企業贏的關鍵在人才，但關鍵人才如何找!|數位時代 BusinessNext

(資訊產業軟體工程師職類，企業平均不到1個求職者可選)
一零四資訊科技集團副總經理_吳麗雪
104資訊科技集團發布「人才斷層」調查，近7成企業感受人才斷層，並認為此現象已存在3.67年，平均要13.76個月才能找到理想而適任的中高階主管，企業擔憂人才斷層已達「嚴重程度」，擔心影響經驗傳承與世代交替。中高階主管和關鍵人才短缺的人才斷層普遍存在於各產業及各規模企業，有些企業是「有量無質」，到任卻不到位，有人力、缺人才。關鍵人才至少5個月才能到位。

企業眼中人才斷層嚴重程度，關鍵人才3.75分；企業眼中最普遍的人才斷層是關鍵人才佔64%，最高。其中，工程師類是企業所謂關鍵人才定義中之一職類，平均每月求供比3~5區間(意旨，求職者平均可以有3~5個工作機會可選)；反之，對企業而言就是所謂的”搶人比”在0.2~0.4區間(意旨，企業平均不到1個求職者可選)。從求職者行為觀察，工程師職類的求職者是所有求職者職類中主動應徵比相對低的；另LinkedIn 也表示科技人才不會對招聘廣告感興趣，這些人也沒想要換工作，除非有人拿著高額聘金邀請他們。因此，企業在搶人大戰裡，該如何勝出呢!?

搶人才的3大心法：
1.化被動為主動：主動電話邀約求職者，人資招募師也要運用行銷力。
2.薪資福利具象化：試算給求職者看若進到貴公司可以獲取的報酬，人資招募師也要運用財務力。
3.職缺條件吸引化: 有經驗的(Senior)人才若要轉換工作會以產品、技術能否提升、待遇、工作地點、生活品質與公司的未來性為主；因此，若能在職缺內容頁中清楚說明，將有助於吸引求職者，人資招募師也要運用企畫力。

以上心法，企業主可以自行招募也可以委外招募，委外的好處是可以讓您專注企業核心工作，節省人資行政作業面繁瑣事情；下表提供各位企業主比較”委外選材顧問招募的好處分析”。

下表提供各位企業主比較"委外選才招募的好處分析"：

	選才顧問專職招募	企業自行招募
投入時間 --負責工作	佔工作的70%~90% 顧問每天重要且主要工作就是招募。	佔工作的20%~80%。招募屬於需要投入與搶時效的工作。
速度快 --人才可運轉	依人才屬性或意願，比對不同企業的需求，適當將人才運轉，除了速度快，亦不會浪費每次的面試時間。	只有內部職缺，若無適合職務，則浪費此人才與招募時間。
人才行銷 --職涯顧問	中立角色。經過面試階段，瞭解求職者特性與需求，進而分析產業與職務，讓人才較易接受建議或改變原本自我認知。	只有內部職缺可以分析與建議，且較容易讓人才是在說自己公司好。
面試方式 --因材施教	顧問會依據人才狀況或經驗，運用不同的面試手法(諮商師、股票分析師等)引導求職者。	礙於時間，較難花太多時間或不同方式與求職者面談。

請洽104選才顧問中心_洽詢專線：02-27528104 EXT 6626 ，6901

資料來源:http://www.104temp.com.tw/activity.jsp?Linktogo=bnext20121121

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/