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AI 催生新職位？教育工作者的職涯轉型之路

生成式 AI 不只取代人力，更創造新職位。看一位教育工作者如何藉 AI 開發系統管理應用，開創職涯新方向。

編輯與發布：WEDO 鮪魚肚國際行銷有限公司

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AI 催生新職位？教育工作者的職涯轉型之路

AI 智能摘要

  • 生成式 AI 普及化，讓人們區分為低價值內容生產者與專業問題解決者。
  • AI 讓非程式背景人士，也能快速開發學校所需的系統管理應用程式。
  • 學校設立系統管理主管，負責開發和管理客製化應用程式。

AI 時代，誰在創造新價值？

AI 普及下的兩類人

生成式 AI 普及化，將人們分為兩類。 一類產出大量低價值內容，另一類在專業領域解決實際問題。若組織成員只將 AI 用於製造「AI 垃圾」，應重新評估 AI 導入策略。例如，若內容行銷團隊規模在 5 人以下，AI 產出大量社群貼文，互動率卻低於 1%，代表 AI 應用方向錯誤，應考慮轉向客戶服務流程優化。在台灣，許多企業面臨類似問題，應避免為了 AI 而 AI。

AI 如何賦能教育工作者？

AI 讓作者得以在沒有程式背景下，快速開發學校所需的系統管理應用程式。 若學校有資訊系統開發需求，但缺乏預算聘請專業開發團隊，可嘗試導入 AI 協作開發，並以「開發成本降低」作為評估指標。例如，原本外包需要 50 萬元的專案，若 AI 能將成本降低至 20 萬，則可視為 AI 導入的初步成功。然而，若 AI 生成的程式碼品質不佳，或安全性不足，則應立即停止使用。

學校如何擁抱 AI 轉型？

學校設立系統管理主管一職，負責開發和管理超過百項客製化應用程式，提升行政效率。 若導入 AI 後，行政流程的錯誤率未顯著降低（例如：錯誤率降低 < 5%），應重新評估應用方向。常見錯誤是忽略使用者培訓，導致 AI 工具無法有效利用。止損點：若六個月後，使用者對 AI 系統的滿意度低於 60%，應考慮調整策略。在台灣，許多學校對於導入 AI 仍持觀望態度，成功案例可作為參考。

AI 創造職位的關鍵

生成式 AI 並未取代作者，反而使其有能力開發前所未有的應用。 若組織有成員展現出 AI 應用潛力，且具備跨領域知識，應考慮提供更多資源與支持，甚至創造新的職位，鼓勵創新。例如，設立「AI 創新實驗室」，鼓勵員工提出創新應用，並提供試錯的空間。但若實驗室的專案長期無法產生商業價值，則應重新評估其存在必要性。

系統管理主管如何煉成？

痛點：凍結的舊系統

學校的舊有系統效率低落，無法滿足需求。這是導入AI解決方案的常見動機。 若現有系統已成為組織發展瓶頸，且評估後認為自製方案更具成本效益，可考慮導入 AI。什麼情況值得導入？例如，若舊系統授權費用過高，且新功能無法快速客製化，則可考慮導入 AI 加速開發。然而，自行開發需要投入大量時間與人力，若內部缺乏相關能力，則不建議貿然導入。

AI 賦予的超能力

作者在沒有程式背景下，僅花三天就完成新系統的原型。 在缺乏 A 數據時，可用 B 作為代理指標（proxy）。以「問題解決速度」作為導入AI的代理指標。若原本需要數週才能解決的系統問題，現在能以數天解決，則代表 AI 帶來了顯著的效率提升。但需注意，快速解決問題不代表解決方案的長期有效性，仍需持續監控與優化。

從兼職到專職

學校看到 AI 導入的潛力，為作者設立系統管理主管一職。 若AI專案在小範圍試驗後展現成效，且使用者反饋良好，組織應考慮擴大投入，並賦予專責人員更大的權限。例如，成立 AI 卓越中心，並給予其預算與人力資源，以加速 AI 導入。但若擴大投入後，AI 專案的效益未能持續提升，則應重新評估組織架構。

百項應用背後的價值

系統管理部門開發超過百項客製化應用，涵蓋行政、教學等各面向。 若導入AI後，應用範圍未能有效擴展，或使用者滿意度未提升，應重新檢視AI策略。例如，若開發了多個應用，但使用者活躍度低，應深入了解原因，並調整開發方向。在台灣，許多企業導入 AI 後，面臨使用者不願意改變習慣的問題，應加強溝通與培訓，鼓勵使用者積極參與。

生成式 AI 的職涯新可能

AI 開路，職涯轉彎

AI 讓作者具備過去無法想像的能力，進而開創職涯新方向。 若組織成員對AI展現高度興趣，且具備解決問題的能力，可鼓勵其探索AI在工作上的應用，並提供相應的指導與資源。例如，提供內部導師計畫，讓有經驗的 AI 從業人員指導新手，加速學習曲線。但若成員缺乏自主學習能力，則難以在 AI 領域取得進展。

國際學校的獨特需求

國際學校缺乏集中式行政系統，需要自行開發。 台灣中小企業在導入AI時，也常面臨缺乏客製化解決方案的問題，可考慮自行開發或與新創團隊合作。例如，與台灣本土的 AI 新創團隊合作，共同開發符合企業需求的解決方案，並簽訂明確的合作協議。若合作過程中發現新創團隊能力不足，則應及時更換合作夥伴。

時間：最稀缺的資源

導入 AI 前，時間是系統開發的最大阻礙。 台灣企業在導入AI時，常因缺乏時間和人力而受限。可考慮優先導入能簡化重複性工作的AI工具，或利用雲端服務快速部署。例如，導入 AI 驅動的自動化測試工具，以減少測試人員的工作量，並縮短產品上市時間。但若 AI 工具的學習曲線過高，反而會增加時間成本。

AI 投資：從後備到優先

學校過去將系統開發視為次要任務，導入 AI 後轉為優先。 若AI導入初期成效不佳，不應輕易放棄，可嘗試調整策略，並將AI視為長期投資。例如，調整 AI 模型的訓練數據，或採用更先進的 AI 技術，以提升模型準確度。然而，若長期投資未能產生預期效益，則應重新評估 AI 策略的合理性，並設定明確的退出機制。

打破 AI 取代論的迷思

AI 是助力，非阻力

AI 並未取代人力，而是擴展了人類的能力邊界。 企業在導入AI時，應強調AI的協作價值，而非僅著重於取代人力，以降低員工的抗拒心理。例如，舉辦內部工作坊，讓員工親自體驗 AI 如何協助他們完成繁瑣的工作，並分享成功案例。若員工仍對 AI 抱持負面態度，則可能需要進行更深入的溝通。

技能提升，而非取代

AI 讓作者能夠從事過去無法勝任的工作。 企業應鼓勵員工學習AI相關技能，提升自身價值，而非擔心被AI取代。可提供AI技能培訓課程，並建立內部知識分享平台。例如，提供員工學習 Prompt Engineering 或 AI 倫理等相關知識的課程，並鼓勵員工分享學習心得。但若員工缺乏學習意願，則企業應提供誘因或強制參與。

人機協作，共創價值

AI 與人類的協作，能創造出更大的價值。 企業應建立人機協作的工作模式，讓人們專注於創意與決策，將重複性工作交給AI。例如，利用 AI 自動生成市場分析報告，讓人們有更多時間分析市場趨勢並提出策略。但若人機協作的流程設計不佳，反而會降低工作效率，應持續優化協作流程。

AI：職涯發展加速器

AI 加速了作者的職涯發展，使其在短時間內成為系統管理專家。 企業應將AI視為員工職涯發展的加速器，而非阻礙，並提供相應的資源與機會。例如，鼓勵員工參與 AI 專案，並在專案成功後給予升遷或獎勵。但若員工過度依賴 AI，忽略自身能力的提升，則可能阻礙其長期發展。

擁抱 AI，開創職涯新局

主動出擊，掌握 AI

與其被動等待 AI 浪潮，不如主動學習和應用。 台灣企業應鼓勵員工積極參與AI相關培訓，並將AI應用於實際工作場景中。例如，鼓勵員工參與 AI 社群，並分享學習心得。若員工缺乏實作經驗，可提供內部 AI 專案讓員工參與，邊做邊學。同時也須注意 AI 倫理，避免產生歧視或偏見。

從使用者到開發者

AI 讓使用者也能成為開發者，創造出更符合自身需求的工具。 台灣企業可鼓勵員工參與AI工具的開發與客製化，提升工作效率與競爭力。例如，鼓勵員工使用 Low-Code/No-Code 平台，自行開發 AI 應用，並提供技術支援。但若員工開發的 AI 應用品質不佳，則應提供指導或限制其開發權限。

AI 賦能，持續精進

AI 技能的提升是一個持續精進的過程。 台灣企業應建立AI技能學習的文化，鼓勵員工持續學習與探索，並將AI應用於各個領域。例如，舉辦內部 AI 競賽，鼓勵員工持續精進 AI 技能，並提供獎勵。但若員工只注重競賽結果，忽略學習過程，則可能失去競賽的意義。

AI：職涯發展的新起點

AI 不僅是工具，更是職涯發展的新起點。 台灣企業應把握AI帶來的機會，積極擁抱AI，開創職涯發展的新局。例如，鼓勵員工將 AI 技能應用於創業，並提供資金與資源。但若員工缺乏商業敏銳度，則創業成功的機率較低，企業應提供相關的創業輔導。

核心問答

生成式 AI 如何影響職涯發展？
AI 不僅取代部分工作，更創造新職位，尤其在專業知識不易取得的領域。
學校如何應用生成式 AI？
學校可利用 AI 開發客製化系統管理應用，提升行政效率和決策品質。

引用來源

  1. How Generative AI Changed My Career - The International Educator

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