生成式AI讓求職者可以快速修改履歷、撰寫求職信，甚至針對不同職缺大量客製化內容，卻也讓企業越來越難單靠一份履歷判斷人才。招聘平台Sapia.ai創辦人暨執行長Barb Hyman直言，傳統履歷已經「壞掉了」，未來企業找人可能不再只看學歷與工作經歷，而是直接確認求職者到底具備哪些技能。記者彭夢竺／編譯

生成式AI讓求職者可以快速修改履歷、撰寫求職信，甚至針對不同職缺大量客製化內容，卻也讓企業越來越難單靠一份履歷判斷人才。招聘平台Sapia.ai創辦人暨執行長Barb Hyman直言，傳統履歷已經「壞掉了」，未來企業找人可能不再只看學歷與工作經歷，而是直接確認求職者到底具備哪些技能。

英國畢業生就業市場已經出現明顯變化。英國學生雇主協會（Institute of Student Employers）數據顯示，2025年英國畢業生雇主平均每個職缺收到140份申請，創下30年來最高紀錄。當AI讓求職者能大量產生履歷與求職信，企業從大量申請中找到真正適合的人，反而變得更加困難。

[caption id="attachment_267040" align="aligncenter" width="1536"] 現在許多求職者在撰寫履歷時，會使用AI幫忙做優化。（圖／AI生成）[/caption]

AI讓每份履歷都能「量身打造」

Hyman認為，問題在於AI現在可以輕易把同一名求職者的履歷，針對任何職缺重新包裝。如果企業仍把履歷當成第一道重要篩選工具，就可能錯過真正適合的人。

她舉例，一名美髮師從工作經歷來看，可能不像客服中心職缺的典型候選人，但美髮師每天需要傾聽顧客需求、展現同理心，還得持續解決各種問題，這些能力反而可能非常符合客服工作。

因此，直接評估技能，有機會看見傳統履歷無法呈現的能力。

企業開始改成「技能優先」 近2/3已採用

這種招聘方式也正在增加。招聘公司Michael Page 2026年研究顯示，約三分之二英國企業已經採用技能導向招聘；近60％求職者也表示，如果職缺是以技能而非傳統學歷或職涯經歷定義，自己會更願意投遞。

AI同時正在改變企業認定的「能力」。AI決策公司Taktile技術長James Broadhead表示，以前工程師可能需要3週才能完成一個原型，現在利用AI，一個下午就可能做出10個版本。真正困難的事情因此從「做不做得出來」，轉變成「能不能判斷哪一個真的好」。

Taktile現在除了技術能力，也會觀察求職者與客戶溝通的能力、自我反思，以及是否願意質疑自己做出的成果，同時關注候選人是否持續嘗試新的AI工具。

Broadhead甚至表示，由於AI模型更新速度太快，公司會直接詢問求職者：「過去3週，你改變了哪些AI工具的使用方式？」

履歷寫得再漂亮 不如直接做給企業看

部分企業則乾脆把招聘變成實戰測驗。數位行銷與廣告公司PMG會要求畢業生求職者到現場完成實際任務，包括團隊合作及處理客戶需求，希望直接觀察候選人如何互動、思考與完成工作。

PMG歐洲、中東及非洲區總裁Josh Krichefski認為，在真正要求一個人完成任務以前，很難知道他是否具備所需能力，「過去的經歷並不能告訴你這件事」。

這種改變甚至可能替缺乏工作經驗的新鮮人帶來不同機會。當企業更在意「現在能不能做」，而不是「以前做過什麼」，傳統履歷上的年資優勢也可能降低。

AI弄亂招聘 也可能反過來解決問題

有趣的是，造成履歷可信度下降的AI，也可能成為企業改善招聘的工具。Hyman認為，傳統履歷與面試原本就容易受到人為偏見影響，例如主管可能有意或無意偏好與自己背景相似的人。AI則可以協助企業從大量候選人中找出不同背景、但具備所需技能的人才。

不過，這不代表AI應該完全取代真人招聘。Hyman認為，AI更適合處理大規模的前期篩選，最終錄取決定仍應交給真正會與新員工一起工作的團隊。

當AI可以讓每個人快速產生一份看起來完美的履歷，企業真正想知道的問題，也可能逐漸從「你以前在哪裡工作」，變成更直接的「你現在到底會做什麼」。

資料來源：CNBC

這篇文章 AI讓履歷失效了？求職者一鍵狂生履歷 企業改成「直接測技能」找人才 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

AI能力正在從職場加分項目，快速變成新鮮人的基本要求。美國大專院校雇主協會（NACE）最新「Job Outlook 2026 Spring Update」調查發現，目前超過三分之一的入門職缺要求具備AI技能，相較2025年秋季調查已增加至近3倍；近6成企業甚至開始安排實習生參與需要使用AI工具與技能的專案。記者彭夢竺／編譯

AI能力正在從職場加分項目，快速變成新鮮人的基本要求。美國大專院校雇主協會（NACE）最新「Job Outlook 2026 Spring Update」調查發現，目前超過三分之一的入門職缺要求具備AI技能，相較2025年秋季調查已增加至近3倍；近6成企業甚至開始安排實習生參與需要使用AI工具與技能的專案。

調查也發現，企業現階段談AI，重點仍不是「用AI取代新鮮人」，只有11％企業正在討論AI是否可以取代部分職位，多數公司反而思考如何把AI放進既有工作，代表未來企業需要的可能不是「不需要人」，而是「會跟AI一起工作的人」。

[caption id="attachment_237689" align="aligncenter" width="1200"] 在新鮮人求職市場競爭日益激烈的情況下，面試過程中，除了履歷之外，重要的是展現積極度與韌性。 （圖／123RF）[/caption]

超過1/3入門職缺要求AI技能

NACE這項調查於2026年2月12日至3月17日進行，共有185家企業參與。結果顯示，目前已有超過三分之一的入門職缺要求AI技能，比例接近2025年秋季時的3倍；與6個月前相比，AI技能也更頻繁出現在企業的職缺說明中。

另外，28％企業表示，目前正在尋找能夠把AI運用到工作中的早期職涯人才。AI要求甚至一路延伸到實習階段。近60％企業表示，已經會安排實習生執行需要使用AI工具與相關技能的專案，顯示學生還沒正式進入職場，就可能先被要求證明自己具備AI應用能力。

企業談AI取代職缺只有11％

不過，AI技能需求快速增加，並不代表企業已經準備大量減少新鮮人職缺。調查顯示，企業目前討論AI時，多數仍聚焦在探索技術、倫理問題、生產力提升，以及AI如何改變特定工作任務。真正討論AI對「職務設計」與「人力配置」影響的企業，目前約占2成。

從人力規劃來看，超過三分之二企業正在思考AI如何應用於職務中的不同任務，但只有11％正在討論AI是否可以取代部分職位。超過一半企業也表示，AI目前並沒有減少入門員工負責的工作任務；只有略高於四分之一認為，AI已經降低企業對這些任務的需求。

真正要學的是「怎麼把AI用進工作」

更值得注意的是，企業現在尋找的AI人才，也不只是懂得操作特定生成式AI工具。NACE指出，在目前尋找具備AI能力人才的企業中，需要的技能主要是讓員工利用AI輔助人類工作，而不是直接取代人類。

這也意味著，未來新鮮人的競爭可能從「會不會使用AI」，進一步變成能不能把AI真正放進工作流程，同時搭配批判思考與技術能力，判斷什麼工作適合交給AI、如何檢查結果，以及如何利用AI提高工作效率。

NACE認為，目前數據更接近AI正在「重塑」早期職涯工作，而不是直接「取代」新鮮人。

當超過三分之一的入門職缺已開始要求AI技能，甚至連實習生都被安排執行AI專案，對即將進入職場的學生而言，AI能力也正在從履歷上的額外亮點，逐漸變成企業評估新鮮人的新門檻。

資料來源：NACE

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履歷上的經歷越豐富，不一定越容易找到工作。根據Monster最新「2026 Overqualification Report」調查發現，57％受訪者表示，如果刪掉部分工作經歷能讓錄取機會提高一倍，他們願意這麼做；更有40％認為，自己曾因為被企業認定「Overqualified（資歷過高）」而錯失工作機會。記者彭夢竺／編譯

履歷上的經歷越豐富，不一定越容易找到工作。根據Monster最新「2026 Overqualification Report」調查發現，57％受訪者表示，如果刪掉部分工作經歷能讓錄取機會提高一倍，他們願意這麼做；更有40％認為，自己曾因為被企業認定「Overqualified（資歷過高）」而錯失工作機會。

這項調查於2026年7月21日至24日進行，共訪問1,001名美國成年人。結果顯示，對部分求職者來說，現在的問題已經不是「經歷不夠多」，而是如何避免自己看起來「太資深」。

[caption id="attachment_251851" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

4成人認為曾因「太資深」被刷掉

Monster調查發現，40％受訪者認為自己曾因資歷過高遭企業拒絕，其中21％曾被直接告知「Overqualified」，另有19％雖未獲得明確理由，但高度懷疑這就是自己沒有拿到工作的原因。

即使沒有真的遭到拒絕，也有45％受訪者表示，曾經遇到很想應徵的職缺，卻擔心自己的經歷與資格太好，反而降低錄取機會。這也讓求職者面臨新的難題：除了證明「我有能力做好這份工作」，還得讓企業相信「我真的想做這份工作」。

57％願意刪經歷 43％早就動手改履歷

為了避免被貼上「資歷過高」標籤，不少人甚至開始主動弱化自己的履歷。57％受訪者表示，如果刪掉部分工作經歷能讓錄取機會提高一倍，他們願意這麼做；實際上已有43％曾經刪除或淡化至少一項履歷背景。

最常被拿掉的是較早期的工作經歷，占18％；另有6％會刪除畢業年份、6％降低履歷呈現的工作年資，還有人選擇淡化重大工作成果、高階學歷、領導經驗，甚至拿掉過去的高階職稱。

換句話說，部分求職者不是沒有經驗可以寫，而是刻意讓自己「看起來沒那麼資深」。

企業怕的不是能力？「留不久」才是關鍵

為什麼企業可能不願錄用資歷明顯超過職缺需求的人？36％受訪者認為，企業最擔心這類人才找到更好的機會後很快離職；35％認為企業會預期資深人才要求更高薪資。

另外13％認為企業擔心資深員工挑戰管理階層，9％認為是擔心無法融入團隊，7％則認為企業害怕員工很快對工作感到無聊。

從求職者角度來看，「Overqualified」帶來的疑慮，可能已經不只是能力是否符合，而是企業對薪資、穩定度與管理難度的預期。

主動「降級」求職 不一定是走投無路

不過，資深工作者應徵較低階職位，也不代表找不到更好的工作。在願意主動應徵自己資歷過高職缺的受訪者中，25％表示最大的原因是追求更好的工作與生活平衡；19％是因為真的想進入特定公司，18％希望降低工作壓力與責任。

另外還有14％追求更高的工作穩定性、13％希望取得遠距或彈性工作的機會，11％則是為了轉換職涯跑道。

Monster認為，企業如果單純看到資歷豐富就認定求職者「待不久」或「一定要求高薪」，可能因此錯過真正想要這份工作的人。

對求職者而言，與其只是隱藏經歷，更重要的可能是把「為什麼願意做這份工作」說清楚。當資歷越高反而可能成為招聘疑慮，如何讓企業理解自己的求職動機，也成為資深工作者找工作時的新課題。

資料來源：Monster

這篇文章 太資深也成地雷！57%求職者曾「刪經歷」換取機會 刻意隱藏資歷、學歷 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

AI快速改變職場，不少人擔心工作未來是否會被取代，但美國未來10年成長最快的職業，主角可能不是AI工程師或科技人才。美國勞工統計局（BLS）最新就業預測顯示，2025年至2035年成長速度最快的10種職業中，有6種屬於醫療保健與社會援助領域，其中護理師執業人員（Nurse Practitioner）更位居前列。記者彭夢竺／編譯

AI快速改變職場，不少人擔心工作未來是否會被取代，但美國未來10年成長最快的職業，主角可能不是AI工程師或科技人才。美國勞工統計局（BLS）最新就業預測顯示，2025年至2035年成長速度最快的10種職業中，有6種屬於醫療保健與社會援助領域，其中護理師執業人員（Nurse Practitioner）更位居前列。

BLS就業預測部門主管Emily Krutsch表示，醫療相關職缺需求持續增加，主要受到美國人口老化，以及行為健康問題、癌症、心臟病與糖尿病等慢性疾病盛行影響。

[caption id="attachment_172554" align="aligncenter" width="1200"] AI醫療正逐漸改變傳統醫療模式，成為未來醫療發展的重要方向。（圖／123RF）[/caption]

未來10年新增近13.8萬名護理師執業人員

從2025年至2035年，護理師執業人員預計增加約13萬7,800個工作機會，也是成長百分比最高的職業。若從實際新增工作數量來看，醫療與健康服務經理（Medical and Health Services Managers）增加幅度更大，預估未來10年將新增約15萬5,100個職缺。

事實上，醫療業目前已是美國創造工作機會的重要來源。光是今年7月，醫療產業就增加2.2萬個工作機會，雖然低於過去12個月的平均增幅，仍高於許多其他產業。

科技業仍有2職業入榜 AI曝險高卻不代表工作消失

雖然醫療相關職業占據多數，科技人才並沒有完全缺席。成長最快的10種職業中，有2種屬於電腦與數學領域，反映企業對IT產品與服務，以及大量資料儲存、管理和分析的需求持續增加。

其中，資料科學家預計在2025年至2035年間增加約9萬5,400個工作機會；電腦與資訊研究科學家則預計增加約8,400個。

值得注意的是，BLS將這兩種職業列為AI相對曝險程度「非常高」的工作，代表相較其他職業，有更高比例的工作內容可以由AI協助或完成，而且部分任務已經能由大型語言模型執行。

不過，BLS也特別強調，AI曝險程度並不是就業成長或衰退的預測。換句話說，一份工作即使高度受到AI影響，也不代表相關職缺一定會減少。

綠能職缺也入榜 AI資料中心推升用電需求

另外2種進入前10名的職業則來自再生能源產業，分別是太陽能光電安裝人員與風力發電機維修技術人員。隨著AI普及以及資料中心等基礎設施擴張，電力需求增加，也帶動相關能源人才需求。

BLS預期這兩種職業都將出現「非常快速」的就業成長，不過因為原本就業規模相對較小，未來10年兩者合計新增工作仍不到1.5萬個。

美國未來10年就業僅增3.5％ 成長明顯放慢

儘管部分醫療、科技與綠能工作快速增加，美國整體就業市場未來10年的成長速度預計明顯放緩。BLS預估，美國就業人數將從2025年的1.703億增加至2035年的1.762億，增幅約3.5％，明顯低於2015年至2025年的10.9％。

人口老化是其中一項重要因素。隨著更多高齡工作者接近退休，加上年輕人口不足以完全補上，勞動參與率預計下降，也將限制整體就業成長。

BLS也提醒，長期勞動市場預測始終存在不確定性。即使某些職業被預測將衰退，也不代表完全沒有工作機會，因為退休、離職與人員流動仍可能創造新的職缺。

至少從目前預測來看，在AI成為職場焦點之際，未來10年美國成長最快的工作並沒有被科技業包辦，反而是人口老化與醫療需求，正在推動另一波更龐大的用人需求。

資料來源：CNBC

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AI快速改變職場，也開始影響學生選科系與規劃職涯的方式。《CNBC》與SurveyMonkey最新調查發現，近4成仍在就學的學生與工作者，已經因為AI考慮更換主修、研究領域或課程；另有45％重新思考自己應該培養哪些技能，顯示AI帶來的不確定性，正在提前改變年輕人的升學與求職選擇。記者彭夢竺／編譯

AI快速改變職場，也開始影響學生選科系與規劃職涯的方式。《CNBC》與SurveyMonkey最新調查發現，近4成仍在就學的學生與工作者，已經因為AI考慮更換主修、研究領域或課程；另有45％重新思考自己應該培養哪些技能，顯示AI帶來的不確定性，正在提前改變年輕人的升學與求職選擇。

這項調查於7月22日至27日在美國進行，共訪問1,686名學生及仍在就學的工作者，調查誤差約正負2個百分點。

[caption id="attachment_190745" align="aligncenter" width="2816"] 隨著Z世代工作者重返辦公室，他們正在以自己的方式重塑企業文化。（圖／AI生成）[/caption]

近4成考慮換科系 失業學生比例更高

調查顯示，近40％仍在就學的學生與工作者，曾因AI考慮更換主修、學習領域或修習課程；如果只看目前沒有工作的學生，比例更提高至44％。

另一份Gallup與Lumina Foundation今年4月公布的報告也呈現類似現象。根據2025年10月針對3,801名美國學生進行的調查，約42％學士班學生、56％副學士學生表示，因為擔心AI影響未來職涯，至少曾「相當程度」考慮更換主修。

Lumina Foundation影響與規劃副總裁Courtney Brown先前表示，許多學生真正擔心的是，現在投入大量時間與金錢取得學位，未來進入就業市場時究竟還能不能得到相應回報。

31％連「要去哪個產業」都開始動搖

AI影響的不只是科系選擇。調查也顯示，31％受訪學生與在學工作者已經改變或考慮改變未來想進入的產業；在目前沒有工作的學生當中，比例更達39％。此外，45％重新考慮自己要培養哪些技能、34％改變或重新思考要應徵哪些工作，還有35％重新評估未來希望加入哪些公司。

也就是說，從「讀什麼」到「學什麼」，再到「畢業後去哪裡工作」，AI都已經開始影響學生的選擇。

資工失業率升至7％ 但不代表科系沒前景

面對AI帶來的職涯焦慮，部分學生也開始對過去被視為熱門選擇的科系產生疑慮。大學生職涯教練、Career Beginnings創辦人Jessica Roffe以電腦科學為例指出，截至2024年，電腦科學畢業生失業率已升至7％，加上大型科技公司在前幾年過度招聘後，近年也放慢校園招募腳步，讓部分學生對選擇相關科系更加猶豫。

但她強調，這並不代表電腦科學已經不值得就讀。除了大型科技公司，銀行、醫院等不同產業同樣需要電腦科學人才，關鍵在於學生能不能把自己的專業能力轉移到不同產業。

別急著猜「哪個科系不會被AI取代」

Niche教育與勞動市場經濟學家Allison Shrivastava認為，學生擔心AI影響未來職涯相當自然，因為現在同時存在「AI會創造工作」與「AI會減少工作」等不同聲音。

但她也擔心，在AI對各種職業的長期影響尚未完全明朗以前，學生可能太早做出反應。與其試圖找出一個「最保證找得到工作」的科系，Roffe建議，學生更應該思考自己需要建立哪些能提高職場競爭力的能力。

她特別點出批判性思考、解決問題、好奇心與懷疑精神。尤其當工作大量使用AI時，企業需要的不是直接相信AI答案的人，而是能夠嚴格檢查、判斷AI產出是否正確的人。

AI正在改變學生對未來職涯的想像，但現階段真正需要調整的，可能不只是「要不要換科系」，而是如何在原有專業之外，建立即使工具持續變化仍能使用的核心能力。

資料來源：CNBC

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AI用得越多，不代表越會用AI。Microsoft（微軟）分析超過10萬筆Microsoft 365 Copilot匿名對話，並調查10個國家、2萬名AI使用者後發現，真正能把AI Agent運用在複雜工作流程、甚至建立多Agent系統的「Frontier Professionals」，只占受訪AI使用者16％。有趣的是，這群AI高手反而更常刻意「不用AI」，避免自己的能力因過度依賴工具而退化。記者彭夢竺／編譯

AI用得越多，不代表越會用AI。Microsoft（微軟）分析超過10萬筆Microsoft 365 Copilot匿名對話，並調查10個國家、2萬名AI使用者後發現，真正能把AI Agent運用在複雜工作流程、甚至建立多Agent系統的「Frontier Professionals」，只占受訪AI使用者16％。有趣的是，這群AI高手反而更常刻意「不用AI」，避免自己的能力因過度依賴工具而退化。

研究指出，AI正在讓更多人有能力完成過去需要高度專業知識的工作，但隨著AI接手越來越多執行任務，人類真正重要的能力也開始從「自己產出答案」，轉向判斷、檢查、修正AI結果，以及決定哪些工作該交給AI。

[caption id="attachment_251850" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

16％AI高手開始用Agent處理複雜工作

Microsoft將研究中最進階的AI使用者稱為「Frontier Professionals」。這群人不只是使用AI寫信、摘要或查資料，而是已經利用Agent處理多步驟工作流程，甚至建立多Agent系統。

他們也會主動重新思考既有工作流程，判斷哪些環節適合由Agent輔助或自動化，甚至參與建立團隊或組織共同使用的AI標準。不過，這群人目前只占受訪AI使用者的16％，人數不多，卻代表目前最成熟的一批AI使用者。

AI高手反而更常刻意「不用AI」

更值得注意的是，越熟悉AI的人，反而越清楚哪些事情不能完全交給AI。調查發現，43％的Frontier Professionals表示，會刻意選擇部分工作不使用AI，藉此維持自己的技能，相較之下，其他使用者只有30％這麼做。

同時，有53％AI高手會在開始工作以前，先停下來判斷哪些工作應該交給AI、哪些應該由人類完成，其他使用者則只有33％。

Microsoft認為，這群進階使用者並沒有把自己的思考能力完全「外包」給AI。他們知道，如果想長期有效運用AI，就必須持續培養人類本身的能力，避免因為工具越來越強，反而讓自己的技能逐漸退化。

50％認為「檢查AI答案」變得更重要

當AI開始承擔更多工作，人類的判斷力也變得更加重要。調查顯示，50％AI使用者認為，AI承擔越來越多工作後，「AI輸出品質控管」的重要性隨之提高；另有46％認為批判性思考，也就是客觀分析資訊並做出合理判斷，變得更加重要。

甚至有86％受訪者表示，他們會把AI產出的內容視為「起點」，而不是最終答案，自己仍然必須對思考與結果負責。

AI不只省時間 66％能投入更高價值工作

研究也發現，AI帶來的改變並不只是讓員工「做得更快」。Microsoft分析超過10萬筆Microsoft 365 Copilot匿名對話後發現，49％對話都在支援認知型工作，包括分析資訊、解決問題、評估與創意思考；另外19％與人際協作有關、17％用來產出工作成果，15％則用於尋找資訊。

調查中有66％AI使用者表示，AI讓自己能把更多時間投入高價值工作；58％甚至表示，現在已經能完成一年前自己無法做到的工作。

問題可能不在人 而是公司跟不上

不過，Microsoft研究也發現，員工開始學會更進階的AI使用方式，企業制度卻未必跟得上。

只有19％AI使用者同時具備較高個人AI能力，且所在組織也已做好準備；另有10％屬於「有能力卻被卡住」的族群，也就是員工已經具備較強AI技能，公司卻缺乏足以支持他們的制度與環境。

此外，只有26％受訪AI使用者認為，公司領導階層對AI已有明確且一致的方向。

一方面，65％AI使用者擔心如果不能快速運用AI調整工作方式，自己就會落後；另一方面，45％卻認為，比起重新利用AI設計工作流程，專心完成目前既有目標反而更加安全。

甚至只有13％表示，即使AI工作流程改造最終沒有達成預期成果，公司仍會對這類創新行為給予肯定或獎勵。

Microsoft將這種現象稱為「轉型悖論」（Transformation Paradox）：員工已經準備重新設計工作方式，但企業既有的績效指標、獎勵制度與工作規範，卻仍然鼓勵大家按照過去的方法做事。

在AI能力越來越強的職場，真正拉開差距的可能不再只是「誰最會使用AI」，而是誰知道什麼時候該用AI、什麼時候不該用，以及能不能保留最終的判斷與思考能力。

資料來源：微軟

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企業找不到人才，不一定只是求職者不夠多，也可能是在履歷投出去之前，就先被徵才流程勸退。Monster最新「Job Search Deal-Breakers Report」調查超過1,000名美國勞工發現，60％求職者表示，如果職缺沒有公開薪資範圍，他們根本不會投履歷；除了薪資不透明，無薪作業、職缺內容模糊、申請流程太複雜，也都可能讓人才直接放棄。記者彭夢竺／編譯

企業找不到人才，不一定只是求職者不夠多，也可能是在履歷投出去之前，就先被徵才流程勸退。Monster最新「Job Search Deal-Breakers Report」調查超過1,000名美國勞工發現，60％求職者表示，如果職缺沒有公開薪資範圍，他們根本不會投履歷；除了薪資不透明，無薪作業、職缺內容模糊、申請流程太複雜，也都可能讓人才直接放棄。

調查顯示，現在求職者在意的不只是「這份工作適不適合我」，也開始檢視企業是否願意提供清楚資訊，以及整個招募流程是否尊重候選人的時間。

[caption id="attachment_235159" align="aligncenter" width="1200"] 履歷不只是列出工作經歷，更要清楚展現自己的價值，面試才會加分。（圖／123RF）[/caption]

6成看到「薪資不公開」直接不投

薪資透明已成為求職者判斷職缺的重要門檻。60％受訪者表示，如果職缺沒有列出薪資範圍，就不會提出申請。

除了薪資之外，59％求職者表示，要求完成無薪作業或大量帶回家測驗，會大幅降低他們投遞意願；56％會因為企業負面評價或名聲不佳而卻步，51％則不喜歡內容不清楚的職缺說明。

另外，46％對不合理的職缺條件感到反感，例如明明標示「初階職缺」，卻要求5年以上工作經驗；45％則表示，過長或過度複雜的履歷申請流程會降低投遞意願。

要求做作業不是不行 但別讓求職者「免費工作」

企業要求測驗本身不一定會讓所有人直接退出。調查顯示，34％求職者表示，只要招聘流程要求完成作業或測驗，就可能不願意申請；相對而言，仍有66％不會單純因為需要測驗就放棄。

真正讓求職者反感的，是過度耗時又沒有報酬的要求。高達59％受訪者把「無薪作業或大量帶回家完成的任務」列為降低申請意願的重要因素，反映求職者並非完全排斥企業評估能力，而是更在意流程是否合理。

「面試超過3輪」也成求職新地雷

就算成功吸引人才投遞履歷，企業仍可能在後續面試流程中把人嚇跑。54％受訪者把職缺沒有公開薪資列為面試流程警訊，51％認為「超過3輪面試」是地雷，42％不希望整個面試過程都沒有見到未來直屬主管。

另外，31％對強制要求完成作業或測驗感到反感，28％則不喜歡明明已經上傳履歷，卻還得手動重新輸入一次履歷資料。

面試體驗太差 57％求職者會直接退出

真正進入面試後，企業的溝通方式也會影響人才願不願意留下。57％求職者表示，糟糕的面試體驗會讓他們退出招聘流程；56％會因為流程不清楚或不斷改變而離開，53％則無法接受企業長時間拖延或缺乏溝通。

這也意味著，企業好不容易找到符合條件的人才，仍可能因為流程太長、資訊不透明或溝通效率太差，在正式發出Offer之前就把候選人推走。

求職者開始「反向面試」企業

Monster的調查顯示，在求職市場中，企業不只是挑選人才，求職者同樣在觀察企業。薪資有沒有公開、職缺寫得清不清楚、要面試幾輪、是否要求大量無薪作業，以及企業回覆速度，都可能成為候選人判斷這家公司值不值得投入時間的依據。

對企業而言，人才招募的競爭可能從求職者按下「申請」之前就已經開始。職缺條件再好，如果招聘流程缺乏透明度又過度繁瑣，人才甚至可能連第一輪面試都還沒開始，就已經先選擇離開。

資料來源：Monster

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全球企業人才荒出現明顯轉折，AI技能正式超越工程與傳統IT能力，首次成為全球企業最難找到的技能。ManpowerGroup最新「2026人才短缺調查」顯示，全球72％雇主表示難以找到合適人才，雖然比去年的74％略微下降，但企業對AI能力的爭奪反而持續升溫。記者彭夢竺／編譯

全球企業人才荒出現明顯轉折，AI技能正式超越工程與傳統IT能力，首次成為全球企業最難找到的技能。ManpowerGroup最新「2026人才短缺調查」顯示，全球72％雇主表示難以找到合適人才，雖然比去年的74％略微下降，但企業對AI能力的爭奪反而持續升溫。

這份調查涵蓋全球41個國家、超過3.9萬名雇主。ManpowerGroup董事長暨執行長Jonas Prising指出，AI技能躍升至人才短缺榜首，反映人才市場正在快速改變。企業除了招募新人才，也開始透過培訓與更彈性的用人方式，提升既有員工的AI素養。

[caption id="attachment_251853" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

AI技能首度登頂 工程、傳統IT都被超車

從企業最難找到的技能來看，「AI模型與應用程式開發」以20％排名第一，「AI素養」則以19％緊追在後，工程技能同樣為19％，接下來則是銷售與行銷18％、製造與生產17％。

過去企業高度搶手的IT與資料技能，今年則以17％降至第7名，顯示企業技術人才需求正在重新洗牌，資源與招募重心逐漸朝AI能力移動。

值得注意的是，企業需要的AI人才並不只是能夠開發模型的工程師。「AI素養」同樣躍升至全球最難找到的能力之一，意味著如何理解、運用AI，並把新工具實際放進工作流程，也開始成為企業搶人的重點。

不只會AI 溝通、協作仍是企業最想要的能力

AI技能快速竄升，人際與工作能力卻沒有因此失去價值。調查顯示，39％企業最重視溝通、協作與團隊合作能力，是需求最高的人類技能；36％重視專業態度與工作倫理，另有34％看重適應力與學習意願。

換句話說，AI時代企業要找的不只是「技術最強的人」，而是能掌握AI工具，同時具備溝通、協作與持續學習能力的人才。

全球72％企業缺人 德國人才荒最嚴重

雖然人才短缺已成為全球性問題，不同市場面臨的壓力仍有明顯差異。德國高達83％雇主表示難以找到所需人才，法國為74％、英國73％；美國則為69％，略低於全球平均的72％。相較之下，中國僅48％企業表示面臨人才短缺，是主要市場中壓力相對較低的地區。

從產業來看，資訊業人才短缺率最高，達75％；旅宿業以及公共部門、醫療與社會服務業都達74％，專業、科學與技術服務業為73％，製造業72％，金融與保險業也有71％。

91％企業已出手 搶不到人就自己培養

面對人才荒，91％企業已採取不同因應策略，其中最主要的方法不是單純提高薪資，而是從內部培養人才。27％企業選擇提升員工技能或進行再培訓，是最普遍的做法；20％提供更彈性的工作時間，18％增加工作地點彈性。此外，19％企業選擇提高薪資，18％則開始從不同人才來源尋找員工。

企業規模越大，缺人問題甚至可能越嚴重。員工人數介於1,000至4,999人的大型企業，人才短缺率達75％；員工不到10人的小型企業則為64％，兩者相差11個百分點。

AI正在重新定義企業口中的「人才荒」

整體而言，全球企業缺人問題並沒有消失，只是「最缺什麼人」正在改變。當AI模型與應用開發、AI素養雙雙躍升至最難取得的技能前段班，企業的人才競爭已從傳統工程、IT能力進一步轉向AI。不過，溝通協作、專業態度與適應能力依舊受到高度重視。

AI人才荒的下一階段，企業搶的可能不只是少數頂尖AI工程師，而是更多既懂自身專業，又能理解並實際運用AI的人才。

資料來源：ManpowerGroup

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AI快速進入職場，但企業真正需要的可能不是人人都變成AI工程師，而是「會把AI用進原本工作」的人才。Upwork最新「2026年熱門技能報告」發現，明確提及AI的技能需求一年暴增109％，但全端開發、虛擬助理、資料分析、平面設計等傳統熱門技能，需求仍與前一年大致相同，顯示AI並未讓企業停止找人，而是正在改變既有工作的執行方式。記者彭夢竺／編譯

AI快速進入職場，但企業真正需要的可能不是人人都變成AI工程師，而是「會把AI用進原本工作」的人才。Upwork最新「2026年熱門技能報告」發現，明確提及AI的技能需求一年暴增109％，但全端開發、虛擬助理、資料分析、平面設計等傳統熱門技能，需求仍與前一年大致相同，顯示AI並未讓企業停止找人，而是正在改變既有工作的執行方式。

[caption id="attachment_251849" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

AI技能需求增109％ 「應用型人才」成長最快

報告發現，明確提及AI的技能需求年增109％，遠高於其他技能的23％。其中，AI影片生成與剪輯需求暴增329％，AI整合增加178％，AI資料註記與標記成長154％，AI圖片生成與編輯增加95％，AI聊天機器人開發也成長71％。

值得注意的是，這波需求並不只是集中在「開發AI模型」，反而大量出現在影片、設計、程式開發、網站等既有工作。

換句話說，企業要找的不只是「懂AI的人」，而是原本就具備專業能力，又知道如何把AI工具整合進工作流程的人。

AI會寫程式、生成圖片 企業還是照樣找人

即使生成式AI能力快速提升，企業最常聘用的核心技能並沒有明顯改變。全端開發、一般虛擬助理、資料分析與平面設計等技能，仍維持高度需求。企業依然大量聘請人才進行SEO、開發潛在客戶、影片剪輯、Logo設計、資料輸入與分析等工作。

就連被認為最容易受到生成式AI衝擊的領域，也沒有消失。AI「Vibe Coding」並未取代企業對網頁設計與開發人才的需求；AI圖片與影片生成工具普及後，影片剪輯、圖片編輯與插畫人才同樣持續有人聘用。

企業缺的不是AI 而是「會用AI的人」

隨著AI Agent逐漸從試驗走向實際營運，92％企業領導者計畫未來一年擴大AI Agent使用。但企業最重視的能力並不完全是技術。報告發現，適應力強、能快速學習的人才，需求甚至略高於能開發或理解AI工具的人；可靠度與創意解決問題能力同樣受到重視。

47％企業領導者表示，願意為具有創新能力的獨立人才支付更高費用，45％則願意為具有創造力的人才加價。此外，企業在2025年每一季都把「人才招募與留任」列為最高策略優先事項，甚至高於創新及科技導入。

AI不是取代工作 而是重新組合工作

報告認為，目前市場更接近「工作重組」，而不是大規模工作消失。從會計、招募、程式開發、設計、行銷到營運，企業仍願意付錢找人完成原本的核心工作，真正改變的是「工作怎麼做」。

對工作者而言，與其泛泛學習AI，更重要的是把AI能力疊加在原本的專業上。設計師學會AI圖片工具、剪輯人才掌握AI影片生成、工程師把AI導入開發流程，可能比單純多上一門「AI課程」更符合企業需求。

AI時代真正搶手的人才，未必是最會打造AI的人，而可能是既懂自己的本業，又知道在哪裡、怎麼使用AI，把原本工作做得更快、更好的那群人。

資料來源：upwork

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AI對職場的衝擊，可能不一定先表現在「裁員」，而是反映在薪資上。隨著美國勞工薪資成長放緩，研究人員開始關注AI是否正在壓低部分工作的薪資成長。一項最新研究發現，2023年後，高度暴露於AI的職業，實質薪資成長比低AI曝險職業慢6.7個百分點，但就業人數尚未出現具有統計顯著性的影響。記者彭夢竺／編譯

AI對職場的衝擊，可能不一定先表現在「裁員」，而是反映在薪資上。隨著美國勞工薪資成長放緩，研究人員開始關注AI是否正在壓低部分工作的薪資成長。一項最新研究發現，2023年後，高度暴露於AI的職業，實質薪資成長比低AI曝險職業慢6.7個百分點，但就業人數尚未出現具有統計顯著性的影響。

不過，經濟學家強調，目前仍沒有足夠證據證明AI就是薪資放緩的原因。疫情後勞動市場正常化、科技業裁員，以及新增工作集中在薪資較低的產業，都可能同時影響整體薪資表現。

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美國實質薪資下滑 勞工分到的「餅」也創新低

美國勞工統計局（BLS）就業成本指數顯示，截至今年6月，經通膨調整後的薪資與工資年減0.4％。另一項值得注意的數據是，2026年第2季勞動報酬占非農企業產出的比重降至52.8％，創1947年有統計以來最低。

部分研究人員認為，長期自動化可能是背後因素之一，而AI有機會進一步加速這項趨勢。

高AI曝險工作 薪資成長慢6.7個百分點

Apollo Global Management首席經濟學家Torsten Slok與Sania Edlich的研究發現，2023年後，高度暴露於AI的職業，實質薪資成長比低曝險職業慢6.7個百分點。

值得注意的是，研究並沒有發現AI對就業產生統計上顯著的影響。研究人員因此提出一種可能性：企業取得AI帶來的生產力效益後，不一定立即減少員工，而可能先透過壓低薪資成長來吸收部分利益。

不過，這項研究涵蓋範圍仍有限。美國勞工統計局約800種職業中，研究僅能使用321種，其中更只有11種達到「高度AI曝險」標準，因此研究團隊也將結果定位為「早期證據」。

AI是不是元凶？經濟學家：現在還不能下結論

經濟政策研究所（Economic Policy Institute）資深經濟學家Ben Zipperer認為，AI確實可能降低企業對某些工作的需求，進而對薪資造成下行壓力，但目前研究樣本仍太小。

他以程式設計為例，如果AI降低軟體開發成本，企業省下來的資金也可能轉往其他部門、創造其他工作需求。因此，只比較高AI曝險與低曝險職業，也可能放大AI的負面影響。

此外，疫情期間科技業曾大舉招募，近期招聘降溫與裁員也可能只是市場回歸正常，不能全部歸因於AI。

MIT：AI對薪資的影響可能大於就業

麻省理工學院（MIT）經濟學教授Daron Acemoglu同樣認為，目前還沒有令人信服的證據證明AI已對特定族群或產業薪資造成明顯影響。

不過，他指出，越來越多證據顯示AI已開始影響初階工作。考量美國勞動市場彈性較高、社會安全網相對薄弱，他預期未來AI對「薪資」造成的影響，甚至可能大於對「就業人數」的衝擊。

也就是說，AI不一定直接讓一份工作消失，也可能先降低企業願意為某些能力支付的價格。

職場新人可能最早感受到衝擊

達拉斯聯準銀行先前的分析則發現，整體而言，AI曝險程度與薪資之間尚未出現直接關聯，但年輕、工作經驗較少的員工可能是例外。

傳統白領職涯通常從初階工作開始，新鮮人先處理較容易標準化的任務，再逐漸累積難以被取代的經驗與專業知識。但如果這些入門任務率先被AI接手，企業可能認為傳統培養新人的方式成本效益變差。

這也意味著，AI帶來的問題可能不只是「哪些工作會消失」，還包括新人要如何取得第一份工作、累積經驗，以及企業未來該如何重新設計人才培養制度。

AI衝擊不能只看「會不會被取代」

MIT勞動經濟學家David Autor則提醒，單純用「AI曝險程度」預測職業未來並不夠準確。同樣面對自動化，一種工作可能因為留下更專業的任務而薪資上升，另一種則可能降低技能門檻、讓更多人可以從事，最終薪資反而下降。

因此，AI對工作的真正影響，可能不只是「取代多少人」，而是重新改變工作的價值與專業門檻。

現階段還不能斷言AI正在壓低美國勞工薪資，但研究焦點已逐漸從「AI會不會搶走工作」擴大到另一個問題：即使工作還在，AI是否可能先改變企業願意支付多少薪水。對勞工而言，這或許才是AI進入職場後更早浮現的現實衝擊。

資料來源：CNBC

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