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最近只要談職涯規劃，幾乎不可能避開 AI。

要不要學 ChatGPT？
要不要學自動化？
是不是應該開始學資料分析？
現在不懂 AI，會不會很快被淘汰？

這些焦慮都可以理解。

LinkedIn 2025 年的 Skills on the Rise 顯示，AI literacy 已經成為多個市場與職能中成長最快的能力之一；世界經濟論壇的《Future of Jobs Report 2025》則指出，受訪雇主預期到 2030 年，約 39% 的核心技能會改變。

但如果你現在已經有幾年工作經驗，而且真正想的是：

「我很想離開現在這份工作，但希望先拿到 Offer，或至少先開始有面試機會，再決定要不要離職。」

那我反而不會先問你：

「你會幾個 AI 工具？」

我會先問：

如果三個月後你出去找工作，市場為什麼要比現在更願意買單？

這才是我認為 AI 時代真正重要的職涯規劃問題。

因為工具會換。

真正能跟著你去下一份工作的，是你累積下來的職涯資產。

一、AI 當然要學，但「會用 AI」很快就不夠了

假設今天有三個人都會 ChatGPT。

A 用它寫 Email。

B 用它整理競品資料、縮短研究時間。

C 則重新設計整個團隊的工作流程，讓資料蒐集、初步分析、內容產出與人工審核可以更有效率地串起來。

三個人都可以在履歷上寫：

熟悉生成式 AI 工具。

但三個人的市場價值完全不同。

所以我現在看 AI 能力，不太會只看：

「你會不會用？」

而是會往後追問：

層次	真正要回答的問題
工具使用	你會用哪些 AI 工具？
工作槓桿	它讓你的工作快多少、準多少、少掉多少重複勞動？
商業結果	最後改善了什麼成本、效率、品質、營收或決策？

真正值錢的，不是 Prompt 本身。

而是：

你有沒有把工具變成結果。

二、我自己最近也被 AI 嚇到一次

最近我幫一間公司規劃雇主品牌與線上徵才說明會的 Action Plan。

真正需要我花腦力的，其實是策略：

受眾是誰？
活動怎麼設計？
宣傳節奏怎麼排？
哪些資源要先啟動？
哪些內容才真的能提高報名與轉換？

以前做這種提案，我還得另外預留不少時間，把內容整理成一份像樣的簡報。

但這次，我只是把內容交給公司原本就有的 Canva AI 工具。

初版做出來之後，大概只需要再花十幾分鐘微調。

我當下真的有點震驚。

但我震驚的不是：

「AI 居然會做簡報。」

而是：

我終於可以把更多時間留給真正需要我判斷的地方。

這也是我現在理解 AI 的方式。

AI 最有價值的地方，不是讓你多會一個工具。

而是：

把低價值、重複性的工作壓縮掉，讓你的專業判斷可以被放大。

三、所有商業世界最後看的，還是「需求」與「應用」

我其實聽過不少人私下跟我說：

上了很多 AI 培訓課。

學了不少工具。

看起來什麼都碰過。

但回到工作裡，還是不知道到底能拿來做什麼。

這反而是我比較擔心的狀況。

因為：

你學會一套工具，不代表市場價值就會上升。

所有商業世界，最後看的其實都是需求與應用。

你學的東西，如果解決不了市場、公司、老闆或主管在意的問題，它對你的職涯價值就很有限。

所以我反而比較建議先問：

現在已經有哪些事情，是公司願意付錢請我做的？

接著再問：

AI 能不能讓這件事情做得更快、更準、更有規模？

與其因為 AI 焦慮，突然想把自己整個打掉重練，

我更傾向：

先專注在你原本就擅長、而且已經有人願意付錢請你做的事，再用 AI 或自動化工具放大它。

四、AI 時代，我更重視這 4 種職涯資產

如果你希望下一份工作不是單純逃離現在，而是真正往上走，我會特別看四件事。

1. 專業深度：你有什麼是「做過才會懂」的？

AI 可以快速整理資訊。

但理解什麼答案合理、什麼建議不能直接套、哪個情境真正有風險，還是需要專業判斷。

例如同樣是行銷：

B2B 的長銷售週期、SaaS 的轉換漏斗、醫療產業的法規限制、招募的候選人體驗，都有很多不是看兩篇文章就能掌握的細節。

所以我不太鼓勵工作幾年後的人，只因為 AI 焦慮，就突然覺得：

「我是不是應該全部重新學一個現在最熱門的東西？」

先問另一個問題：

我已經有什麼，是新人加上 AI 也沒辦法立刻複製的？

那很可能才是你下一份工作的底牌。

2. 問題定義能力：不要只證明「我很會做事」

工作年資增加之後，我認為市場開始更在意的，不只是：

這個人可以完成多少 task？

而是：

他知不知道現在真正要解決什麼問題？

例如老闆說：

「最近 LinkedIn 成效不好，幫我多發一點內容。」

一個執行者可能直接開始排貼文。

但另一個人可能先問：

是曝光不足？
受眾不對？
有流量但沒有轉換？
還是 LinkedIn 根本不是這個階段最重要的管道？

後者的價值，並不是比前者「更會 LinkedIn」。

而是：

他可以避免團隊很努力地解錯問題。

AI 越能快速回答「怎麼做」，

「到底該做什麼」就越重要。

3. 成果證據：不要等到要找工作才回想自己做過什麼

這一點是我看很多求職者時，非常常遇到的問題。

工作做了五年、八年。

結果打開履歷，只剩：

負責專案管理
跨部門協作
規劃行銷活動
使用 AI 工具提升效率

然後我再問：

「那你做得怎麼樣？」

想不起來。

所以如果你現在還在職，而且已經隱約知道自己想走，我反而會說：

現在才是最好的準備期。

不要等離職後，才開始努力挖記憶。

你現在就可以開始留下：

不要只記	更值得留下
做了什麼專案	為什麼當時要做？
負責哪些工作	你真正負責哪一段？
用了什麼工具	工具改善了什麼？
完成哪些任務	最後產生什麼結果？
「提升效率」	原本多久？後來多久？影響誰？

我很在意一件事：

量化不是硬塞數字，而是幫助別人理解你的影響力。

數字本身不是價值。

它要能證明：

你的工作到底改變了什麼。

4. 人的槓桿：市場敏銳度、溝通與信賴感

我其實不認為所有傳統基本功都一定要被神聖化。

如果一件工作已經可以穩定交給工具，而且沒有必要再用人工重複做，那當然可以讓工具接手。

但有幾種能力，我現在反而覺得更重要：

市場敏銳度、溝通能力，以及讓別人願意相信你、跟你合作的信賴感。

世界經濟論壇的 2025 報告也顯示，除了科技技能快速成長之外，分析思考、韌性、領導與社會影響力等能力仍然是雇主重視的核心能力。

AI 可以幫你生成一份分析。

但它不能替你判斷老闆真正介意什麼。

它可以幫你寫一封信。

但不能自動讓 stakeholder 願意支持你的方案。

它可以生成漂亮簡報。

但真正坐在會議室裡回答質疑、取捨資源、取得共識的人，還是你。

五、我最擔心的不是你不學 AI，而是你一直學、卻沒有讓市場價值改變

這是我很常看到的一種狀況。

一個人已經很想離職。

但因為一直覺得：

「我好像還沒準備好。」

所以開始：

學 AI。

考證照。

上課。

研究產業。

改 LinkedIn。

想說是不是還要補英文。

每一件事情單獨看都合理。

可是三個月後回頭看：

工作還是一樣痛苦，履歷還沒完成，職缺也沒真正開始投。

這時候最大的問題通常不是：

你學得不夠多。

而是：

你一直沒有驗證，市場到底缺你什麼。

所以我現在很常提醒求職者：

最危險的拖延，往往長得很像努力。

六、如果你還在職，很想走，我會建議先用 4 週測一次市場

如果今天是我自己還在職、已經很想離開，但希望先拿到 Offer，或至少有穩定面試機會再走，

我不會先給自己三個月「準備轉職」。

我會先跑一輪四週。

第 1 週｜暫定方向＋研究 JD

先選 1～2 個可能方向。

找真實職缺。

拆 JD。

看市場到底在要什麼。

然後找出：

我和目標職缺之間，真正的小 gap 是什麼？

我說的小 gap，是：

三週內有機會補起來的能力缺口。

例如：

某個工具不熟。

某種報表不會。

需要補一點產業知識。

這些都可以快速補。

但如果 JD 要的是三年帶人經驗，而你完全沒有管理經驗，

那就不是「上一門課」可以解決的 gap。

第 2 週｜補小 gap＋完成履歷

這一週我會同時做兩件事。

一邊補足真正重要的小 gap。

一邊把履歷完成。

包括：

履歷
求職信
LinkedIn 私訊或其他聯絡訊息
必要的基本作品集

不要無限延伸。

因為你的目標不是：

「把自己變成最完美的候選人。」

而是：

先做到足以進市場。

第 3 週｜正式投遞＋開始記錄數據

這時候就要投出去。

而且我會開始記錄：

投了多少份
哪類職缺有回應
哪類完全沒反應
面試邀約來自哪些方向
哪些公司看過履歷
哪些職缺一直重複出現相同要求

同時準備常見面試題。

這時候真正有價值的事情會開始發生：

你終於不再只靠自己猜市場。

第 4 週｜準備個別面試＋覆盤

如果開始有面試，就準備個別公司與職缺。

同時繼續投遞。

然後回頭看前三週的數據：

如果投了很多都沒有面試，

可能要看：

方向是不是錯了？
履歷有沒有問題？
職缺是不是投得太高？
市場是不是根本不買這個定位？

如果開始有面試，但一直進不到下一關，

那問題可能已經從履歷，轉到：

面試表達、案例、轉職邏輯或職缺匹配度。

這才是有意義的優化。

在職轉職 4 週行動表

時間	核心任務	這週不要做什麼
第 1 週	暫定方向、研究 JD、找小 gap	不要一次決定未來十年
第 2 週	補小 gap、完成履歷與求職訊息	不要為了大 gap 完全停止投遞
第 3 週	正式投遞、記錄數據、準備常見面試題	不要只靠感覺判斷市場
第 4 週	個別面試、持續投遞、覆盤數據	不要因為一兩次拒絕就全部推翻

七、AI 時代的職涯規劃，不是把未來五年全部規劃完

我現在反而會把職涯規劃理解成一個循環：

累積專業 → 使用新工具 → 創造成果 → 留下證據 → 測試市場 → 再決定下一步

你不需要今天預測：

2030 年哪個 AI 工具還存在。

也不需要找出一份「永遠不會被 AI 取代」的工作。

這種保證本來就不存在。

真正值得累積的是：

即使環境改變，你仍然有能力重新組合自己的專業、工具與成果，找到下一個市場願意付錢的位置。

這才是我理解的 Career Longevity｜職涯續航。

如果你很想離職，但一直卡在「我還沒準備好」

這幾年，不管是我自己的跨領域職涯經驗，或陪伴不同年齡、產業與職能的求職者重新定位，我越來越少把問題只看成：

「你還缺哪一張證照？」

而是會先問：

市場到底願意為你哪一種價值付錢？

過去我陪伴過金融、科技、電商、FMCG 等不同產業背景的轉職者，也包含 40+、長期空窗、跨領域與非標準背景。

很多人真正缺的不是更多資訊。

而是：

知道很多，卻一直沒有真的進市場。

白天工作已經很累。

晚上打開求職網站，看幾個職缺。

想到履歷還沒改。

又覺得方向還沒完全確定。

面試也還沒準備。

最後告訴自己：

「這週真的太忙了，下週再開始。」

然後下週再重複一次。

如果你現在最想要的是：

先有面試、甚至先拿到 Offer，再決定要不要離開，

那我反而希望你先確認一件事：

你現在缺的，真的是更多能力，還是一次有結構的市場測試？

因為很多人不是能力不夠。

而是一直停留在學習、準備與想像，從來沒有真正讓市場告訴自己答案。

72 小時求職重啟計畫：先讓下一個選項開始出現

這也是我設計《72 小時求職重啟計畫》的原因。

它不是要你 72 小時裸辭。

也不是承諾三天拿到 Offer。

而是希望你在還有工作的情況下，完成：

Day 1｜方向＋JD 拆解
找到 1～2 個值得測試的方向。

Day 2｜履歷＋成果整理
完成一份真正可以送出去的履歷。

Day 3｜面試準備＋第一批投遞
開始取得真實市場回饋。

如果你的目標是：

「我想先有面試、甚至先拿到 Offer，再決定要不要離職。」

那你現在最需要的，可能不是再多學一門課。

而是：

先讓下一個選項開始出現。

查看《72 小時求職重啟計畫》完整內容 →

延伸閱讀

如果你正在思考下一個職涯階段，可以繼續閱讀：

如果你也正在思考轉職、職涯升級，或下一個十年的職涯方向，我會持續整理：

Career Acceleration｜職涯加速
Career Repricing｜職涯重新定價
Career Longevity｜職涯續航

以及最新的職涯與人才市場觀察。

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AI時代怎麼做職涯規劃？別只學工具，真正要建立的是這 4 種職涯資產

一、AI 當然要學，但「會用 AI」很快就不夠了

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