AI 會取代你的職業是真的嗎？哪些是容易被 AI 取代的工作？AI 對工作的影響究竟有多大？面對這場職場巨變，別再被動等著被改變，需要培養哪些 AI 無法取代的能力呢？要怎麼打造自己的 AI 工作流？
如果你想在 AI 時代保持競爭力、增加工作機會，甚至讓薪資往上跳，AI 峰哥的這篇實用內容能給你一套立即落地的指引，從小場景著手，學會與 AI 人機協作、提升工作效率。
AI 對工作的影響：真正被取代的不是職業，而是工作內容
外界普遍認為 AI 會讓人失業，世界最大人力資源管理公司之一的 ADP 也指出「AI 確實已開始影響勞動市場，特別是在 AI 暴露度高的職位中，如客服提供者與軟體開發者等」。
事實上，AI 並不會取代整個職業，而是取代職業中「可以被標準化、自動化」的細碎流程，重新分配崗位中的任務。下面帶你深入了解 4 點 AI 對工作的影響。
1. 大量重複性、可流程化的工作會率先被自動化
AI 擅長處理例行的重複性事務，包含打卡記錄、收集資訊、客服回覆等，這類工作本來就技術含量不高、本質耗時，在 AI 介入後，能將任務拆解成固定、可複製的流程，進而自動化完成，大幅減少人力需求。
2. 消失的不是工作，而是低價值任務
同一個職位被 AI「重新定義」，尤其是知識型職業，AI 取代了資訊處理等基礎工作，讓知識更容易被獲取，從事這類工作的專業者，應善用 AI 改善流程，專注於無法被自動化的創意與決策。
各職位 AI 應用盤點，哪些任務被取代了？
| 職位 | 難被 AI 取代的任務 | 被 AI 接手的任務 |
|---|---|---|
| 行政人員 | 跨部門協調、對外溝通協商、緊急狀況應變 | 訂單統整、文件整理、流程填寫、會議紀錄、排程優化 |
| 行銷人員 | 市場洞察、創意發想、故事敘事能力、品牌策略 | 文案初稿、素材生成、視覺設計草稿、數據報表統整 |
| PM 產品經理 | 協調推進、用戶需求溝通、功能優先級判斷 | PRD 初稿、功能概述、拆分任務、會議摘要 |
| 客服人員 | 情緒安撫、危機處理、建立信任 | FAQ 回覆、問題分類、資料查詢 |
| 財務人員 | 風險判斷、法規解讀、資金調度、預算談判 | 對帳、生成報表、趨勢分析、基礎稅務計算 |
| 初級工程師 | 系統架構理解、跨部門技術溝通、代碼審查與維護 | 編寫初版程式碼、Bug 訊息分析、生成架構圖、單元測試腳本 |
3. 年輕勞工的就業率下降
新人多負責初階工作，像是做報表、撰寫初稿、資料整理，這些自動化任務的員工最容易受到人工智慧的影響，有統計指出，22～25 歲的初階工作者，在 AI 高度暴露的職業（如軟體工程師、客服人員）就業率下降約 13%，
4. 人人都需要懂 AI、用 AI
2025 年開始，AI 工具已經全面嵌入職涯日常，Email 有 AI 草稿、Notion 有 AI 摘要、Canva有 AI 生成簡報、程式碼直接 AI 生成框架，人工智慧儼然成為職場必備工具。
而你要做的事只有一件：升級成會操作 AI 的那個人。
若你未來想投入人工智慧領域，有哪些 AI 相關工作？
AI 相關工作主要聚焦在軟體與資料的處理，核心職位高度依賴程式設計、資料分析與模型建構能力。因此，具備電腦工程、資料科學或數理統計背景的人，特別適合在此領域發展。
- AI 工程師：可以細分為機器學習、深度學習、自然語言處理、演算法研究等面向，負責模型的訓練、部署和效能監控，需熟悉 Python、TensorFlow、PyTorch 等工具。
- AI 實驗研究員：探索前沿 AI 技術，如強化學習、多模態模型、生成式 AI 等，推動技術突破，多見於學術機構或大型科技公司。
- AI 產品經理：懂得如何把 AI 整合進產品，負責評估技術可行性、使用者需求轉化、拉動跨部門合作，需具備商業敏感度與一定的技術理解力。
- AI 導入顧問：協助企業評估 AI 導入的可行性與效益，設計導入策略、選擇合適技術方案、建立 AI 工作流，此角色需與各部門密切合作，確保技術落地並順利整合至業務運作中。
AI 無法取代的 3 種能力，你的職涯護城河
AI 讓我們得以擺脫繁瑣、枯燥的苦差事，將時間、精力投入在更具創造力與戰略思維的任務上。下面 3 點便是無法被 AI 取代、屬於人類獨有的價值與能力。
1. 決策判斷力
AI 可以快速生成 10 個建議、彙整複雜數據、提供初步的洞察分析，但最終選哪一個、背後的潛在風險是什麼、決策牽涉到哪些利害關係人，這些複雜情境仍需憑藉人類的直覺本能、專業知識、經驗累積去判斷 AI 建議是否值得採納。
2. 同理心溝通
有時候職場上最難搞的不是技術問題，而是人與人之間的溝通障礙。理解人心、跨部門協作、說服主管、處理衝突，這些牽扯到的人際難題，並非 AI 或模型學得來的。
像業務、採購、產品經理等需要與人打交道、建立關係、維護人際的工作，高度仰賴情商與溝通技巧，這正是目前 AI 難以取代的價值所在。
3. 結構化思考
AI 能在既有資料中推導答案，但它無法質疑問題本身、也無法跳脫框架產生全新的觀點。而結構化思考能讓人突破框架、重新定義問題、提出從未被看見的洞察，也是高階人才、策略規劃職位看重的能力。
AI 工作流是什麼？把你的日常工作自動化 30–70%
現今多數上班族已習慣在工作中使用 AI 工具，但大多只停留在「請幫我寫」、「幫我完成」、「幫我修改」等表面優化的應用。真正的高效工作者，是能夠把 AI 變成工作中的流程夥伴，建立屬於自己的 AI 工作流。
所謂的 AI 工作流，就是利用 AI 完善你的工作流程，重新拆解日常的思考模式與每一道工作步驟，找出哪些部分能交由 AI 協助處理。
以 PM 最常遇到的「客戶需求彙整」為例，在對焦會議中透過 AI 工具自動錄音並生成逐字稿，再由系統彙整成會議紀錄，收斂內容後整理出客戶的核心需求、痛點與優先順序，接著進一步轉寫成 PRD 或 user story，最後產出初步的團隊行動項目。這整套流程不僅大幅降低遺漏資訊的風險，也讓 PM 的整合速度更快、判斷更精準。
當這些繁瑣的環節從「人工操作」轉為「系統化運作」，除了幫助個人工作效率外，也能延伸至團隊層級，減少溝通成本、決策更快速。
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AI 協作的未來，從個人效率到團隊整合的新工作模式
就個人層面，隨著 AI 不斷深度學習與升級，它不再只是處理重複任務的後勤工具，而是進化成專家顧問、智慧助理的角色，陪你討論想法、腦力激盪，甚至幫你盤點風險與不同情境的結果，大幅降低決策成本、加速工作效率。
在團隊層面，部署 AI 代理人正在改變企業的運作方式。與只能被動回答問題的 AI 不同，AI 代理具備「主動行動」的能力，它會自己去蒐集資料、追蹤進度、拆解任務、安排順序，甚至根據目標自動調整流程。許多團隊原本需要花大量時間對齊、統整、追蹤的工作，未來都將由 AI 自動完成，人類只需要負責最終判斷與策略決策。
因此，未來職場真正的關鍵不在於「會不會用 AI」，而是在於你能不能把 AI 視為一位工作夥伴。個人藉由「一對一人機協作」強化思考與產能，企業則透過「AI 代理人協作」打造能自動運作、高速整合的智慧型團隊。
如何升級你的 AI 職能：不被取代的三階段策略
1. 工具階段：學會操作 ChatGPT等 AI 工具
熟練操作各種 AI 工具只是起點，常見工具如 ChatGPT 生成社群貼文、Gamma 生成簡報、Notion AI 做會議整理等，理解它們能做什麼、不能做什麼，並掌握快速提示（Prompt）技巧，將 AI 融入到日常工作中。
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2. 流程階段：建立你的個人 AI 工作流
當工具使用純熟後，下一步就是把 AI 嵌入工作流程中。你需要重新拆解自己的工作步驟，找出哪些環節能交給 AI 處理，從重複性任務、資料整理到產出文件，逐步打造屬於自己的 AI 工作流。
3. 系統階段：創造自己的「AI 協作系統」
當工作流累積到一定成熟度，就能進入系統階段，把 AI 變成真正的協作夥伴，建立可複製、可交接、可擴張的 AI 系統，讓團隊成員也能共享同一套標準化流程，提升整體產能。
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