根據《經理人》雜誌與《數位時代》發布的《2024職場學習趨勢報告》，隨著 AI 技術的進步，企業組織已逐漸從傳統科層架構轉為靈活的「液態組織」，在 AI 數智驅動平台的協助下，每個人都能打破職能邊界，快速組成專案小隊解決特定問題或是打造解決方案，讓組織能快速適應各種跨部門的合作。

隨著「液態組織」成為企業運作的新常態，如何快速調整自己並發揮價值，將成為職場人士的最大挑戰。在這個過程中，AI 打造的數智驅動平台將成為重要的支援工具。它能幫助專業人士成為「全能通才」，我們不需要精通程式設計，也能透過自動化工作流程來提升效率。例如：行銷人員可根據公司業務自動化行銷流程，製造業研發人員可根據訂單數據自動生成設計圖，同時發出採購單，不用等待繁瑣的手動處理。

由 AI 驅動的數智化平台，讓專業人士即使不具備深厚的程式設計背景，也能透過自動化工具提升工作效率，真正成為全能通才，並在液態組織中發揮更大價值。小人物的這篇文章將用 5 個步驟，幫助你成功跨領域轉職進入 AI 產業。

第 1 步 盤點自身優勢，找到可切入的領域

AI 產業不是只找工程師，不同經歷背景的人仍可以選擇適合自己的切入方向：

• 產品經理 / 商業開發：如果有數位產品開發、客戶開發或用戶需求分析經驗，可直接轉向 AI 產業的相同職務，從事的工作內容大致相同，只是產業知識不同，在轉職難度上算中等。
• 開發工程師 / IT：如果具備程式開發經驗，可轉向 AI 相關技術職位，如：機器學習工程師、數據工程師或 MLOps 工程師。這些職務的核心技能與軟體開發相近，主要差異在於需掌握 AI 模型的開發與部署流程，有程式開發經驗者較容易進入，但仍需補充機器學習與數據處理的知識，轉職難度中等。
• 金融 / 商業分析：如果有數據分析、財務建模或風險評估經驗，可轉向 AI 驅動的數據分析、量化投資或智能風控領域。這些職務仍以數據為核心，主要區別在於如何運用 AI 模型提升決策精準度，學習成本相對可控，轉職難度算中等。
• 製造 / 供應鏈：如果具備製造流程、供應鏈管理或設備維護經驗，可轉向 AI 在智慧製造、預測性維護等應用。這些領域的 AI 技術主要輔助生產優化與效率提升，轉職時需理解 AI 在工業場景的應用方式，但整體邏輯與原職務相通，適應成本和轉職難度相對較低。
• 市場行銷 / 內容創作：如果擁有行銷策略、SEO 優化或內容創作經驗，可轉向 AI 內容生成、SEO 分析或行銷自動化領域。這些工作仍圍繞市場與內容維運，差異在於如何運用 AI 提升行銷效率與個人化推薦，因此轉職門檻不算高，關鍵在於學習 AI 行銷工具的應用，如 ：AI 內容生成、SEO 分析與數智驅動決策的能力。

第 2 步 學習 AI 數智驅動核心技能

(1) 基礎數學與機器學習概念

• 線性代數、機率統計、微積分：可透過 MIT OpenCourseWare、Khan Academy、YouTube 等免費資源學習。
• 機器學習與深度學習基礎：推薦 Andrew Ng 在 Coursera 的 《Machine Learning》與《Deep Learning Specialization》或 Udemy 的相關付費課程。

(2) 程式語言

Python 是 AI 領域的主流語言，需掌握：

• 數據處理：NumPy、Pandas。
• 機器學習：Scikit-Learn。
• 深度學習：TensorFlow、 PyTorch。

(3) 數據分析與資料處理

• SQL：查詢與處理數據，理解數據 ETL ( 擷取、轉換、加載 ) 流程。
• 資料視覺化：Matplotlib、Seaborn ( Python 生態系 )，或 Tableau、Power BI ( 商業應用 )。
• 數智驅動力：

(1) 感測 Sensing：蒐集並持續追蹤內外部環境的動態數據。

(2) 理解 Understanding：分析並理解組織數據之間的關係，挖掘潛在意義。

(3) 計畫 Planning：根據分析結果，規劃出有效的解決方案。

(4) 執行 Acting：將行動方案傳遞給對應的單位和個人，確保落實執行。

AI 應用於決策優化：熟悉 AI 在智能供應鏈、智能推薦系統、精準行銷等場景的應用。

(4) AI 工具與平台

• 雲端 AI 服務：Google Cloud AI、AWS AI、Azure ML。
• 自動化與低代碼 AI 平台：AutoML。
• 數智商業應用：AI CRM(客戶關係管理)、AI CDP ( 用戶數據平台 )、AI 內容生成。

(5) 大語言模型 (LLM) 與生成式 AI

• 主流工具：OpenAI / ChatGPT API、LangChain ( LLM 應用開發 )、Hugging Face ( 開源 AI 模型社群 )。
• Prompt Engineering：學習如何撰寫有效的提示詞，以提升 LLM 生成內容的準確性與效率。
• AI 自動化與數智驅動：運用 AI 進行市場分析、用戶洞察、智能預測、數位化轉型等應用。

第 3 步 透過專案學習，建立可展示的作品

AI 技能的最佳證明就是透過實際專案展現能力，不論是求職、轉職，或是在職場中爭取機會，擁有可展示的作品會大大加分。可以試著和你目前的工作領域結合。例如：

• 市場行銷 / 內容創作：運用 AI 工具生成行銷文案或分析市場趨勢。例如：使用 ChatGPT、Claude 等 AI 生成文案，測試不同 Prompt 的影響；用 Google Trends + AI 數據分析，預測市場趨勢並制定行銷策略。
• 產品經理 / 商業開發：說明如何利用 AI 進行用戶行為分析或是打造個人化推薦系統。例如：建立 AI 用戶行為分析報表，發掘客戶需求趨勢；利用推薦系統 ( 如 TensorFlow Recommenders ) 開發個人化產品推薦功能。
• 開發工程師 / IT：開發 AI 聊天機器人或是優化搜尋推薦系統。例如：開發 AI 聊天機器人 ( 如 Rasa、LangChain ) 來優化客服體驗；強化搜尋與推薦系統，提升用戶體驗與轉化率。

第 4 步 建立 AI 人脈與求職策略

在人脈的建立與求職策略上，積極參與 AI 社群、建立個人品牌以及關注最新的職位資訊，可以幫助你更快速進入這個行業。

(1) 參與 AI 社群

• 加入 AI 相關的討論區、Slack / Line 群組，與行業內的人士建立聯繫。平台像是Reddit AI、Stack Overflow、Kaggle 都是學習與互動的好地方。
• 參加 Meetup 或 AI 研討會，如：NeurIPS、ICML、PyCon。這些場合不僅能接觸到前沿技術，還能認識很多 AI 領域的專家，擴展社交網絡。
• 關注 AI 領域的專家，如：Andrew Ng、Yann LeCun、李宏毅。他們經常分享寶貴的想法與學習資源。

(2) 在 LinkedIn 佈局

• 優化個人履歷，強調 AI 相關技能與專案。
• 發表與 AI 有關的文章打造個人影響力，吸引業內人士關注。
• 主動聯繫 AI 產業內的專業人士，請教轉職建議，甚至可以找到導師。

(3) 找尋 AI 相關職缺

• 大型 AI 企業：Google AI、OpenAI、DeepMind 這些公司通常有很多技術挑戰與學習機會。
• 傳統產業中的 AI 轉型部門：許多銀行、電商、製造業已經開始大規模進行 AI 轉型，他們對於跨領域的 AI 人才需求也在大量增加。
• 新創公司：通常較願意給跨領域人才機會，也能提供更大的成長空間。

第 5 步 投遞履歷與面試準備

(1) 履歷撰寫

• 強調 AI 專案經驗：列出專案目標、實作過程及結果，即使是個人專案，也能展示你在 AI 領域的解決問題能力。
• 列出技術能力：像是 Python、TensorFlow、SQL、PyTorch、Scikit-Learn、Tableau、Power BI 等等。
• 補充開源專案：如果是工程師，即使沒有正式的 AI 經驗，也可以參與開源專案 ( 例如：GitHub 上的 AI 專案 )，展示實力和對學習新技術的態度。

(2) 面試常見問題

• 技術趨勢：可能會涉及到機器學習理論、演算法分析或模型優化問題，要能夠清楚解釋其背後的原理和實現方式。
• 上機實作：如 Python、SQL ，確認能否在實際情況中運用程式語言來解決問題。
• 案例分析：可能會要求分析業務問題，並要你提出如何利用 AI 的解決方案，提前準備一些 AI 技術應用於實際的業務場景，可以在回答的時候更加得心應手。

從學習到成功轉職

從跨領域轉職到 AI 產業時，是一個充滿無限機會的挑戰，這是因為 AI 正在不斷改變各行各業，無論是製造、醫療、金融還是市場行銷，都有著龐大的需求。

為了成功轉職，需要有計劃和策略，從學習到實踐，逐步建立你在 AI 領域的專業能力。 以下是本文提到的五個關鍵步驟，希望能幫助你高效準備，最後順利進入 AI 產業。

• 第一步：以自身優勢找到切入點 
• 第二步：學習 AI 數智驅動核心技能 
• 第三步：透過專案建立作品集
• 第四步：建立 AI 人脈與求職策略
• 第五步：優化履歷與準備面試