市場上一邊在討論AI會取代多少人，另一邊，相反的現象正在發生。7月，印度最大IT服務商TCS宣布，計畫建立最多8,900人的前線部署工程師（Forward Deployed Engineer，FDE）團隊，專門協助客戶把AI導入企業。8月，Meta則被揭露，年初一度規畫透過AI Agent大幅縮減團隊，最後卻因生產力未達預期而踩下煞車。
企業開始發現，真正困難的是人知不知道該讓AI解決什麼問題？以及如何判斷它做得對不對。答案，藏在這一年AI產業最積極在搶的幾種人才裡。
企業導入AI，需要哪3種關鍵人才？
前線部署工程師：釐清真正需求，讓AI在企業落地
前線部署工程師（Forward Deployed Engineer，FDE），正成為矽谷AI公司搶人的新戰場。根據《Business Insider》引述人力平台Indeed的數據，FDE職缺需求明顯升溫，2026年4月的職缺數比一年前成長約7倍，成長幅度相當驚人。
AI訓練師：運用專業判斷，替模型回答把關
把關AI模型品質的AI訓練師（AI Trainer），則正從過去誰都能接的零工，變成AI公司競相尋找的專業人才。OpenAI、Anthropic、Meta都在找具備法律、醫療、金融等領域知識的人來訓練模型，這股需求也撐起龐大的產業規模，光是媒合平台Mercor，每天發給承攬者的報酬就超過150萬美元。
敘事設計師：從大量內容中取捨，說出清楚的故事
而當AI內容生成變得容易，最後一哩路就回到人的敘事力。也因此，一個過去少有人注意的角色開始受到重視，那就是專門把複雜的事說清楚的人。隨著NVIDIA、SAP、AMD這些科技巨頭接連把「敘事」「用視覺說故事」寫進正式職稱，這項能力也變成一個被正式定義的專業。
這三種人位於AI從技術走向價值的不同階段，卻共同印證了一件事：當AI把執行變得愈來愈便宜，真正有價值的，是那些「只能由人」來做的事。
客戶說不清需求，FDE怎麼找出真正的問題？
AI若要真正在實際場域中派上用場，關鍵往往不是技術。在台灣軟體公司Linker Vision擔任FDE Lead的Summit便觀察到，如今模型的能力大多已經夠強，真正卡關的是部署。最常見的困難點，是客戶自己也講不清楚要什麼，或是說出口的需求其實不是真正的痛點。而怎麼釐清模糊的需求成為AI能解決的問題，往往才是最花工夫的地方。
「FDE就像是顧問、工程師、PM三個角色的綜合體。」Summit形容，這個角色得同時懂業務、能處理複雜的技術部署，還要盯得住專案進度，說穿了就是一個「用AI工具的problem solver（問題解決者）」。
他也用「乘法」來比喻AI，模型愈強，放大的能力倍數愈高，但如果一開始被放大的那個問題就定義錯了，再強的模型也只會把錯誤放得更大。「AI沒辦法自己定義問題，收斂出正確問題的能力，是人很難被取代的部分。」
AI的答案好不好，誰來判斷？
AI給的答案，很多時候沒有絕對的對錯或好壞，需要進一步由人來判斷。AI訓練師Carol在入行前也以為這只是一份照規則走、誰都能上手的工作，實際做起來卻完全是另一回事，因為AI的一則回應可能讀來流暢，卻藏著關鍵的事實錯誤，同一份評分規範，不同人讀了也會有不同解讀。
「這份工作的本質，其實比較像裁判。」Carol形容，訓練師得在沒有標準答案的模糊地帶，對AI的表現做出一致而精確的評判，還要能說清楚理由，這種判斷力，倚賴的是人的經驗以及對情境與文化的理解。也正因為需要這樣的專業判斷，讓這一個職業正逐漸擺脫「零工」印象，進一步朝專業化發展。
PwC最新AI就業研究也看到類似變化：受AI影響的職務，新增任務更傾向需要同理心、判斷力與創造力等人的能力。研究另將職務區分為兩類：一類因AI接手例行任務，更凸顯人的專業判斷；另一類則因AI降低門檻，讓非專家也能執行。前一類的職缺成長速度是後一類的2倍，自2021年以來的薪資成長幅度也高出42%。
當人人都能生成內容，怎麼說故事才是關鍵
AI能又快又好地生成一堆內容，卻無法替你取捨其中哪些真正重要，這一點在簡報上特別明顯。這也是為什麼科技公司開始開出高薪，尋找專門的簡報與敘事設計師。
曾任職美國Yahoo創意行銷與藝術指導、日前因分享被NVIDIA獵頭邀去操刀簡報而掀起討論的黃飛龍認為，這個角色的重點從來不是把投影片做漂亮，而是先弄懂一家公司真正想傳達什麼，再從工程師的技術、主管的願景、行銷的目標裡，取捨出一條清楚的故事線。「當每個人都能生成內容，真正稀缺的不再是內容，而是觀點。」在他看來，當工具人人都有，能為一件事創造方向的人反而更難得。
台灣企業用AI，為什麼買了工具還是卡關？
根據104《AI人才趨勢報告》，2026年台灣企業平均每月招募AI人才已突破10萬人，近五年需求成長97.6%，遠高於整體招募市場。其中需求增幅最高的職類依序為專案／產品管理、業務銷售及行銷。這或許反映出，企業需要的不只是能打造AI的人，還有能讓AI在組織與工作流程中順暢運作的人。
只是需求旺盛，不代表轉型順利。人工智慧科技基金會（AIF）的《2026台灣產業AI化大調查》就觀察到，許多企業導入AI時是「先買了工具，才回頭找用途」，而不是從自己真正的痛點出發，導致投資看不到成效。Summit在第一線的觀察也呼應了這點，他發現台灣企業比較習慣現成、標準化的產品，對FDE這種需要一起磨合的模式還在適應；他看過順利的導入，往往是老闆自己先想清楚要解決什麼，再帶頭去推。
說到底，台灣的挑戰並不在技術，而在於能不能先想清楚要解決什麼問題。當AI工具愈來愈容易取得，缺的反而是能定義問題、又能帶著組織把它落實的人。
身在AI之中，他們反而更看見人的價值
回到最初的問題，當AI幾乎什麼都做得到，人的價值還剩下什麼？有趣的是，這幾位每天與AI貼身工作的人，反而是最不焦慮的，因為他們也愈確定人還有無法被取代的地方。
「只要你對一件事情很有熱情、很有想法，其實你應該不怕沒事做。」Summit說，因為AI剛好能幫你把想法快速實現。黃飛龍的看法則更直接：「未來最有價值的，不是會使用AI的人，而是有經驗與責任的人。」而在Carol看來，與其停在焦慮，不如主動走進去，「去看看這個產業走到哪裡了，然後思考自己可以做什麼。」唯有真正參與，才會看清AI的極限，也才知道自己該培養哪些它做不到的能力。
