🧠 誰說 AI 不會搶工作？
你可能已經聽過這句話很多次：「AI 不會取代你，但會取代不會用 AI 的你。」
但，當 Shopify CEO 宣布：新職缺要證明 AI 無法做到，才會考慮真人來做 — —這句話的殺傷力，可不只是說說而已。（新聞連結）
未來的職場，最基本的門檻可能不再是會不會 Excel、能不能用 Slack，而是：你能不能證明你「比AI還有價值」。
那我們，尤其是非技術背景的人，該怎麼辦？
🌐 看懂大企業正在做什麼
從 Shopify 到 Meta、Google、微軟，這些公司都在「AI優先」的策略下，大幅調整組織內部的運作：
- Shopify CEO 說，「每個人都該是 AI 工程師的延伸」，人類只該處理 AI 做不到的事。
- 微軟在內部大量部署 Copilot，不只節省時間，也在重新定義什麼叫「知識工作者」。
- Meta 與 Google 都設立內部 AI first 的團隊，鼓勵所有職能都與 AI 搭配運作。
- 這不只是科技產業的趨勢，而是未來所有產業都會面對的現實。
🛠 非技術人員可以怎麼準備？
AI 不只屬於工程師。事實上，AI 在落地應用時，最需要的是能溝通、能組織資源、能懂人性、能懂市場的人。
所以如果你和我一樣不是寫程式出身，以下是我總結出來非技術職涯者可以採取的幾個具體行動，也是我自己現在學習AI的方式。
想成為懂 AI 的非技術人才，你需要的不是一張程式證照，而是：
1️⃣ 開始用 AI 解決真實問題
不只是「會問 ChatGPT」，而是能清楚定義任務，並把 AI 融入流程中。像是：
- 用 AI 協助你製作報表 / 提案
- 幫你總結產業趨勢或研究報告
- 建構自動化處理重複任務的小流程（e.g. Notion + Zapier + GPT）
👉 能用得好，比會寫程式更重要。
2️⃣ 認識 AI 基礎概念
你不需要搞懂神經網路的每條數學公式，但你需要知道這些概念：
- LLM（大型語言模型）怎麼運作？
- AI 為何會產生幻覺？
- 為什麼資料品質，比 prompt 更關鍵？
- 為什麼 AI 沒辦法幫你「決定」，只能協助你「思考」？
這些不是為了讓你變專家，而是讓你能在團隊中，跟工程師、PM 對話，甚至提出策略性問題與解法。
3️⃣ 建立「AI 素養」而非只學工具
AI 不等於 ChatGPT。也不只是 prompt 技巧。
真正的 AI 素養，是能提出有價值的問題，並讓 AI 幫你加速實現。你需要學的不是「點技能」，而是：
- 如何設計任務，讓 AI 可以完成？
- 如何判斷 AI 回覆品質好壞？
- 怎麼設計工作流程，讓人與 AI 各司其職？
這才是非技術職能，在 AI 時代最需要掌握的「跨域語言」。
🔧 想學？先從這三件事開始：
✅ 任務 1：列出你目前 3 個最花時間的工作流程
→ 試著用 GPT4 幫你思考，有沒有哪一段是可以自動化或加速的？
✅ 任務 2：訂閱一份 AI 新聞，養成語感
→ 例如：Ben’s Bites、The Rundown AI、AI Feed
✅ 任務 3：製作自己的「AI 任務地圖」
→ 哪些事情你想讓 AI 幫忙？哪些不想？你會開始看見你與 AI 的互補位置。
最後的提醒：
AI 不會搶走你的工作，但會有人用 AI 搶走你的工作。
非技術職的你，不需要變成工程師，但需要變成會和 AI 合作的策略家。
未來的職場，不只是「人與人合作」的戰場，還是「人與 AI 合作效率」的比賽。
你準備好了嗎？
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