未來職場智庫Work Forward執行長艾略特（Brian Elliott）以前在Google帶工程團隊時，評估一名工程師能不能錄取，幾乎只看技術能力：技術能力占了95分，溝通合不合拍，只是邊緣加分項。

現在，這個標準正在改變。「這算是一種翻轉，」艾略特說。「我們過去重視的是某個專業領域的深度，現在會越來越看重經驗、學習心態跟領導能力的組合。」

這句話點出AI時代職場最關鍵的變化，企業當然需要懂AI的人，但只會用工具已經不夠。當AI能整理資料、生成內容、輔助分析，雇主更想知道的是，一個人能不能判斷問題、說清楚想法、和別人合作，並在工作內容改變時，繼續把事情往前推進。

企業缺AI人才，也缺會把AI用出價值的人

這不是艾略特一個人的觀察。LinkedIn一份全球調查顯示，每5位求職者中，就有1位認為自己欠缺「對的技能」，讓求職過程更加卡關。

萬寶華人力資源集團（ManpowerGroup）訪問全球3.9萬家企業後發現，AI技能第一次超越傳統工程與資訊技術能力，成為企業最難找到人的技能項目；全球有72%企業表示招募困難。

這個數字說明，企業確實在找懂AI的人。但AI技能變重要，不代表其他能力變得不重要。剛好相反，當工具變得更強，企業更需要有人能把工具產出的資訊，轉成可執行的判斷。

資誠（PwC）《2026年全球AI就業指標》指出，AI正在讓勞動市場走向「雙軌化」：有些工作因AI變得更容易上手，有些工作反而更仰賴判斷力、領導能力與人類專業。

AI一方面降低某些工作的技術門檻，另一方面也放大了人的差距。當大家都能用工具查資料、寫初稿、做分析，真正拉開差距的，會是誰能提出好問題、判斷資訊能不能用、把結果說清楚，並讓團隊願意採用。這些能力聽起來並不新，卻在AI時代變得更關鍵。

溝通：讓專業真的被用上

研究生管理科系入學委員會（GMAC）2026年訪問39國、逾600位企業招募主管發現，溝通與解決問題，是目前企業最看重的兩項能力。

過去提到工程師，很多人會先想到技術深度。艾略特在Google的經驗也是如此：技術夠強，錄取機會就高。

但現在，技術強不代表工作就能推進。

艾略特說，就算是工程師這種高度重視技術的職位，現在也需要能「對上下左右溝通」。這不是會開會、會報告而已，而是能跟主管、同事、跨部門夥伴說清楚：自己在做什麼、為什麼要這樣做、這件事和對方有什麼關係，彼此的工作邊界和共同目標在哪裡。

AI可以幫忙產出程式、整理資料、生成方案，卻不能替你和其他部門對齊目標。工作越來越跨部門，溝通就不只是軟技能，而是讓專業真的被理解、被採用的能力。

敘事力：讓別人聽懂你的價值

溝通再往前一步，就是敘事力。

LinkedIn美洲區經濟研究主管坎騰加（Kory Kantenga）觀察，越來越多求職者卡在不會「說自己的故事」。履歷和自我介紹只是條列做過什麼，卻說不出這些經驗背後的判斷、取捨和結果。

這在AI時代會更明顯。

資誠人才招募與發展主管柏克（Margaret Burke）認為，敘事力是AI時代重要的人類技能之一。「AI會把資訊端到你面前，但你要懂得怎麼把這些資訊講成一個故事，講給客戶聽，」她說。

這不只影響求職面試，也影響日常工作。寫履歷、向主管報告進度、爭取資源、說服客戶採用一個方案，都不只是把資訊列出來，而是要讓對方理解：問題是什麼？你做了什麼判斷？為什麼這樣選？最後帶來什麼結果？

一長串技能清單，未必能讓人記住你。一次具體的專案經驗，反而更能說明你怎麼解決問題。

適應力：工作邊界正在改變

企業重視適應力，和AI導入的速度有關。GMAC調查中，適應力排在企業最看重技能的第三名，僅次於溝通與解決問題。坎騰加的說法更直接：企業想找的，是不會一遇到變動就說「這不是我的工作」的人。

這句話背後，是工作邊界正在變得模糊。

當公司導入AI，有些流程會被改寫，有些職務會多出新任務，有些原本需要多人分工的工作，可能改由一個人搭配工具完成。主管在意的，不是員工什麼都會，而是遇到新情境時，能不能重新理解問題、補上缺口，和團隊一起調整做法。

面試時，與其說自己「適應力強」，不如準備一個具體例子：同事離職或休假時，你是否曾臨時接手不熟悉的任務？原本不在職掌內的工作，你是否曾主動支援？當流程改變，你是怎麼摸清楚狀況、找資源、把事情完成？

重點不是把自己包裝成萬能，而是讓對方看見，你面對陌生任務時，怎麼拆解問題，怎麼把事情往前推進。

好奇心：學習力的起點

適應力能不能成立，最後會回到一件事：這個人願不願意學。

獵才顧問公司LHH（Lee Hecht Harrison）全球人資長史帕克斯（Aly Sparks）指出，職場變動速度太快，每個人幾乎都在面對陌生狀況。這時候，「解決陌生問題的能力」就是好奇心的具體展現。

柏克面試時也會看一件事：這個人有沒有求知欲？能不能當一個獨立思考的人？她認為，好奇心是學習力的起點。「你要先好奇，才會去問AI該怎麼用、該學什麼，」她說。

這裡的好奇心，不是對什麼都感興趣，而是面對新工具、新任務、新問題時，不急著排斥，也不只是等別人給答案。能主動追問「為什麼會這樣」、「還有沒有更好的做法」，才有機會在變動中補上新的能力。

台灣職場也面臨同樣壓力

這股變化不只在美國發生。台灣職場面對的壓力雖然不同，但方向相近。

1111人力銀行2026年公布的調查顯示，75.9%上班族認為，在校所學不足以完全滿足職場所需；其中31.2%認為學用落差大，需要重新學習。

1111人力銀行發言人曾仲葳分析，企業過去徵才多半看學歷和科系，現在更看重即戰力和學習力。AI工具大量導入後，產業變動速度比校園課程更新更快，也讓許多新人進入職場後，仍需要重新適應。

這和國際企業正在談的能力轉向，指向同一件事：單靠學校教過什麼、履歷上寫了什麼科系，已經不夠說明一個人能不能勝任未來的工作。

104人力銀行《大學品牌力報告》也有類似訊號。企業評估新鮮人時，看重軟實力大於硬實力；其中包括能同理他人、與人互動的社會智力，能運用數位資源解決問題的數位素養，以及專案出錯後能調整情緒、重新出發的復原力與自我調節能力。

這些能力，和前面提到的溝通、解決問題、適應力與學習力相互呼應。

台灣的AI人才缺口，也讓這個問題更急迫。國家發展委員會與資策會推估，台灣資訊服務業的AI人才需求平均每年新增約3000到4000人；超過半數（61.5%）企業表示AI人才不足。

企業導入AI的速度加快，學校培養人才的速度未必跟得上。這也讓「進職場後能不能繼續學」，變成更重要的競爭力。

這場翻轉，職場上的人都會遇到

過去20年，很多人努力把專業技能磨深、磨精；現在，專業仍然重要，但已經不是唯一判準。企業還想知道，你能不能把專業放進團隊裡使用，能不能和不同部門合作，能不能面對變動，能不能在陌生問題出現時繼續學。

不管是求職、談加薪、爭取新專案，還是說服主管採用一個提案，最後都會回到同一件事：你能不能把自己做過的判斷、解決過的問題、帶來的結果，講成一個具體、站得住腳的故事，而不是只列出一排技能關鍵字。

AI可以幫你整理資訊，但要讓別人相信你的判斷、看見你的價值，還是得靠人自己說清楚。

資料來源：Forbes1,2、GMAC、LinkedIn、ManpowerGroup、PwC、1111人力銀行、104人力銀行、資策會

核稿編輯：倪旻勤