誰說苦蹲才能熬出頭?攀岩式職涯發展必修課!
誰說苦蹲才能熬出頭?攀岩式職涯發展必修課!

「誰說轉換職涯的同時,不能往上晉升,如同攀岩往斜上走呢?如何規劃自己的『攀岩式』發展路徑?」

在上海醫藥生技重鎮──張江高科技園區的匯智廣場咖啡店,抽空見了一位藥業的朋友,我們一如往常聊到行業趨勢與各公司動態,順便也談到職涯發展。

我想是之前做投資、併購產品,醫藥環境動態看的較多,總有許多朋友諮詢職涯發展,問題涵蓋「在現在的職位待了四年,但一直升不上去,也遲遲沒有發展,另一家公司的中央市場部職位換治療領域,不曉得好不好?」「有個民營企業的新成立部門,其職位內容是戰略規劃、商務發展,我覺得很有挑戰,但有沒有什麼風險?」,而我,除了從公司背景、產品結構與後續管線、決策授權程度做客觀分析以外,最重要的一件事是了解自己對未來的職涯期許,和自己在下一個職位的「即戰優勢」在哪?

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一、後疫情時代,加速企業跨專業人才需求

在疫情前,已經有越來越多大型藥企,從組織架構上,學習IT產業調整成敏捷工作模式(Agile Model),用類似創業小團隊模式,轉換組織僵化結構,增加靈活性提高產出。對於人才的跨職能協作能力要求高,且要在短時間快速生成可行解決方案(Minimum Viable Product, MVP)。

此工作方法就如同15年前參加YEF,跨不同領域的夥伴一同合作,並完成創業專案,針對市場痛點提出解決方案。此趨勢在全球經濟重創的後COVID-19時代,企業對人才的多功能力以及即戰力要求更是加速進行。

如何在變動的環境下快速調整、做出成績,結合跨領域專業與全局觀點,已經不是過去傳統垂直晉升人才所能滿足的,在變動的時代下,「攀岩式」斜上發展,優勢逐漸展現出來。

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在後疫情時代,企業更需要的是高度整合的攀岩式發展人才,來面對競爭與高度變化的環境。
圖/ Vixit via shutterstock

傳統的垂直發展,專注於特定領域的向上升遷,例如:一線銷售,經過幾年經驗,開始往區域銷售管理工作晉升,後續往更高層級的全國銷售總監等職位走,專業紮得夠深,並持續培養管理技能;傳統的橫向發展,則是跨不同職位的發展,例如:從銷售開始,後轉市場部職位,再轉至培訓職位等,觀點培養得廣泛,跨部門溝通思考會更全面,但晉升容易受限,除非是儲備幹部的輪調計畫。

過去大家對於跨職涯的轉換,總是很擔憂要放棄自己熟悉的舒適圈,認為要苦蹲吃苦,才能漸入佳境。然而,誰說轉換職涯的同時,不能往上晉升,如同攀岩往斜上走呢?帶著核心專業的即戰力,在下一個職位迅速適應。專業人士如何規劃自己的「攀岩式」斜上發展路徑,已然成為職場晉升的必修課題。

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二、攀岩式職涯發展,三點不動一點動,晉升更有策略

攀岩式發展不是無限的跨職位橫向發展,畢竟跨度太大就如同轉行一般,專業無法累積,轉換職位後沒有即戰力。攀岩式發展在跨職涯轉換中要求:三點不動,一點動。不動的三點維持「核心」的穩定,動的一點進行登峰的「攀爬」,才能確保自己的即戰力。

意味著在現任職位中,你要為了下個機會,儲備一個不可取代的核心專業,在轉換職涯後,還能立即取用的優勢,例如:一個銷售代表,如果轉換從事早期藥物的篩選,能銜接的專業很有限,然而,如果銷售代表擁有專家客戶的信任與專案合作經驗(核心),轉換到市場部(攀爬),對於後續推廣工作就有最好的基礎,「專家客戶的關係」正是他的核心專業。

我多年前創業時,當時跟股東合作,從股權結構到決策機制的失誤都吃盡不少苦頭,把事業賣出後,便開始學習股權結構、公司法等知識,後續做醫藥投資併購(攀爬)的時候相當有助力,醫藥業市場操作與創業財會的深耕(核心),才能讓我一上任就能有即戰力。

而且基於深耕的專業,進一步橫向強化供應鏈整合的專業知識(核心),除了對投資併購的工作有助益以外,也對後續轉做境外技術引入的工作(攀爬),有相當正向的幫助與即戰力。因此,在每個職位的當下,帶著前面經驗的積累作為即戰力,規劃橫向拓展能力的培育,為下一個職位做準備,當有新的機會出現時,你不是從零開始,藉由整合獨特的優勢和與眾不同的即戰力,將為你爭取更好的條件,甚至是斜上攀岩式晉升。

三、瞄準好目標峰頂,有效規劃攀爬路線

回歸到常被諮詢的問題,無論職業發展怎麼評估,最重要的是自己對未來的職涯期許以及了解自己在下一份職位的即戰優勢,對自己有5年或10年職涯期許的最終方向。就像明確知道自己要登哪一座山峰,對於眼前的攀岩式發展路徑也會更明確,有取有捨,規劃路線逐步往橫向或斜上走。對於「攀岩式發展」的建議,大家無論換不換工作不妨思考以下3個問題:

  1. 明確攀岩山峰: 你是否對自己職涯有明確的5年或10年期許?
  2. 攀岩路徑選擇: 在職業發展路徑預計怎麼轉換,才能逐步達到想要的目標?
  3. 核心力量訓練: 在現在的職位,你為了下一個職涯儲備的獨特即戰力為何?

在COVID-19後疫情時代,企業更需要的是高度整合的攀岩式發展人才,來面對競爭與高度變化的環境,當你清楚職涯山峰後,趁現在培養自己的攀岩型實力吧!

責任編輯:陳建鈞

(本文由時代基金會—付諸行動的夢想家權轉載自其Medium

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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