AI 浪潮席捲全球，知識型工作者首當其衝，企業也面臨人力與成本結構的重組挑戰。當科技巨頭紛紛裁員，強調「AI 時代的工作模式」時，身在台灣的我們該如何應對？
曾任 LINE 和 LINE Pay 台灣總經理，陶韻智（Sting）擅長策略規劃，現在則擔任口袋證券董事長和多家公司獨董，同時也在多所大學任教。
隨著 AI 的發展，Sting 於近兩年也大量將時間投入到 AI 應用與實作中。從一個動口不動手的企業高階經理人，轉變為一位親身寫程式、開發 App 及個人網頁的實踐者。他不僅透過自學掌握 AI 協作技能，更將這些經驗帶進企業內訓與教學中。
以下 Q 為數位時代總編輯王志仁提問，A 為口袋證券董事長陶韻智的回答，從其個人經驗出發，剖析 AI 時代下的學習心態、職場生存法則，並為企業與工作者提供具體的應對策略：
Q1. 是什麼樣的契機讓你願意投入這個你曾形容「眼睛快瞎掉」的 AI 自學過程？
A：身為管理階層，我的職涯已經到了不用做事、只需動口、指揮團隊的階段，而在整個職涯生涯中，我也始終都在做「創新的事」。因此，當 AI 突然崛起時，我看了非常多的報導及文章，雖然覺得它會改變世界，但始終有種「隔靴搔癢」的感覺，不確定它究竟會帶來多大的改變。在勾勒不出 AI 未來發展面貌的背景下，從今年 2 月開始，我決定不再只當個旁觀者，而是要親身下去「玩」它。
這個過程比我想像得辛苦。尤其當我親身投入當時正紅的「用 AI 寫出一個產品」的賽道時，才發現最開始實作的兩週到一個月時間，我完全不知道自己在幹嘛，碰到了非常多的壁。但每碰一次壁，我也學到很多新東西。而在接下來的六～八個月裡，我總共做了 50 到 80 個 App，並將部分 App 上架到我的官方網站上。
親眼見證了 AI 的威力後，它能讓我這個只會動口且沒有寫程式背景的人，做出原本需要請其他專業人士才能完成的產品，正因如此，更是迫不及待想把這些經驗以文章的形式分享給所有管理者或是職場工作者。
Q2. 經歷過 PC、Internet、Mobile Internet 時期後，你認為此刻的 AI 與過往哪一次的科技革命最為相似？
A：我高中開始接觸電腦，那時還是 DOS（Disk Operating System，稱為磁碟作業系統）時代，一碰就愛上了。大學時期，我每天坐在終端機前，透過 BBS（Bulletin Board System，稱為電子佈告欄系統）就能遠端與美國的人交流、查詢美國圖書館的資料，從那時我就確信 Internet 會改變世界。後來的 Mobile Internet、VR（虛擬實境）、AR（擴增實境）、虛擬幣等，我認為都只是 Internet 應用的延伸，它們雖然精采，但並非從零開始的革命性技術。
這次 AI 的興起，我發現它的生產力提升是「沒有上限的」。除非你自我設限，否則什麼都能做。這種感覺，和我當初剛進大學時，每天坐在終端機前一樣興奮。那種百花齊放、萬物皆可被重新定義的景象，與 Internet 革命初期一模一樣。我認為，AI 帶來的工業革命，其影響程度與 Internet 相當。
Q3. 主要透過什麼方式學習 AI？大家如何在 AI 時代提升競爭力？
A：我的學習方式主要是自學，因網路上的資源非常多，許多達人也會在 YouTube 上慷慨分享教學；部分公司早期為了推廣自家產品，也會自行揭露其模型。
只要你願意花時間，就能從中學到很多。舉例來說，我購買的是付費版 YouTube Premium，大幅省去影片中播放廣告的時間，而我每天開車時也都會聽，一天下來累積聽到 3-5 小時的英文資料。後來有了 AI 工具（如 ChatGPT）輔助，我甚至可以把英文內容直接翻譯成中文，更加速學習速度。此外，最重要的訣竅是心態。我建議將 AI 視為一個能力超強的同事或夥伴，不要自我設限。如果你把它當成一個問答伺服器，你只會得到平庸的答案，但如果你把它當成一個「神」，認定它什麼都會，並敢於問它那些連自己也完全做不到的困難問題，它就能給你意想不到的答案。
例如，我會請 AI 寫一份報告，並指定「請幫我寫 30 個版本，從正面、反面或不同角度切入」。我做不到在短時間內寫出這麼多版本，但 AI 可以。它給我的結果會擴展我的視野，讓我發現原來一個問題可以有這麼多面向的論述。這就是我所說的：不要讓自己的高度，變成 AI 的高度。
Q4. 在摸索 AI 工具、Vibe Coding 等技術時，遇過哪些困難或瓶頸？又是如何突破自我設限？
A：我遇到的第一個瓶頸，是想把開發的 App 部署上線，但我不懂伺服器、不懂各種部署工具，光是註冊 Cloudflare（全球雲端平台）後，上面一堆專有名詞就讓我卡了兩個禮拜。
那時候，我走投無路，抱著姑且一試的心態，直接跟 AI 說：「請你幫我部署到 Cloudflare 上。」結果，它真的做到了。這讓我意識到，我一直用過去的思維來限制 AI 的能力，我以為它只會回答問題，但它其實能執行任務。
從那之後，我學會用「自然語言」來指揮 AI。不論是撰寫程式、部署資料庫，甚至是最簡單的 Git 版本控制，我都直接用「人話」告訴它：「幫我上傳存到 GitHub」、「幫我建立這個資料庫」。然而，有時候 AI 也會有程式寫壞了的時候，我會直接跟 AI 說：「你幫我看一下過去的程式碼，原本有的功能不曉得在哪一版壞了，幫我修復它。」它就會自己去下指令，去實現我的要求。
這個過程讓我發現，過去學習的瓶頸通常來自於技術細節，但現在 AI 幾乎能幫你解決所有技術問題。我們的工作不再是學習工具，而是學會如何「帶領」AI，用人話給它方向、目標，並對它的產出進行批判性思考與判斷。
（延伸閱讀｜Vibe Coding是什麼？不寫程式碼也能開發產品！3款好用AI工具＋6步驟教學一次看）
Q5. AI 的興起，對企業與工作者帶來哪些衝擊與機會？
A： 矽谷公司已經在實行新的僱傭策略，除非被僱傭者能證明 AI 做不到某項工作，否則公司不會增加人力。這也是微軟、Google 等公司獲利創新高卻仍持續裁員的原因。他們並非因為員工表現不好而裁員，而是因為 pre-AI 時代設計的工作崗位，在 AI 時代已經不再需要。
AI 浪潮的興起，正在取代的是「知識工作者」。這不是危言聳聽，而是世界趨勢。一個月只要花 20 美元（約新台幣 600 元）的 AI，就可以取代一個成本高出數十倍的人力。這正在改變企業的成本結構與商業模式。一個 500 人的公司加上 500 個 AI 員工，其產出絕對會遠遠超過一個 1,000 人的公司，且成本更低。
這也催生了「一人獨角獸」的可能性。當程式撰寫不再是障礙，真正的價值來自於商業想法、解決痛點的能力與產品推廣。一個人用 AI 協作，就像帶領一個由法務、財務、客服、產品經理等各個專業 AI 所組成的團隊，過去需要多人才能完成的任務，現在一個人就能搞定。
Q6. 企業與個人應如何應對 AI 浪潮？你認為最重要的「職能升級」（upskill/reskill）是什麼？
A： 我認為，最重要的職能升級，是讓所有人都成為「AI 的管理者」，即每人都應要學會如何帶領、教導、指派任務、檢核、回饋 AI，最終帶領團隊共同成長。
許多企業都誤以為 AI 是 IT 部門的事，但這完全錯誤。AI 是一個用自然語言溝通的工具，它不只跟程式碼有關，更跟每個人習以為常的工作流程有關。我們應該 reskill 所有一線人員，讓他們都擁有「老闆」的心態與能力，懂得如何帶領「AI 員工」。
具體的做法包括：
1.學會拆解工作：將複雜的任務拆解成細項，並交給 AI 執行。
2.給予清晰的方向與目標：用自然語言告訴 AI 你想要什麼結果。
3.習慣性地檢視與調教：持續檢視 AI 的產出，若有偏差就與它溝通、給予反饋。
中小企業面臨的缺工與人才問題，現在有了新的解決方案，AI 是全世界最優秀的人才，它的試用期以月為單位，且沒有資遣費。若當你發現 AI 員工用不好時，問題往往出在自己身上，而不是 AI。
事實上，AI 帶來的不是工作被取代，而是工作者職能的自動升級。你馬上就有一個或多個 AI 員工可以幫你做事，這迫使你必須從執行者轉變為管理者，學會如何帶領與協作。這是台灣提升競爭力、避免在價值重新分配中掉隊的關鍵。
（延伸閱讀｜EP255. 一位董事長的 Vibe Coding 實作與 AI 三原則 ft. 口袋證券董事長陶韻智）
（本文初稿為 AI 編撰）
