AI職場趨勢解析：新鮮人面對自動化就業變革的因應策略

AI浪潮來襲，新鮮人如何面對職場新常態？

記者Mary Cunningham，這名字好像在商業新聞圈有些人提過，她現在人在CBS MoneyWatch。之前她待過「60分鐘」，還有CBSNews.com，以及那個24小時新聞台，基本上，經歷算是滿多元的。對了，她是CBS新聞協同計畫出來的。

說到今年剛畢業的年輕人，其實他們面臨的狀況不太容易。有人說現在找工作變得更棘手，大概跟新一波AI技術出現也有點關係吧。尤其像ChatGPT那種「生成式」人工智慧，看起來正慢慢改變美國很多地方工作的方式。

LinkedIn裡，有一位叫Aneesh Raman的人，他被稱作首席經濟機會官。他前陣子接受CBS MoneyWatch訪談時就講了這麼一句——大致意思是我們似乎正走進另一種經濟型態。有些人可能還記得，從上世紀中段以來，我們差不多處於所謂「知識經濟」裡頭。不過Raman認為，這個階段好像快結束了，新的一輪經濟模式正在悄悄醞釀當中。

其實到底怎樣的新局面會到來，目前也很難預料全貌。不過，有些徵兆已經讓部分觀察者意識到，職場規則和競爭方式可能逐漸發生一些變化。

畢業即失業？AI正在改變哪些行業的就業現狀？

有些人覺得，最近美國剛畢業的年輕人在找工作這件事情上好像變得比過去更不容易了。你說AI的影響嗎？嗯，好像不少行業都開始慢慢有感覺，像是科技圈、金融領域，連媒體、律師相關工作，還有那些做市場調查的，好像都聽說在變動。有一種說法是說，以前大概很少見到剛出社會沒多久的人失業率會比全國平均還要高，但現在這種情況好像真的發生了。

有人提到過，入門職位被AI取代的速度，看起來比高階職缺快上不只一點點。牛津經濟研究院那邊的一位美國資深經濟學家馬丁，是不是叫Matthew？他就曾經談過這個話題。不過，他的意思也沒有講得非常絕對，大致是在某些崗位觀察到類似現象。當然啦，也許不是每個產業都一樣，有時候數據也只是反映其中一部分狀況。

總之，很多人討論這幾年的年輕新鮮人進入職場時遇到的新問題，有些數字聽起來是七八成左右，不過實際情況誰也說不準。AI是不是真的扮演了主要角色？目前看起來可能只是眾多原因之一吧。如果要下結論，大概要再觀察一陣子才知道了。

Comparison Table:

主題	重點
面試準備	利用聊天機器人模擬面試問題，提升自我反應與理解能力。
軟實力重要性	隨著AI技術進步，溝通、解決問題等軟實力愈發重要。
職場選擇	選擇公司比技能更關鍵，應尋找尊重員工的企業文化。
員工培養	詢問公司對員工成長的支持措施及升遷路徑。
靈活入門方案	考慮有設計學徒計畫或輪調制度的公司，以快速補足知識。

哈佛教授說：現在不學AI工具就像當年不會用Office

隨著職場上人工智慧的腳步一天比一天快，很多人其實都還在觀望。不過，有些學者、獵才顧問還有管理顧問倒是覺得，剛從大學畢業的人現在就該開始摸索這些AI工具了。哈佛商學院有位叫傅勒的大概在相關領域頗有聲望的教授，他說現在幾乎所有正在找工作的新鮮人，不管未來要做什麼，都八九不離十會被要求很快上手AI操作。這種情形，好像跟以前大家都得學Office軟體差不多。

他們倒沒說一定要馬上精通，但至少建議可以先從市面上一些比較熱門的AI聊天機器人下手，比如OpenAI或Anthropic那幾個名字時常被提到的服務。有的人可能會覺得工具太多一時難以選擇，可是等真的進入公司後，大概用到的就是這類產品。話雖如此，對新鮮人來講，一邊找工作一邊摸索，其實壓力也不是很小。有些朋友經驗裡，剛開始只是試著玩玩，慢慢地才發現原來很多日常事務都能靠AI省點力氣。

當然，每間公司的狀況也許不太一樣，有的單位可能對於AI應用熱度高一些，也有人會質疑這東西到底好不好用。但無論怎樣，新世代進職場時，被期待具備某種程度的AI能力似乎已經變成主流趨勢。至於該怎麼準備，其實沒有標準答案，就是先試著碰看看吧。

別只把ChatGPT當搜尋引擎，對話式提問才是關鍵

好像現在大家用這些AI工具，大多只是把它們當成搜尋引擎在查資料。不過Fuller提到，其實與其說只是在輸入關鍵字，不如說應該要嘗試跟AI聊聊、丟一些不同角度的問題，會有不一樣的收穫。你想想，有時候問AI事情，如果只是單純一問一答，好像也沒什麼突破。有些人，可能是分析師吧，例如Gartner那邊的Emily Rose McRae，她就覺得學著怎麼玩這類應用程式，也算是一種可以到處派上用場的能力。舉個例子，有人會叫AI幫忙整理文件內容，但整理完以後，還是建議自己再花點時間去對照一下，看看到底正不正確，比較保險啦。所以與其講求效率，或許更重要的是養成檢核資訊的小習慣。這樣長遠來看，學到的方法，不一定只限於和AI互動，在其他地方搞不好也會派上點用場。

小心！HR一眼就能看出你的求職信是AI寫的

有時候AI在求職的時候好像能派上一點用場，填表格、寫些自傳什麼的，不過也不是說完全沒問題。差不多七成左右的人，好像都會在某個環節摸一點AI來幫忙——這是有家叫Career Group Companies的獵頭公司說的，數據準不準就不好講了。其實你要是直接讓機器生履歷或自傳，自己又沒仔細看過，蠻容易被人發現。之前有人聊起來說，有些HR一下子就覺得哪裡怪怪的，這種機械感反而更顯眼。

對於還在找工作的朋友來說，也有人會想著順便練習面試——用AI搭個模擬場景之類，有人覺得可能還行，但效果怎樣見仁見智。有時資訊亂跑，很難界定哪個步驟真的有大幫助。總之，如果工具用了但沒檢查內容，其實反倒容易露餡。所以啊，用歸用，也要自己動腦筋看看吧。

面試前先讓AI當考官，模擬回答讓你脫穎而出

有些人會想讓聊天機器人幫忙，舉例來說，除了可以要它出幾道面試可能碰到的問題外，也有人會請它對自己的回答給點評分。LinkedIn 的 Raman 說，假如你把這種工具拿來摸索自己在面試上的反應和理解，或許就能比不少競爭者早走出一段距離。不過這種狀況好像還是跟個人的思考能力有關。

專家們最近不時提到一件事——隨著人工智慧在某些領域的運算與執行速度已經遠遠超過大部分人，比如精算數學、公司法規遵循等等，人們開始轉而更重視一些所謂「軟實力」，像是溝通協調或解決難題之類。有個說法是：你沒辦法把腦袋裡那些真正需要深度思考的東西全交給 AI 處理。Raman 也提到過，大概還是得靠自己多訓練批判性思維，還有那種比較複雜的策略判斷。

當AI比你更會算數學，軟實力就成了決勝點

有些人會覺得，學歷背景或是哪間大學畢業這種事情，以後好像沒那麼重要了。哈佛那位教授說過，未來招聘看重的，大概會是像好奇心、同理心、創造力這幾個，還有勇氣跟溝通能力——他有時候叫它們「五個C」吧。我記得他建議剛進職場的人，要多注意自己那些不太擅長的軟實力，比如有人很怕上台講話或者在人群中開口，那種情形最好能試著慢慢習慣，不然將來在職場裡，好像會比以前更容易吃虧一點。他提到，有機會的話，其實可以把自己社交方面比較拿手的一些例子寫在履歷表上，多讓對方看到你能帶來什麼樣的互動價值。其實也不只是面試而已，現在有不少公司似乎開始用不同角度評估新人，有時候履歷上的故事，比證書還更吸引人。

LinkedIn專家教你用「5C法則」打造不可替代性

有些人可能會認為，剛畢業時最重要的是學什麼技能，但有專家其實建議，不如先多花點心思在選公司。Raman之前和媒體聊過，說到底，你在哪裡工作，比你進去後負責的細節還要來得關鍵。這幾年因為AI話題很熱，大概也有不少企業動作頻繁，有些好像就是一股腦地想靠新科技直接取代掉原本的人力，但也聽說另一種公司，他們面對這類變化比較謹慎，盡量用比較尊重員工的方式來導入AI。

Fuller那邊則提到，如果能找到那些在科技轉型期間願意跟上潮流、又不急著推翻全部舊東西的公司，大致上學習空間與成長機會都會比一般地方多。這個說法聽起來挺有道理，只是現實裡判斷哪家公司屬於哪一種，好像沒那麼容易。有些剛出社會的年輕人，或許可以試著了解一下自己未來在那間公司的定位，到底是短暫過客，還是真的融入他們未來規劃？雖然誰都無法保證每一步選擇都正確，但偶爾多問兩句、多觀察一些蛛絲馬跡，也許能避開一些突然被AI大洗牌的行業吧。

選公司比選職位更重要？怎麼判斷企業是否善待員工

有些時候，像McRae那樣，會建議在剛開始與用人主管交流時，就先問清楚公司到底願意花多少心力栽培員工。這種問題好像近年越來越多人重視了吧。那員工發展的路線圖現在大概長什麼樣子？可能也有人會想知道升遷機會多不多，或者公司對人才養成有沒有什麼一套做法……她倒是提過幾個方向，例如可以問：「你們覺得哪些事比較重要？」還有「這個工作未來能走到哪裡去？」之類的。不過每家公司講法都不太一樣，有的部門甚至連制度都不是很明確，大約只能從主管描述裡拼湊出一點端倪。有時候他們說得蠻空泛，像怎麼協助同仁變專家，也許只是提到會安排學習資源、偶爾辦內訓，但具體怎操作，大概要多追問才知道。

新鮮人必問：這間公司願意投資員工成長嗎？

在找工作的時候，McRae有提到過，剛畢業沒多久的大學生們，好像可以考慮那些有設計學徒計畫或者是輪調制度的公司。這種方式可能比傳統的初階職缺要靈活一些吧，對於想快速上手、補足知識的人來說，也許是一條不錯的路。不過現在入門工作好像變少了，所以大家會特別關注這類方案。

人工智慧最近挺火的，各種AI工具都出現。說到記者Mary Cunningham，她之前在CBS MoneyWatch寫稿子，還做過「60 Minutes」那個節目的幕後，有一段時間是在CBSNews.com幫忙吧，也待過他們二十四小時新聞台，只是她參加的是CBS News的一個助理培訓計畫，具體細節沒講得很清楚。