重點一：根據統計，Excel（微軟試算表）依然是科技業最搶手技能，遠超過Python與AI相關專業。
重點二：Excel在AI產業數據管理上扮演核心角色，企業高度依賴其處理決策。
重點三：即使在AI人才薪資高達百萬美元的時代，也不代表「不懂Excel」是可以被接受的。
人工智慧（AI）無疑是近年科技業最火熱的關鍵字。企業要導入AI、員工要用AI，學生更要學AI。然而，談到進入矽谷求職的最低門檻技能，意外的卻不是AI，而是宛如「上古魔法」的傳統技藝：Excel試算表，到底為什麼？
根據 Course Report 分析 2025 年在 Indeed 上逾 1,200 萬則美國科技職缺，以技能與領域（程式、雲端/DevOps、資料分析、AI/ML、資安、設計）分類統計，最被需求的跨領域技能是Excel，在職缺中出現高達531,000次，遠遠領先Python（67,000次）、SQL（60,000次）及AI相關技能（僅25,000次）。
這項結果不僅打臉了科技圈對新潮工具的迷信，也反映出Excel在數據管理和商業決策中無可取代的「技能之母」地位。
美國科技業 Top 15 必備技能
| 技能名稱 | 在職缺中被提及的次數 |
|---|---|
| Excel（生產力工具） | 531,000 |
| 微軟Office（生產力工具） | 344,000 |
| HTML（網頁標記語言） | 129,000 |
| Workday（企業人資、財務軟體） | 124,000 |
| Agile（敏捷軟體開發） | 82,000 |
| .NET（軟體開發） | 77,000 |
| Python（程式語言） | 67,000 |
| SQL（程式語言） | 60,000 |
| Salesforce（企業雲端平台） | 52,000 |
| AWS （亞馬遜雲端平台） | 50,000 |
| Software Development（軟體開發） | 49,000 |
| 微軟Azure（企業雲端平台） | 37,000 |
| Java（程式語言） | 33,000 |
| Oracle（企業雲端平台） | 33,000 |
| Machine Learning（機器學習） | 31,000 |
Excel為何這麼重要？
Course Report 分析指出，Excel的重要性在於其跨產業的通用工具地位，從財務、行銷、營運、到產品管理，甚至非傳統「技術職」也將 Excel 視為日常分析與追蹤的基本工具。
同時，報告也點明 Excel 是「低門檻、高影響」的技能：學習曲線相對平緩，但能快速支援資料分析、報表與決策溝通，對轉職者與初學者特別具投報。
換言之，Excel之所以長青，並非因為它炫目或創新，而是因為它深植於企業日常運作。根據《商業內幕》報導，PromptQL（專注於無幻覺AI系統的獨角獸公司）共同創辦人 Rajoshi Rhosh 直言，Excel的介面早已成為商業用戶思考與操作的標準，未來AI的真正作用，是把更精準、具情境的數據直接送進用戶信任的工具——也就是Excel。
SecurityPal（安全問卷平台）執行長 Pukar Hamal 則指出，無論外界如何吹捧新介面或AI代理人，企業的「最後一哩路」依舊是Excel模型或讓用戶將資料帶回Excel，因為決策與資金流動都在這裡完成。即使AI公司為了獲取獨特數據不惜挑戰版權界限，或轉向合成數據（synthetic data，人工生成數據），Excel仍是數據管理的基石。
Course Report的報告也舉出實例，直指在資料與分析領域，Excel是需求排名第一，但與Python與SQL常互補：每當任務超出試算表能及時，團隊會以 Python/SQL 擴展到資料管線、建模與自動化。換句話說，Excel 常常是工作流中探索與溝通的第一站。
報告強調「資料素養（Data Literacy）已非加分、而是標配」。精通 Excel 通常被視為能夠讀懂、整理、視覺化資料的基礎能力，對任何需要數據決策的職位都是加分。
除了Excel，這些技能也是基本款
綜觀統計，除了Excel，HTML也持續被大量職缺點名（12.9萬次），凸顯前端基礎與內容結構的重要性；被點名6萬次的SQL，則是大多數資料工作的「共同語言」，支撐查詢、分析與跨工具（如 Excel、Python）協作，因此被視為不可或缺的核心技能。
程式語言 Python 則被點名6.7萬次，報告指出其「多面向」優勢，廣泛應用於資料科學、AI、後端開發與自動化，是能打通多條職涯路徑的耐用投資。
另外，在雲端與 DevOps 工具類，如 AWS、Kubernetes、Docker 、Git 等，則不再只屬於專職工程師，雲端流暢度被視為多數技術職的基本門檻，顯示企業對可部署、可擴充與協作開發流程的普遍需求。
AI技能需求仍偏小眾！懂資料的「通才」最搶手
報告也指出，AI及機器學習雖然是當前含金量最高的技能，但綜觀整體科技業職缺市場，需求量佔比仍屬於小眾。數據顯示，機器學習被提及31,000次、AI技能被提及25,000次；相較之下，Python跟SQL都明顯需求更高，顯示雇主更偏好可廣泛應用的數據基礎技能。
簡單來說，AI與機器學習這些高薪職缺僅佔少數，可以說需求仍在成長階段，現階段企業更大量招募「具備資料能力的通才」，反觀Excel技能卻是職場普遍且持久的需求。
以當前的AI工具普及程度來說，即使一般求職者不具備深厚技術背景，但只要熟練Excel、懂得「prompt engineering」（提示工程）或「vibe-coding」（氛圍編碼）等新興技能，依可能能在科技產業找到具競爭力的職位。
Excel不僅是數據分析、財務規劃、供應鏈管理等多種職業的基礎工具，更是科技產業不可或缺的「最後一哩路」，在AI技術不斷推陳出新之際，Excel的地位反而愈發穩固。
資料來源：CourseReport、商業內幕
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
