7種最搶手的π能力
7種最搶手的π能力
2004.03.01 | 科技

我們走訪各大企業主管,整理出下列最被企業界重視的七種能力,當然,你不需要期許自己是「八爪章魚」,在既有專長之外,增加七種能力面面俱到,事實上只需要再多具備一種專業能力,找到立穩職場的「第二隻腳」,就能為自己開啟機會之門。

**銷售
**如果你不是業務人員,那銷售能力與你有何相關?班森‧史密斯(Benson Smith)在他今年出版的新書《發現我的銷售天才》(Discovery yours sales strengths)中,認為優秀的業務人員其實是指「能發掘並解決顧客需求」、「對他人有影響力,並且讓人點頭答應」的能力。
「專業技術人員也要懂銷售,不能自己關起門來做,」IBM軟體事業部副總經理丁瑞麟指出,過去業務員是為客戶介紹產品,但在軟體事業部今年2月大幅調整組織結構,轉為客戶需求導向後,除了要業務員了解負責客戶的領域、了解客戶公司內哪些計畫在進行,專業人員更要配合提供客製化的產品。
IBM個人電腦事業部總經理洪漢青被譽為「台灣最會賣電腦的人」,他不止銷售產品,洪漢青也銷售自已;大學和研究所唸機械的他,強悍的銷售能力,不但改變了賣電腦的行規,更改變了IBM的組織文化。

寫程式
如果你的打字速度一分鐘50個字以上,熟悉Windows作業系統,不論你是什麼科系畢業生,在10年前就可以因為「會電腦」,比別人容易成為雇主青睞的求職者。
但是仔細看看現在的招募廣告上,電腦軟體應用的能力已成為基本條件,想要應徵企畫行政類的工作,在電腦專長要求上,取而代之的是要求「熟程式語言或熟資料庫」。
在e化風潮下,網路平台與客戶關係管理系統在企業的使用率愈來愈高,「因此要求助理人員懂得學會程式語言和資料庫,至少能夠正確解讀系統錯誤資訊,」104加值服務事業群總經理陳志陽指出。
許多非資訊產業的企畫或是行銷人員,也從搞懂0與1的組合魔法開始,學著寫簡單的程式,「寫程式不難,只要看得懂程式結構,就可以幫助你在與系統人員討論時,納入技術之外的應用建議,」富邦人壽企畫部副科長廖勇誠說。
看來,「會程式語言」不是真的要找寫程式高手,只是一種「守備能力」。

多種語言
在家裡打開收音機,你可以聽到空中英語教室等各種英文廣播節目,電視裡英文小魔女正在教小朋友英語發音。走到台北街頭,迎接著你的是滿滿的語言補習班招牌,書店裡擺滿各種英文教學書藉,英語正全面包圍你我的生活。
不需要特別強調英語的重要性,對想走出國際的企業來說,英語很快就會像使用電腦一樣,變成一種資格,而不再被視為一種技能。元大京華證卷新金融商品部副總經理林象山指出,流利的外語已經是公司行銷部門用人的必備條件。
除了英語之外,比較值得注意的是,目前學習第二外國語被認為是一種好投資;根據104人力銀行統計,具備第二外國語能力,薪資平均高出35%。另外,104教育網副總經理陳志揚認為,未來中國方言將是下一個語言學習重點。陳志揚指出,許多中高階經理人派駐中國,發現在上海、蘇州等地,當地人即使在開會時,還是習慣用方言溝通,如果有心要前進中國的工作者,方言是必要的配備。

設計
「深度經濟、體驗經濟將是台灣的下一個機會,」所謂體驗經濟就是「讓人愉悅」的經濟,而美學與設計能力在其中扮演了極為吃重的角色。
政治大學科技管理研究所教授李仁芳指出,台灣過去30年來是吃苦耐勞的「阿信經濟體」,其優勢在於「製造」,從早期的陽傘、鞋子,到後來的IT產品、甚至現在的IC,雖然產品屢有更迭,但基本核心競爭力都是製造和代工,沒有自己的品牌。但未來台灣產業若要進一步發展,唯有提高創意及靈敏度,例如工業設計的投入,再加上美學的造詣和品牌等。
台灣產業過去的思維都在不斷思考「如何讓產品成本下降」,但是設計的概念,卻是思考怎麼樣提高產品的附加價值,讓消費者願意付出更昂貴的價格。設計是一種讓人感性歡愉的能力,它不只是一種工作,而是一種人人感知、人人身體力行的「生活提案能力」;設計能力加上工業的理性,就是工業設計,它進入金融就成為金融創新,而當它進入娛樂業,就變成好萊塢或HBO。隨著台灣產業的轉型,設計將是未來工作者不可或缺的π能力。

分析
相信常常閱讀媒體報導的人,應該逐漸發現,「分析師」成為一種具有發言地位跟專業象徵的職業,在資訊產業中系統分析師是熱門職缺;在資本市場,證券分析師公開任何一份報告,都有可能會影響股價波動;而有愈來愈多原本職業是學校老師、藝術工作者、企業行銷人員、研究人員,來自不同領域的人,利用工作之餘,去參加「產業分析師」的課程。
在制式教育中,分析是基本能力訓練,但是如何掌握資訊技術與市場,做出領先他人的策略,有效預測分析就成為讓企業搶得機先的致勝關鍵。「分析師扮演產業智庫角色,在知識經濟的時代,日漸重要,」因此前工研院長,現任台灣亞太產業分析專業協進會理事長史欽泰,目前就在努力培養具有專業素養的分析人才,希望成為協助台灣各產業轉型的智囊團。
看似瑣碎的分析能力,正是利用「一時一事」的環環拆解,才能衍生出橫向與縱向的整合與應用。
詹宏志曾說,「謀士常作分析的工作,領袖常做綜合的工作」,每個人都是自己生涯的領袖,但是在工作領域中,只能扮演團隊合作中的一分子,如果你想成為一個讓人器重的謀士,那就磨利你的分析功夫吧。

專案管理
還記得去年十月神州五號從酒泉衛星發射中心成功升空,滿載著中國人的希望,順利進入預定軌道,在繞地球飛行14圈後,分毫不差地安全在內蒙古著陸嗎?從升空到著陸,透過媒體轉播,楊利偉與神州五號的英姿,象徵中國科技發展大躍進的創舉,激勵了13億人口在科技研發上的信心。
但是你可知道,「要送一個人上太空,背後動用的幾十名具有專案管理(Project Management)能力的專家,仔細規畫、精準執行,絲毫沒有差錯,才換來完美落幕,」中華專案管理學會理事長熊培霖表示,正因為中國大陸近年來對於「專案管理」的重視,使得中國大陸在國際化與提升全球競爭力上,表現得如此自信與積極。
管理與專案管理有何不同?「管理」幾乎是每個專業經理人都必須具備的能力,但是管理能力究竟是什麼,全世界上萬本的財經名著都還在不停地討論。但是專案管理就不同了,「很多企業主管都想把他們累積多年的know what變成know how,而專案管理就是管理知識的整合」。熊培霖分析,從畫出管理的範疇、時程、成本、人力、風險,甚至採購管理等等「硬知識」,全部寫在專案計畫書中,成為執行時最好的對照工具,而且溝通協調、談判技巧、甚至道德規範等「軟技巧」也是缺一不可,「最重要的是讓管理者學會正確的有效率的思考邏輯」熊培霖說。
後現代管理學家彼得斯(Tom Peters)曾經大膽預言,「今後所有具有經濟價值的工作,都是專案工作」。此言不假,許多工作必須藉由跨部門合作以「完成拼圖遊戲」的方式進行,因此大企業紛紛要求專業經理人必須接受專案管理的訓練,才能負責重要業務。
根據美國專案管理學會前年調查顯示,亞洲國家近年發展快速,跨國企業也視亞太地區為重點發展區域,因此亞太地區專案管理專業人員(Project Management Professional)的年薪平均為11.8萬美元,比起美國高出近三成,甚至具有專案管理師證照的專業人員將取代MBA,成為各大公司爭奪的熱門人才。
看來,專案管理是種真的可以在職場上鍍金的能力,或許你還在猛K財經暢銷書,想要弄清楚管理是什麼,不妨就先從專案管理入手。

**說故事
**有一則關於宅配業者統一速達的故事是這樣的:今年農歷春節,有位員工接到任務,要送一件物品到偏遠的山裡,一路上,他因為假日還要工作而犯嘀咕。到了現場,發現收件人是一位老婦人,身邊還跟著三個小孫子時,送貨員氣先消了。正要回頭往車子走去,一陣歡呼讓他轉身回望,只見老婦人打開包裹,一件一件掏出無法回家過節的媽媽寄來給三個孫子的新衣,又一件一件地給小孫子套上試穿,關愛、溫暖、歡欣全數湧出,送貨員的眼淚也跟著奪眶而下,這一刻,他明白他的工作不是司機,而是一雙代替慈母的手。
統一速達總經理黃千里表示,物流業重視服務,因此管理階層會不斷發掘一些工作上真實發生的小故事,刊載在內部刊物上,或是讓大家彼此分享,用故事激勵員工,藉以進一步提昇工作品質。這就是利用「說故事能力」管理員工的例子。
《企業神話與傳說》(Corporate Legends and Lore)一書作者紐豪瑟(Peg Neuhauser),針對故事的效力進行的一項調查發現,故事對於成人的吸引力很大。
紐豪瑟將企管系學生分成三組,第一組給予一家釀酒廠可能成功的分析數據,第二組給予統計數據及一則故事,第三組則只給了一則故事,故事的結尾是:「我的父親對於能夠品嘗到這種酒感到驕傲,」結果,多數第三組學生相信該酒廠會成功,另兩組學生則多持保留態度。
對要走向品牌的台灣業者來說,說故事能力也將日漸重要。每個成功品牌的背後,都有一些動人的故事,台銀新行玫瑰卡「認真的女人最美麗」的故事形象,讓台新銀行信用卡在2003年底發行超過350萬張,建立了國內第二大發卡銀行的基礎。而你,準備好說你企業和你自己的故事了嗎?

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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