AI將如何改變我們的工作？｜影響、風險、對策完整解析
介紹
大家好，上次有介紹過AI擅長的地方，以及他可能會取代的工作，然後初步檢視自身工作的狀況，來做一些調整，這次的話，我們想要更進一步來做分析，以及給定相對應的策略。
未來工作演變
隨著AI浪潮來臨，連帶造成有些工作開始產生變化，在加上一些大公司有AI輔助加持下，以及有預算的考量，就開始實行精簡人力的動作。這也使得在享受AI的同時，也開始會造成一些焦慮，難免會去思考我們自身工作會不會有可能也會受到影響。
以下的話，筆者就提出自身的看法，我認為有些工作一定是AI完全可以取代的工作，這類型的工作一定會慢慢轉變成由AI去執行，就像以前國道收費，有收費員，但後來ETC加入後，完全可以自動化收費，取代了原本收費員工作，然後收費站就關閉，大家就在用ETC直接扣款。我覺得現在AI的狀況也是有點類似這樣。
所以基本上的大原則AI完全可以取代的工作會慢慢變成AI去執行，然後有些工作也會被創造出來，像是AI如果可以擅長處理一些瑣碎重複的事項，那麼人類可能會專注在統合，協調不同工作，以維持讓整間公司正常運行。而人類就會往既有的工作，跟未來被創造的工作去從事，換句話說，人類會往AI無法完全取代的工作走。
對於現在的我們，對於AI完全能取代的工作，有些確定，但也還有很多工作不敢確定，我們只是覺得有可能會被AI取代，但以後會不會真正完全被AI取代，這還是不確定，然後也有預期會有新工作會被創造，但創造到什麼程度，以及什麼工作確切會產生，目前也都不太明朗。都是處在觀望的階段。
策略
那既然未來都不明朗，我們可以怎麼樣應對呢？
短期策略是鎖定人類具有高競爭優勢的工作，這樣的工作就算用AI下去做，人類也不見得會輸他們。因此，還算值得投資。針對這類型的工作，就持續精進。
以筆者自身的工作來說，舉例來說，利用數學推導發展出新的數學方程式，目前看起來人類還是有一定的競爭優勢，而且在發展過程中，牽涉一些創造的能力，這方面對於AI來說，相對比較困難，因為AI是利用既有資料去做統合與延伸，這方面以創造的角度來看，人類就會有一定的優勢，因此，這方面的技能，筆者就會持續的加強。
另外以程式設計來說，AI要產生簡單的程式，是非常擅長，比人類快速許多，這方面人類跟AI競爭的優勢會相對較低，但是對於寫一個複雜程式，大型專案而言，程式架構的設計至關重要，如何讓大型複雜的程式，在不同情況下運行都很穩定，易於維護，針對這類型的工作，人類還是有蠻高的競爭優勢，因為這個需要有非常全面性架構思考能力，需要不斷思考程式之間相互影響的關係，AI目前看起來還沒有那麼擅長，所以針對程式方面的話，可能會加強程式架構設計的能力。而不是專注於撰寫程式內容。
中長期策略就會評估到底哪些工作AI是難以取代，會持續紮根，舉例來說，溝通協調不同的人，確保專案推進，是AI目前比較難以取代的部分，因為這其中牽涉很多因素，那這類型的工作，也有望可以長期去做補強向下紮根，持續加強自己的能力，在未來有機會就可以延伸到這些工作，讓自己也多一個選擇的機會。
在未來轉職方面，舉例來說，工程師未來就可以轉型變成是技術顧問，或產品經理，對開發項目去做設計規劃等等，確保專案的推動。這類型的工作可能會跟現職的工作內容差異比較大，但也適合盡早布局準備，創造更多機會。
上述策略方案跟評估，都是以當前時間點去做考量，因為我們當下才會確切知道AI到底演變到什麼程度，因此，整個過程，也要隨著時間演進，不斷的反思，調整策略。像是有些工作可能以前評估會取代，搞不好未來又沒有被取代，就更可以放心去做這些工作。
每次在不同時間點評估的時候，要擬定短期策略，也要考慮到中長期的策略佈局。
不同職業轉職與補強方向
最後針對不同職業，給定短中長期補強方向與可轉職的職業。這邊是用AI生成的，大家可以先初步參考。
| 職業分類 | 短期補強方向 | 短期可轉職職業 | 長期補強方向 | 長期可轉職職業 |
|---|---|---|---|---|
| 行政文書 / 助理 | Office自動化、簡易Python自動化、流程設計、數據彙整 | 專案助理、流程支援、AI訓練資料標註人員 | RPA流程設計、商業數據視覺化、自動化平台（如Power Automate） | 數位轉型顧問、流程優化工程師、業務分析師 |
| 客服人員 | 熟悉CRM、AI回覆微調、客訴分類、客服腳本撰寫 | 社群客服、問答系統訓練助手 | Chatbot設計、語意分析、客戶旅程規劃 | 客服體驗設計師、用戶研究員、AI語意模型優化師 |
| 資料輸入員 | 學習OCR技術應用、Google Apps Script、自動表單整合 | 資料管理助理、測試人員 | 結構化資料分析、資料清洗、資料標記系統操作 | 資料工程師助理、數據處理員、機器學習資料管控人員 |
| 會計 / 出納 / 記帳士 | Excel VBA、簡易稅務規劃、電子發票平台整合 | 財務助理、報表彙整人員 | 企業財報解讀、稅務模型應用、AI生成財報 | 財務顧問、Fintech財報分析師、稅務AI顧問 |
| 平面設計師 / 美編 | Canva、Midjourney、Figma使用、AI生成圖整合 | 圖文社群小編、品牌素材設計 | 動態設計、品牌策略、UX設計、影片剪輯、AI風格訓練 | 品牌設計師、互動媒體設計師、產品設計顧問 |
| 翻譯 / 校對 | 使用DeepL/ChatGPT輔助翻譯、專精特定領域（如科技、法務）、語言本地化 | 技術文件編輯、產品說明翻譯助理 | 多語內容規劃、語意模型訓練、跨國內容策略 | 多語品牌顧問、語意訓練資料工程師、國際業務內容經理 |
| 新聞記者 / 編輯 | 快速摘要寫作、生成式AI篩稿、社群觸及優化、SEO文章規劃 | 新聞摘要編輯、內容管理員 | 深度報導策略、事實查核技術、AI協作腳本撰寫 | 數位媒體策展人、內容演算法顧問、生成式內容監督編輯 |
| 國中小老師 / 講師 | 數位教材設計、互動平台（如Nearpod）、拍攝教學影片 | 線上輔導老師、內容撰寫人員 | 個人化學習系統設計、學習數據分析、教育平台顧問 | 數位學習顧問、AI導學系統設計師、教育科技公司內容總監 |
| 銀行內勤 / 櫃檯 | 線上理財產品知識、風險說明技巧、數位理財服務平台整合 | 理專助理、金融產品客服 | 理財規劃顧問、金融產品數據分析、Fintech系統導入 | 數位理專、金融產品設計師、財務健康顧問 |
| 銷售 / 導購人員 | 顧客資料紀錄技巧、CRM使用、銷售腳本提升 | 電商商品介紹、客戶開發助理 | 數位銷售分析、個人化推薦系統理解、銷售策略設計 | 電商營運經理、業務策略師、MarTech導入顧問 |
| 物流作業 / 倉儲員 | 條碼系統熟練、WMS操作、物料追蹤知識 | 倉儲助理、系統操作人員 | 智慧物流系統理解、自動搬運規劃、供應鏈數據分析 | 供應鏈分析師、智慧物流調度師、無人倉儲設計工程師 |
| 電話訪問員 | 詢問技巧、問卷邏輯設計、錄音分類 | 客戶調查員、社群輿情觀測 | NLP語意分析、問卷自動生成、受眾建模 | 市場調查分析師、語意數據分析師、顧客行為模型分析師 |
| 程式初學工程師 | Git操作、No-code平台（如Bubble、Webflow）、API整合知識 | 前端助理工程師、自動化工具操作員 | AI應用整合、資料處理模組開發、MLOps流程設計 | AI應用開發工程師、平台整合工程師、技術產品經理 |
| 影片剪輯師 | CapCut、剪映、AI自動字幕、AI剪輯邏輯理解 | 短影音剪輯師、直播剪接助手 | 動態視覺創意、短影音腳本設計、影片推薦演算法理解 | 數位影像導演、影音策略總監、AI視覺素材策劃 |
| 律師助理 / 法務 | 法條查詢工具熟悉、判例摘要彙整、合約條文格式化 | 法規資料彙整員、合約摘要人員 | 智慧合約分析、判例推薦系統理解、法律風險預測 | 法律科技顧問、法規模型訓練師、企業內部法務分析師 |
| 醫檢 / 護理行政人員 | 醫療系統操作、病歷紀錄標準化、影像標記技巧 | 醫療資料標註、診所助理 | 醫療影像AI訓練、醫療數據視覺化、病歷語意分析 | 醫療AI訓練師、智慧醫療系統規劃師、健康數據顧問 |
結論
本篇文章針對未來AI可能取代工作的部分，進行介紹，以及擬定策略因應，希望這邊可以幫助大家工作順利!
