在生成式人工智慧浪潮的席捲下，自動化的普及衝擊了全球勞動市場。單純依賴技術專業的職涯模式已逐漸式微，機器正在以前所未有的速度接管邏輯處理與重複性任務。
根據世界經濟論壇最新的《2025年未來就業報告》指出，在 2025 年至 2030 年間，職場成功的關鍵不再是累積單一的「硬技能」，而是建構一套適用於所有產業的「通用能力」（Universal Competencies）。這套能力構成現代工作者的「基礎作業系統」，使其具備就業韌性與競爭優勢。
我們可以將培養的技能劃分為四大支柱：認知、人際、自我管理，以及在新時代下高度整合的數位與 AI 素養。以下是 AI 時代下，我們應當重點深化培養的通用技能。一、 認知維度：思考的品質決定你的不可取代性
在 AI 能夠處理海量數據的時代，人類獨有的「如何思考」成為了最難以被替代的資產，而思考的品質是問題能否解決的關鍵。
1. 批判性思維與結構化解決問題
這是一套將複雜、模糊的問題拆解為可管理組件的嚴謹心智程序。AI 可以提供答案，但人必須定義問題、並評估解方的根本邏輯。這項能力包含了：
- 結構化問題解決： 能夠識別問題的根本原因，制定系統性解決方案。
- 邏輯推論與偏誤檢測： 具備將訊息片段連貫起來的能力，並能客觀審視資訊，識別自身與他人的認知偏誤（如確認偏誤），從而做出正確的商業判斷。
2. 創造與創新
創造力已不再是藝術家的專利。WEF 數據顯示，創造性思維的重要性增長速度甚至超過了分析性思維。這涵蓋了產生新穎想法的「構思與原創性」，以及面對新資訊能夠迅速轉換思維模式的「敏捷思維」。
二、 數位與 AI 維度：從使用者到駕馭者
在 AI 時代，「數位流暢度」的定義已擴大為「AI 素養」，這已是所有工作者的必修課，而非工程師的專利。
1. 深化 AI 素養與提示工程 (Prompt Engineering)
這被視為未來的「溝通能力」。工作者必須精準地與大型語言模型（LLMs）溝通，透過設計包含背景、角色、任務與限制條件的結構化指令，來獲取高品質的產出，達到效率的倍數差異。
2. AI 產出的批判性評估 (Critical Evaluation of AI Outputs)
工作者必須具備足夠的專業知識與批判思考，來審核 AI 生成的內容是否準確、無偏見且符合倫理。「資訊素養」本質上就是「批判性思維」在數位媒介上的應用，是資安的最後防線。
三、 自我管理維度：內在韌性與持續學習的引擎
在充滿不確定性的時代，能夠「管理自己」比管理他人更具挑戰性。麥肯錫研究指出，自我領導技能與就業率和工作滿意度有最強的預測相關性。
1. 韌性與應對不確定性 (Resilience & Coping with Uncertainty)
「韌性」是指從挫折中迅速恢復，在壓力下維持功能運作的心理彈性。「應對不確定性」則是在缺乏完整資訊或未來不明朗的情況下，仍能有效行動並做出決策。這些是工作者面對持續技能升級與產業變革的基礎。
2. 自我調節與成長思維
這包括「自我意識」（清楚認知自己的優勢與盲點）、「情緒控制」（在壓力下保持冷靜），以及對長期目標的熱情與堅持（毅力）。這些內在驅動力能確保工作者能維持持續學習，不因焦慮而停滯。
四、 人際維度：情商是數位成功的催化劑
隨著技術自動化取代例行公事，人際互動技能的價值不降反升。工作本質上是社會性的活動，人際品質決定了專案成敗。
1. 同理心、積極傾聽與協作
「同理心」（Empathy）是建立心理安全感與優化客戶體驗的核心。「積極傾聽」則要求理解對方的需求、情緒與潛台詞，並給予建設性反饋。
再者，情商（EQ）是數位成功的催化劑。一個具備高數位技能但低情商的員工，將無法有效利用 AI，因為他缺乏設計具備「同理心」的提示詞的能力，也無法處理數位轉型中的變革管理問題。
2. 通用硬技能的底層支撐
除了抽象職能，具體可測量的「通用硬技能」同樣不可或缺，它們是執行抽象職能的「手腳」，包括：
- 數據處理與分析： 熟練使用Excel（如樞紐分析表、進階函數）或其他軟體，並能看懂與製作基礎商業儀表板。
- 商務寫作與簡報設計： 撰寫結構清晰的文本，以及將數據轉化為邏輯連貫、視覺清晰的簡報能力。
總結：掌握通往未來的四把鑰匙
綜觀眾多研究，2025-2030 年的「通用能力」是一套「思考、互動、適應與數位共生」的綜合系統。對於希望在未來職場保持競爭力的工作者而言，深化 AI 素養、鍛鍊認知習慣、培養心理韌性及培養人際關係，這些能力在未來也會越發重要。在職涯的路上，我們也應多加思考這些能力之中，哪些能力對於我們來說是最重要且終身受用的。掌握這些核心職能，即掌握了通往未來職場的鑰匙。
