不怕AI搶工作!7大類職業成「鐵飯碗」:工程、護理、資安⋯月薪上看10萬元
不怕AI搶工作!7大類職業成「鐵飯碗」:工程、護理、資安⋯月薪上看10萬元

人工智慧正在重塑就業市場,但並不是所有的工作都可以被AI取代!

據外媒《Money Talks News》報導,仍有部分工作會在AI盛行的未來持續保持需求,同時有不錯的收入。報導也整理出7大「不容易被AI取代的工作領域」,如醫療人員、教育領域等職缺。

一、醫療保健專業人員

台灣醫療保健產業因人口老化持續成長,護理人員、照顧服務員和社會工作者的需求顯著。據Commonwealth Fund的台灣醫療體系報告,全民健康保險(NHI)覆蓋率達99%,推動醫療服務普及,增加相關職位需求。

護理師 :必須畢業於公立或私立專科以上的護理相關科系,例如護理、護理助產等,並通過「專技高考護理師考試」,該考試涵蓋基本護理學、解剖生理學等專業科目;新人平均月薪約53,000至55,995元新台幣,工作6至10年後,月薪可達70,000元以上。

社會工作者 必須修讀社會工作相關系所,取得專科、大學或研究所學位,並通過「專技高考社會工作師」考試,取得社工師證照,才能以「社工師」名義執業。社工人員起薪約38,898元,隨著年資增加,月薪可達50,000至60,000元;督導級別則約45,566元起。

二、技術工種

技術工種如電工、技工和建築工人因手工技能需求高,AI難以取代,台灣基礎設施投資如5G和風電項目推動需求。根據Michael Page台灣薪資指南2025,這些職位提供穩定性和高薪。

水電工 :需完成學徒制或職業訓練,取得技工執照。根據104人力銀行,平均月薪約NT$45,000,部分高技能角色可達NT$60,000。

技工 :通常需汽車或機械工程等等職業教育背景,如汽車技工、機械技工可依年資月領NT3,8000至NT60,000不等。

建築工人 :入行門檻相對低,但高技能角色需工程學位,外籍勞工常參與。根據主計總處,平均月薪約NT$35,000至NT$50,000。但若達到師傅等級,日薪可達2,500至4,500元,以日薪4,500元工作25天計算,月薪可達約112,500元。

三、教育工作

教育角色在台灣至關重要,特別是教師和輔導員,AI雖能輔助教學,但無法取代人際互動。

教師 :就讀開設師資培育中心的大專院校(如國立臺灣師範大學),修習教育學程,並通過教師資格檢定(涵蓋教育理論及教學設計),通過教檢後,需進行半年至一年的教學實習,並參加各縣市教師甄選,由校長聘任並進入編制。 薪資方面依年資和薪級,每月約32,850元至55,510元不等,但綜合加給後,多數正式教師月薪約在60,000元至70,000元之間。

代課教師 :需具備合格教師證書,若無教師證,需修畢師資職前教育課程並取得修畢證明書。聘任超過三個月的代課教師需經公開甄選,由校長聘任,並經教師評審委員會審查通過;薪資主要以鐘點費計算,每節課約400元(50分鐘)。

四、心理健康專業人員

隨著心理健康意識提升,台灣對諮商師、治療師和社會工作者的需求增長。政府也有提供免費心理諮商服務,顯示需求上升。

專業諮商師 :需修讀心理或諮商相關研究所,並取得碩士學位,並完成至少兩年的實習,並參加國家心理師考試,考試通過後可取得「諮商心理師」資格;初入行者月薪約3萬至4萬元;有7年以上經驗者可達6萬至7萬元。

心理衛生社工 :需具備社會工作相關系所的學士或碩士學位,並通過社會工作師國家考試,取得專業資格。心理衛生社工起薪約44,896元至50,199元不等,取決於學歷及是否持有證照,若包含風險加給(每月3,000元)及年終獎金(約1.5個月薪資),全年收入可達60萬至70萬元。

五、公共安全和保安角色

警察、消防員和網路安全專家在台灣執行需人類判斷和快速決策的重要角色,因此難以自動化。

警察 :每月薪資待遇可達52,000~63,000元,以四等行政警察為例,即使是菜鳥警員月薪可達5萬以上,若再加上超勤津貼即破6萬元。若非警校體系出身,必須透過一般警察特考考取資格。

消防員 :消防員的招考途徑主要透過「一般警察特考」中的「消防警察人員類別」,薪資包含本俸、專業加給、危險加給、超勤加給等。舉例而言,四等消防警察:起薪約為新台幣4萬至5萬元,加上各種加給,總薪資可能達到6萬元以上。

資安專員 :需電腦科學或相關學位,部分需CompTIA Security+或CISSP認證。根據人力網站公開資訊,起薪約NT$40,000,資深職可達NT$100,000以上。

六、創意職業

行銷、使用者體驗設計和寫作等創意職業在台灣蓬勃發展,AI工具輔助但仍需人類創意。

行銷專業人員 :需行銷或商務相關學位,實務經驗重要。根據104人力銀行,薪資範圍為NT$40,000至超過NT$100,000,視經驗而定。

UX設計師: 需設計教育和作品集,雖不需要程式編寫背景,但需熟悉設計工具如Adobe XD、Figma、Sketch等,並知悉如何進行用戶訪談、可用性測試及數據分析,了解使用者需求與痛點;新人月薪約新台幣48,000元至60,000元,資深職月薪可達80,000元以上。

七、綠能工作

台灣投資綠能如太陽能、風能和環境工程項目不少,可推動相關職位需求。

太陽能板安裝人員 :通常不要求大學學位,但需具備高中或同等學力。可參加職業訓練課程,例如勞動部技能檢定中心提供的「太陽光電設置乙級技術士」檢定,需累計800至1600小時的相關職業訓練。入門級技術人員月薪約38,000至65,000元;隨著經驗增加,薪資可達70,000元以上,尤其在大型工程或專案中負責管理工作。

環境工程師 :至少需具備環境工程、化學工程或土木工程等相關科系的專科以上學歷,得熟悉環保法規及環境管理標準(如ISO 14001),並具備數據分析和解決問題的能力,並熟悉設計軟體如AutoCAD。新人月薪約41,500至45,600元;年資10年後月薪可達70,000至100,000元,視專案規模與公司而定。

延伸閱讀:【圖解】雲端4巨頭重金投資台灣,一張圖盤點超大型資料中心落腳處

資料來源:moneytalksnews

關鍵字: #職場 #工作術
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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