是技術背景，則可加強商業與流程知識。 ​

-設定明確的「投入比重」與「階段評估」 ​

​ 比方說，一週 80% 時間在主業，20% 時間在副線學習，每三個月檢視一次：副線的技能是否已幫助主業提升效率或產出？若效果不明顯，就要考慮調整。

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◆實務建議

1.「小專案」檢驗成果：把新學到的技能先運用在本業的特定任務中，若能帶來 10~20% 的效率提升，代表副線學習的價值已初步驗證。 ​

2.定期衡量「副線」回報：如果半年或一年後仍沒有實際成果，可能要轉向其他更貼近市場需求的技能，而非盲目堅持。 ​

3.滲透式擴充：將每次新學到的 AI 工具或分析方法，逐步導入現有工作流程；並記錄成案例，未來也可在內部或業界分享。

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▋ 5. 重估「人際互動與情感」優勢：AI 自主化溝通的發展不容小覷

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-AI 在客服、談判、行銷互動等領域可能越來越自然 ​

​ 短期內，或許多數人仍偏好真人客服，但企業若發現 AI 聊天機器人效能穩定且成本低，長期來看，顧客也可能逐漸習慣與 AI 溝通。人類「情感與互動」上的優勢，或許沒有想像中穩固。 ​

-更高價值在「複雜決策」與「多方利益調和」 ​

​ 即使 AI 能模擬同理心，真正牽涉高度利益協商、衝突處理或創新策略時，人的臨場感和應變力仍具優勢。然而，這需要更深層的訓練和經驗，而不只是「我很會跟人聊天」。

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◆ 實務建議

1.強化談判與衝突管理能力：除了精進語言表達與互動技巧，也可學習行為經濟學、心理學，培養在複雜場景下的彈性與洞察力。 ​

2.追蹤 AI 如何切入人際互動領域：持續觀察企業是否試行高階 AI 客服或自動化商務談判工具，以便及早重新定位自己的角色與職能。 ​

3.預留轉型空間：若你所在的行業已被 AI 大幅度搶占人際互動的功能，就要思考如何往更高層次或更綜合的互動場景發展，或將此專業結合其他領域優勢。

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▋6. 塑造「抗脆弱性」：整合個人、企業與社會支持系統

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-並非所有人都能輕易「轉型」，外部支援至關重要 ​

​ 一旦企業沒有提供在職訓練或調整機會，政府也缺乏足夠補助或安全網，個人縱使努力，也可能因財務或家庭壓力難以推動任何改變。因此，務必誠實面對可能的限制與風險。 ​

-善用「社群」與「互助網絡」 ​

​ 若單位無力協助，不妨加入產業線上社群、創業團體或職涯輔導平台，彼此分享情報、資源，甚至透過接案或合作分擔風險，不要孤軍奮戰。

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◆ 實務建議

1.主動與管理層討論訓練或轉調：若公司正在導入 AI，但你的工作很可能被取代，應主動詢問是否有在職進修或內部職務調整機制，別被動等待。 ​

2.瞭解政府或非營利組織資源：部分地區提供轉職補助、產業升級輔導，或創業津貼，請務必評估並爭取，降低經濟風險。 ​

3.加入同行或跨界交流社群：不論是線上論壇（如 Slack、Discord、LinkedIn 群組）或實體聚會，都有機會得到新的案源或合作機會，同時也能降低焦慮。

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▋ 7. 更深入的 AI 倫理與合規思考：不只防止洩密，也要考慮組織文化

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-AI 可能帶來偏見與隱私問題，企業若忽視，後果恐更嚴重 ​

​ 如果企業文化只看重「效率與獲利」，卻不重視 AI 演算法可能產生的歧視、侵害隱私或法律爭議，未來一旦爆發問題，將可能帶來聲譽與財務上的衝擊。員工若身處此環境，必須及早做出判斷或提出提醒。 ​

-個人也有監督與回饋責任，若組織不採納需衡量去留 ​

​ 若你負責 AI 相關工作，應留意內容審查、資料匿名化，以及預防模型偏頗等。若管理層對此毫不重視，表示該企業對 AI 的長遠規劃並不完整，你也得考量自己的職涯發展。

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◆實務建議

1.推動或參與制定「AI 使用規範」：若企業尚無相關政策，可跟法務或主管一起討論，確定哪些資料可使用 AI 分析，哪些需加密或匿名。 ​

2.落實「雙重審查」機制：不論是行銷素材、文件或決策建議，只要是 AI 生成，都建議由第二位同事或更高層級進行審核，避免重大誤用或法律風險。 ​

3.評估企業文化與管理架構：如果你支持 AI 合規與倫理，但公司只看中短期利益，最終可能造成衝突或職涯瓶頸，需思考是否尋找較合適的環境。

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▋8. 「個人品牌」與實質績效並重：確認市場供需、組織認同

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-分享心得不等於創造產值，要衡量市場或企業需求是否已飽和 ​

​ 即便在社群上頻繁發表 AI 教學或成功案例，如果所在產業早已人滿為患，或上層決策者並不重視，你的影響力也難以真正落實。 ​

-「可量化成果」才具說服力 ​

​ 若想在組織內奠定穩固地位，仍需帶來實際效益：例如降低成本、提升銷售、縮短產品上市時程等。這類可見的數據和案例，也是面對裁員或轉職時最有力的依據。

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◆實務建議

1.先瞭解企業或市場的「痛點」：若所在領域競爭激烈、需求有限，分享再多也難見成果。先鎖定 AI 能發揮差異化優勢的問題點。 ​

2.設定可衡量的 KPI 或專案目標：例如提高客服滿意度 10%、每月人力成本減少 5%。之後記得彙整結果並公開展示成果。 ​

3.結合線上線下的影響力：若已在網路上累積專業聲譽，別忘了在公司內部或業界實體場合進行簡報或訓練，加深人脈和信任基礎。

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▋ 9. 「多元職涯」規劃：不要盲目斜槓，先衡量市場需求

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-不是每個人都適合「副業」或「斜槓」 ​

​ 想經營副業或斜槓，代表需要投入時間、資金，以及充足的自我管理。如果你本業工作已讓你疲於奔命，或家庭負擔巨大，冒然兼顧副業可能導致兩頭落空。 ​

-先以小規模實測，蒐集市場反饋 ​

​ 在決定要花更多資源在副業之前，可以周末或少量時段試行，藉由收益、客戶回應或投入產出比來確認實際成效。若發現競爭已相當白熱化、回收有限，就要調整或暫停，而非持續投入。

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◆實務建議

1.進行產業與市場調查：選擇副業前，先瞭解該領域的競爭度與前景；如果已嚴重飽和，投入再多也可能沒回報。 ​

2.設置「最低防線」：先確保本業或生活所需有基本保障，再拿可承擔的資金或時間進行副業嘗試。 ​

3.分段目標與回顧：每 3~6 個月檢視副業的收益、時間成本、成長曲線等，及時決定是否加碼或轉向。

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▋ 10. 持續調整：關注 AI 從「工具」到未來「可能具部分自主性」的變化

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-小規模嘗試、定期修正，但也不能忽視 AI 潛在的「演進」 ​

​ 目前的 AI 多半仍是執行人類指令的加速器，但未來可能出現更高程度的自主決策與行動，帶動更多產業與工作型態的變化。現有的「小步實驗」與「彈性因應」雖是當下有效的方式，但不代表能完全掌控未來風險。 ​

-不必過度焦慮追趕，也別把 AI 當作永遠被動的輔助 ​

​ 在現階段，建議採「最小可行專案」的方式，透過日常應用來衡量 AI 的效益，並定期進行回顧與調整。但要謹記，AI 可能比想像中更快躍進，因此必須保持開放心態、持續追蹤新技術與市場，才能在大環境變動下保持彈性。

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◆實務建議

1.制定「回顧與反思」流程：每季或每半年聚焦幾個關鍵指標（如工作效率、專案成果、AI 新功能）檢討成效，也可尋求外部教練或顧問的意見。 ​

2.多方蒐集資訊：除了公司內的 KPI，也要留意客戶、同事、產業社群的看法。如果有全新的「顛覆性」AI 技術或解決方案出現，要及早採取對應措施。 ​

3.預留空間給未知：若觀察到更強大的 AI 開始在決策或創造領域展現威力，應迅速評估自己的工作是否面臨更大衝擊，必要時要有大幅調整或轉型的心理準備。

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▋結語

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面對 AI 巨浪衝擊，「個人努力」固然重要，但「企業文化」「政府政策」「產業結構」同樣具關鍵影響。本指南的策略對於相對擁有一定時間與經濟基礎、並在企業內部獲得部分支持的人來說或許相當實用；但如果所處環境更為嚴苛或瞬息萬變（例如企業突發裁員、組織管理僵化、政策資源欠缺、地理條件不利等），則需要更靈活多元的應變策略，甚至跨區域、跨產業尋找發展機會。

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真正務實的 AI 時代應對，不僅在於「擁抱新技術」或「樂觀看待人機互動」，更在於面對風險管控、組織變革、整體就業結構，以及AI 可能引發的道德與合規議題。唯有在個人層面強化深度學習與跨領域嘗試、在組織層面積極對話並推動必要的資源配置，並同時注意 AI 從「工具」演化至「可能具部分自主」的走向，我們才能真正培養「抗脆弱性」，在技術躍進和市場洗牌中依舊穩健前進。祝福各位在 AI 時代都能找到最適合自己的生存與成長之路。

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<ChatGPT生成內容完>

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最後分享生成這篇文章的步驟。

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◆ 步驟一：【資訊搜集】使用ChatGPT的「DeepRearch」功能

提示詞：「請調查以ChatGPT為首的生成式AI的出現，如何衝擊或影響職場的能力觀與企業的人力資源策略。」

DeepRearch通常會進一步的確定你的問題。

但因為我很懶惰所以我通常都是回「不特別限定」或是「交給你判斷」。

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◆ 步驟二：【撰寫初稿】使用o1或o1-pro

提示詞：「在這樣時代，作為個人應該要採取怎麼樣的策略，可以提升自我的職場能力，最大化自我的職涯發展與事業成功。」

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◆ 步驟三：【進行批判】另外開一個o1或o1-pro的視窗

提示詞：「你是一個一針見血的文章評論家，針對他人的提議或主張擁有獨特的洞察力，找出那些不現實或是自相矛盾的論點，請針對以下的文章作出專業的評論。

"""

(這裡貼上步驟二的草稿)

"""」

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◆ 步驟四：【實際撰稿】再度開一個新視窗

提示詞：「這篇 #專欄文章 收到了以下的#批評。 請你站在專欄文章作者的立場，以回應且說服批評的論述的方式，重新改寫該文章。

#專欄文章

"""

(這裡貼上步驟二的草稿)

"""

#批評

"""

(這裡貼上步驟三的批判)

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"""」

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◆ 步驟五：【用詞調整】接續步驟四的視窗

提示詞：「調整上述文章的寫作風格。

1.條件：不減少資訊量、不調整文章結構。

2.用詞：台灣華語習慣的用詞。

3.禁止：使用中國大陸的習慣用語用詞。」

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以上，就能夠生成1.資訊豐富且2.高度反思性的文章。

可以克服ChatGPT本身文章優美但論述空泛的問題。

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步驟三根四理論上可以無限重複，但運算資源跟時間有限，建議要反覆批判的話兩到三次就好。

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以上全文完，整篇文超過六千字，

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