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title: "AI 時代中不會被取代的人所具備的 3 項能力"
locale: zh-hant
category: ai_data
category_name: "AI 資料"
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published_at: 2026-07-06T11:04:07+09:00
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# AI 時代中不會被取代的人所具備的 3 項能力

> 在人工智慧時代，競爭力並非取決於單純掌握工具的使用方法或從事自動化副業，而是源自將人工智慧深度融入自身工作，並累積獨有的數據與判斷力。尤其是提問能力、問題意識，以及結合經驗與直覺的洞察力，正是造就不可取代性的關鍵。

## Key Points

- 關於 AI 自動化變現的內容，雖可作為解讀技術趨勢的參考資料，但本身並非可持續的競爭優勢。
- 隨著生成式人工智慧日益普及，真正能創造差異的並非模型的存取權，而是個人與組織所擁有的獨特數據與脈絡。
- 雖然中階主管的部分協調與匯報工作可以由 AI 代理取代，但負責任的判斷與人員管理能力依然至關重要。
- 在人工智慧時代，創造力不僅是「無中生有」的能力，更延伸至一種審美眼光，能夠從人工智慧所產生的選項中辨識出優質的方案並加以改進。
- 不可取代的人，是同時具備精妙的措辭、敏銳的問題意識，以及在實戰中累積的經驗與直覺的人。

## 一目瞭然的結論

在 AI 時代，能夠賺錢並生存下來的人，並非單純只是熟悉許多最新 AI 工具的人。更重要的是能精準界定自身工作中的問題、累積 AI 可運用的獨特數據與脈絡，並具備判斷成果的眼光。

YouTube 和線上課程中，充斥著諸如「利用 AI 每天只工作 30 分鐘就能賺大錢」這類訊息。雖然其中部分確實包含實際提升生產力的案例，但相當多內容的運作模式，其實更接近於販售「教人如何利用 AI 賺錢」的教學內容本身。因此，關鍵問題在於： 重點不在於「能用 AI 自動化什麼」，而在於「要利用 AI 解決自己工作中哪些瓶頸」。

## 1. 擺脫 AI 自動化獲利的幻象

### 自動化副業的競爭優勢難以持久

生成式 AI 大眾化後，文字自動生成、圖片生成、短影片製作、部落格自動發文、聊天機器人營運等變現方式迅速普及。然而，在任何人都能使用相同工具的領域，競爭很快就會過度白熱化。 若產出內容品質低落或缺乏原創性，便容易遭到平台、搜尋引擎及使用者的一致冷落。

Google Search Central 指出，大量產出的低品質內容，或是旨在操縱搜尋排名的「大規模內容濫用（scaled content abuse）」，均屬垃圾訊息政策的管制對象。 換言之，相較於「使用 AI」這件事本身，真正危險的是大量生產對人類毫無實質價值的內容這種做法。

### AI 不是副業製造機，而是生產力引擎

可持續的收益並非源自 AI 工具本身，而是來自提升現有工作與事業的效率。

| 方法 | 短期吸引力 | 長期局限 | 更佳方向 |
|---|---:|---|---|
| 運用 AI 自動大量生產部落格・短影片 | 門檻低 | 差異化程度低且難以控管品質 | 生產包含獨特經驗、資料及驗證的內容 |
| 販售提示語集 | 可快速製作 | 易受工具變動影響 | 透過針對特定職務・產業問題的解決方案模板進行升級 |
| 自動化簡單重複性工作 | 立即節省時間 | 任何人都能模仿 | 將工作與組織的數據・流程連結並系統化 |
| 將 AI 融入本業 | 需初期學習 | 執行難度較高 | 可實現永續的成本節省與品質改善 |

舉例來說，餐廳經營者不僅能將 AI 用於撰寫菜單說明，還能結合庫存紀錄、季節性銷量、評論數據及地區活動資訊進行分析，藉此調整進貨量與促銷策略。 企劃人員不僅能讓 AI 負責簡單的摘要工作，還能將過往的提案書與失敗案例一併輸入，藉此提升決策品質。

## 2. 真正的武器是屬於自己的數據與眼光

### 當所有人都使用強大 AI 時，差異就來自於數據

像 ChatGPT、Claude、Gemini 這樣的高效能 AI 服務，只要支付訂閱費，許多人都能使用。僅憑模型存取權本身即構成稀缺競爭力的時期，正逐漸縮短。即使使用相同的 AI，結果仍會有所不同，原因在於使用者提供的脈絡、數據、標準與回饋各不相同。

可提供給 AI 的個人與組織資料範例如下：

- 過往的企劃書、報告、提案書、會議紀錄
- 客戶諮詢、評論、諮詢紀錄
- 個人備忘錄、點子筆記、閱讀紀錄
- 失敗專案的成因分析資料
- 工作檢查清單與決策標準
- 現場作業影片、觀察紀錄、訣竅文件

整理這些資料後，便能成為個人維基或組織知識庫。這不僅是單純的儲存，更會轉化為可搜尋、可摘要、可重新組合的數據資產。

### 建立個人維基的實用方法

個人維基無需是龐大的系統。關鍵在於將零散的記錄彙整，並整理成 AI 能理解的結構。

1. 彙整資料：將備忘錄應用程式、雲端文件、電子郵件、本機檔案、螢幕截圖集中於一處。
2. 標註日期與來源：必須能追蹤日後由 AI 摘要內容的依據。
3. 添加主題標籤：將標籤簡化為「客戶」、「產品」、「點子」、「失敗」、「經驗教訓」、「重複性工作」等類別。
4. 移除敏感資訊：刪除或匿名化個人資料、合約機密及客戶識別資訊。
5. 建立問題清單：預先整理要向 AI 提問的內容。

問題範例如下：

- 過去 3 年來，我的企劃書中反覆出現的優點和缺點是什麼？
- 在客戶投訴中，哪些類型的投訴最有可能導致實際營收損失？
- 我經常拖延的工作有哪些共同模式？
- 成功專案與失敗專案在決策上的差異為何？

### 洞察力：將隱性知識與判斷標準數據化

一般而言，「tacit knowledge」在韓語中譯為「隱性知識」。這類知識雖難以透過文字或手冊完全闡明，卻是熟練者透過身體力行所掌握的知識。此處所指的「眼光」，更接近於隱性知識中那種能判斷「什麼是好的」、「什麼是彆扭的」、以及「哪種選擇適合現場」的直覺。

例如，以下這類知識很難僅靠數字或句子來表達：

- 設計師感覺某個畫面的留白顯得不協調的直覺
- 主廚透過指尖觸感與氣味判斷熟度的能力
- 業務人員從對話流程中察覺客戶猶豫的直覺
- 編輯察覺句子節奏與讀者流失點的能力
- 現場管理者直覺判斷出可能發生事故的工作動線的能力

AI 雖然能夠學習大量文字與圖像，卻無法自動掌握特定組織與個人所累積的現場直覺。因此，未來的競爭力取決於我們能否將內在的隱性知識妥善記錄、具體化，並轉化為回饋數據。

## 3. 職場將以工作單元為單位重新編組

### 工作組合的變革先於整個職業的變革

很難斷言AI會將特定職業徹底淘汰。實際的變化首先發生在構成職務的工作單元上。 諸如資料調查、草稿撰寫、行程協調、摘要、分類、報告格式化等規則性較高的業務，極有可能迅速被自動化。反之，負責任的決策、衝突調解、現場判斷、倫理判斷以及面對面建立信任等，人類的能力依然至關重要。

世界經濟論壇的《2025年就業未來報告》預測，技術變革、綠色轉型及經濟結構變遷將同時催生新職位並取代舊職位。關鍵不在於「職位將消失」這個簡單結論，而在於所需能力組合將迅速改變。

### 中階管理者的危機與重新定義

中階主管一直以來扮演著將目標拆解為具體任務、分配給人員、確認進度，並向上級匯報的角色。其中部分屬於人工智慧代理與業務自動化系統所能勝任的領域。

| 中階管理職務 | 人工智慧取代可能性 | 人類應保留的價值 |
|---|---:|---|
| 彙整日程與狀態報告 | 高 | 解讀重要延遲訊號並決定優先順序 |
| 重複性業務分配 | 中～高 | 考量個人成長階段與團隊衝突的調度 |
| 績效數據整理 | 高 | 判斷數字無法說明的脈絡 |
| 撰寫會議紀錄與摘要 | 高 | 釐清爭論核心與責任歸屬 |
| 戰略決策 | 低～中等 | 包含不確定性、倫理與責任在內的判斷 |
| 組織文化管理 | 低 | 建立信任、動機與心理安全感 |

因此，中階管理者的未來與其說是「消失」，不如說是「重新定義」。單純的傳達者與報告管理者將面臨風險，而能將問題結構化，並協調人與 AI 共同運作的「指揮家型」管理者則會變得更加重要。

### 初階員工的價值並不會消失，但工作方式將有所改變

若由 AI 代為撰寫初稿及進行資料調查，新進員工與初階員工的傳統培訓機會可能會減少。與此同時，初階員工也將迎來新的機會。這是因為，快速審閱 AI 產出的 80 分初稿、反映現場回饋，並融入趨勢敏銳度加以改進的能力，將變得愈發重要。

不過，很難說初級員工的價值會因此自動飆升。關鍵在於企業是否將初級員工定位為與 AI 協作的實驗者及現場資料蒐集者，而非單純的輔助人力。初級員工同樣不應只是將 AI 產出的成果原封不動地提交，而應成長為能發現錯誤並補充脈絡的人。

## 4. AI 時代中能生存下來的三項能力

### 1) 提示設計能力：透過提問設計激發 AI 的潛力

提示（Prompt）並非單純的指令。好的提示應包含目標、語境、限制、標準、範例及輸出格式。 由於 AI 會根據使用者提供的條件來構建答案，因此模糊的問題會產生模糊的答案。

優質提示詞的組成要素如下：

| 組成要素 | 說明 | 範例 |
|---|---|---|
| 目標 | 明確指定期望獲得的結果 | 請將客戶流失的原因歸類為 5 個類別 |
| 背景 | 說明產業、對象、情境 | 這是針對 20 多歲女性的美妝訂閱服務 |
| 資料 | 提供待分析的數據 | 請以最近 6 個月的 300 則評論為基準 |
| 標準 | 提出優質答案的評斷標準 | 請依可行性、成本、效果的順序進行評估 |
| 限制 | 明確列出應避免的條件 | 請勿推斷個人資訊，並避免無根據的斷言 |
| 格式 | 指定成果結構 | 請以表格和優先順序清單整理 |

糟糕的提示語只要求答案；優秀的提示語則設計思考過程。

### 2) 問題意識：將不便轉化為自動化機會的敏銳度

善用 AI 的人通常對不便之處相當敏感。此處所指的不滿並非情緒上的煩躁，而是察覺問題的能力。

- 為何這份報告每週都要以相同方式反覆撰寫？
- 為何每次都必須由人工從頭開始閱讀客戶諮詢內容？
- 為何會議結束後，決議事項與負責人仍不明確？
- 為何新進員工的培訓資料每次都僅以口頭方式傳達？
- 為何失敗案例未被記錄，最終被遺忘？

這些問題正是導入 AI 的起點。不應先尋找技術，而應先找出反覆出現的損失與瓶頸，再判斷 AI 是否適用。

### 3) 經驗與直覺的結合：篩選 AI 產出的審美眼光

AI 能迅速產生大量選項。然而，選項越多，篩選能力就越顯重要。區分優質結果與看似合理結果的審美眼光，源自於經驗與直覺的結合。

若僅有經驗卻無法洞悉趨勢，便可能被過時的判斷所侷限；反之，若僅有直覺卻缺乏經驗，則可能做出看似合理卻無法執行的選擇。在 AI 時代，決策者必須兼具這兩者。

| 能力 | 過往的意義 | AI 時代的意義 |
|---|---|---|
| 知識 | 知之甚多 | 驗證 AI 回答中錯誤與漏洞的標準 |
| 經驗 | 久經實戰 | 懂得該提出什麼問題的能力 |
| 直覺 | 直覺性的偏好 | 發現 AI 產出結果中微妙不自然之處的能力 |
| 創造力 | 創造新事物的能力 | 從眾多替代方案中挑選具價值組合的能力 |
| 執行力 | 親自處理的能力 | 整合 AI 與人類以完成結果的能力 |

## 5. 個人可立即開始的執行檢查清單

### 今日待辦事項

- 將最近一年內製作的文件與筆記彙整至同一個資料夾。
- 列出 10 項重複性工作，並記錄所需時間與頻率。
- 區分交給 AI 處理會很危險的工作，以及可以交給 AI 處理的工作。
- 儲存常用提示語，並比較結果品質。
- 記錄 AI 回答中的錯誤部分，建立屬於自己的驗證清單。

### 本月待辦事項

- 建立個人維基或團隊知識庫的基本分類體系。
- 將客戶、同事及使用者的回饋依主題整理。
- 挑選一項工作，比較應用 AI 前後所需的時間。
- 嘗試將自身擁有的隱性知識轉化為可解釋的檢查清單。
- 建立評估 AI 產出成果的評分標準表。

### 必須遵守的原則

- 切勿隨意將個人資料及商業機密輸入外部 AI 服務。
- 將 AI 回答視為草稿與假設，重要決策須經過驗證程序。
- 對於需要引用來源的內容，應留下實際可驗證的依據。
- 優先考量獨特的經驗與經驗證的資訊，而非低品質的大量生產。
- 將導入 AI 的目的，從單純的成本節省擴展至品質提升與學習速度的改善。

## 結論：AI 並非魔法棒，而是增幅器

AI 並非能讓無所事事的人自動賺錢的魔法棒。AI 更接近於一臺引擎，能大幅增強那些已能發現問題、累積數據並致力創造更佳成果之人的能力。

未來的差異將源自比是否熟悉最新工具更根本之處。關鍵在於：對自身工作脈絡的理解有多深入、能否妥善整理專屬數據、是否具備判斷 AI 產出結果的眼光，以及是否擁有堅持到底解決棘手問題的態度。

不會被 AI 取代的人，並非拒絕 AI 的人，而是能將 AI 融入自身工作架構之中，從而產生更高層次判斷與執行能力的人。

## FAQ

### 在人工智慧時代，最該做的是什麼？
與其盲目學習最新的工具，不如先整理自己的重複性工作、決策瓶頸以及分散的資料。當有明確的問題和優質的資料時，AI 才能大幅提升生產力。

### 如果利用人工智慧（AI）開展自動化副業，是否能持續賺錢呢？
雖然可能獲得部分短期收益，但在眾人皆使用相同工具的領域中，競爭會迅速加劇。長遠來看，將人工智慧與本業、專業知識及獨有數據相結合，才是更穩健的策略。

### 為什麼善於撰寫提示語的能力很重要？
AI 的回答品質會根據使用者提供的目標、情境、限制及標準而有顯著差異。好的提示語並非單純的提問，而是經過精心設計、能引導 AI 正確解決問題的引導語。

### 個人資料如何成為人工智慧的競爭優勢？
過往的文件、備忘錄、客戶回饋及失敗案例，蘊含著他人所不具備的背景脈絡。若能將這些內容進行結構化處理，AI 便能針對個人或組織，提出相應的分析與建議。

### 「顯性知識」和「隱性知識」是同一個意思嗎？
隱性知識是指難以透過言語或文書完全闡明的熟練知識。其中，「眼光」可視為強調辨別優劣、品味及現場判斷力的表述。

### 中階主管會因為人工智慧而消失嗎？
部分管理業務，例如彙整行程、彙整報告及確認工作進度等，可以實現自動化。然而，像調解衝突、做出負責任的判斷，以及規劃團隊成長等需要考量人性層面的角色，依然至關重要。

### 對年輕一代而言，人工智慧是威脅還是機會？
兩者皆是。雖然單純的資料蒐集與草稿撰寫工作可能會減少，但初級人員在審查 AI 產出成果、反映現場數據並快速進行實驗方面的價值，將會提升。

### 可以直接使用 AI 產出的成果嗎？
在處理重要業務時，為安全起見，最好不要直接使用。必須進行事實確認、來源驗證、個人資料檢查，以及符合組織標準的品質審查。

### 在人工智慧時代，創造力將會轉變為何種形式？
由於人工智慧能夠產生大量草稿與構想，因此創造力便涵蓋了挑選優質方案、加以組合，並根據實際情況進行調整的能力。

### 組織該從何處著手導入人工智慧呢？
建議從重複頻率高、具備數據且失敗成本低的業務開始著手。隨後應衡量成效，並在建立完善的安全、責任與驗證程序後，再擴展至核心業務。

## Sources

- [麥肯錫公司：生成式人工智慧的經濟潛力](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)
- [世界經濟論壇：《2025年就業未來報告》](https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/)
- [NIST 人工智慧風險管理框架](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)
- [Google Search Central：Google 網頁搜尋的垃圾內容政策](https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies)
- [YouTube 說明：關於垃圾訊息、欺騙行為及詐騙的政策](https://support.google.com/youtube/answer/2801973)

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