黃仁勳:要擔心的是被會用AI的人取代!10種提升AI技能的方法一次看
黃仁勳:要擔心的是被會用AI的人取代!10種提升AI技能的方法一次看

專注在如何利用AI解決我們特定工作領域中的問題,持續穩定的練習而不是隨機使用,培養下指令的功力。不需要花大錢,也能逐步提升使用AI的能力。

AI取代人力的時代已經來了,科技大廠如亞馬遜和微軟,不斷傳出裁員。蓋洛普(Gallup)調查卻指出:只有4%的人會每天在工作中使用AI。

黃仁勳說過:「不用擔心自己會被AI取代,該擔心的是被那些懂得使用AI的人取代。」 顯見提升AI實力已經不再是個加分技能,而是不可少的能力。

現在開始學習AI技能,還不算太晚!《富比世》列出十種方法,幫助你快速提升AI技能。

1.從免費的專業課程開始

網路有很多免費AI課程,ChatGPT母公司的OpenAI學院,包含專家領導的工作坊、線上教學和社群互動,內容設計著重於AI實際應用。

人工智慧新創Anthropic也請到科克大學的費勒教授(Joseph Feller)教授和林林藝術設計學院的達肯(Rick Dakan)教授,共同推出了一門「AI流暢度:框架與基礎」課程,讓大家了解如何用AI達到人機協作的模式。

2.專注在實際應用上

請先做到以下幾件事:

  • 分辨出日常工作中重複性高的任務,例如草擬Email、分析資料、內容創作或彙整研究文件。
  • 當工作上需要專業溝通、分析試算表數據,或發想專案點子時,可以試著搭配一些AI工具來寫出草稿(並不是完全交給AI寫)。
  • 持續穩定地練習,而不是隨機地嘗試。
  • 記錄有效的做法,在工作日誌上寫下用AI成功的案例。

這樣一來,當主管在跟我們討論AI技能或進行績效評估時,這些數據就相當珍貴了。

3.加入AI社群建立人脈

在LinkedIn、Discord、FB等平台,搜尋AI社群,看看專業人士在群裡分享實際應用案例。OpenAI學院也有推出專屬社團,相較於正式的訓練,這些社群通常更能提供接地氣的洞察。

4.培養AI指令工程

與AI互動時,不能只是說:「幫我寫一封商務電子郵件」。試著改成:「請撰寫一封專業又友善的郵件,跟進錯過會議的客戶,並重新安排下週的會議。」這樣的指令更清楚、更具體,AI才能給出更有用的回應。

學會如何撰寫出這樣的清楚指令,就是 「指令工程」(Prompt Engineering),它是與AI有效互動的關鍵技能,需要透過持續練習才會進步。

AI社群中也有不少人會分享一些被證實有效的指令範本,可以從中模仿,再根據自己的需求進行調整,建立一套個人專屬的指令庫。

5.緩步將AI融入工作流程

直接用AI來進行工作大改造可能會有適應不良的問題,不如循序漸進地將AI工具融入工作中。先從每週一項低風險任務開始,例如使用AI生成會議的議程模板、摘要文件,或是撰寫例行性溝通的草稿。

6.隨時掌握AI工具的最新發展

AI公司經常推出新工具和功能,養成每週花15分鐘了解最新的AI工具的習慣,也是打造AI實力的關鍵。

可以設定Google Alerts,追蹤與你產業相關的AI工具,Google Alerts是一個可以透過關鍵字訂閱的免費服務,每當這個關鍵字的新資訊跳出時,就會透過電子郵件通知用戶。

也可以關注AI公司的官方部落格,訂閱他們的電子報,甚至不需要花錢,就可以搶先體驗新AI工具。

7.練習與他人分享AI的好處

學會向同事、經理或客戶傳達AI的價值;試著用簡單的方式解釋,聚焦在商業成果,而不是深奧的技術細節。

比起解釋語言模型怎麼處理大量資訊,不如分享AI如何幫你把報告準備時間縮短了40%。主動與團隊分享你的使用心得,不僅能強化你的知識,還能讓你進一步獲得領導AI專案或進行培訓的機會。

8.善用AI激發創意

AI能協助探索創新方案,解決複雜問題,重塑傳統流程。例如,讓AI從多元角度分析「預算限制」,或提出突破性替代方案,不僅能提升你對AI潛力的理解,更能激發自身創造力。

避免被AI取代的核心,在於發揮獨有的想像力與原創思考:AI適合釐清思路、尋找靈感,但無法替代你的創意。

9.評估你的AI技能價值

可以追蹤具體的數據,展示AI如何幫你提升工作表現,比如節省了多少時間、提高了哪些品質或降低了多少成本。例如:「使用AI整理資料,讓我把專案準備時間從4小時縮短至45分鐘。」

10.培養AI倫理與批判性思維

了解AI的限制,學會批判性地看待AI的建議,而不是盲目接受,就能更負責任地使用AI。隨著企業日益重視員工的AI應用能力,具備批判性思維的專業人才將在職場中脫穎而出。

AI真正的價值在於執行重複性高、數據密集繁瑣的基礎工作,但使用者必須明確架構問題與目標。學會善用AI工具的重點:

  • AI無法替代人類的決策能力,過度依賴將弱化思考力。
  • 應將AI視為協作工具,而非替代性方案。
  • 關鍵在於「定義問題的能力」與「資訊再詮釋」:需自己消化AI生成結果、轉化為個人知識體系、再以專業表述重新輸出。

延伸閱讀:不想被AI取代?這3件AI做不到的事,你行嗎
21%的工作機會消失了!想當自由工作者,得先和AI比一比

本文授權轉載自:商業周刊

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓