你我身處K型哪一端？ AI擴大職缺、薪酬差距 掀職場K型分化

隨著AI技術快速進步，職場正在經歷結構性變化。一方面，重複性高、規則明確的工作逐漸面臨自動化壓力；另一方面，懂得運用AI、具備領域知識與跨領域能力的人才，也可能因此取得更好的職涯機會。人力市場的差距，正如同英文字母K，一端向上發展，另一端則可能逐漸下滑。

從PM轉型AI工作者　薪資成長最高感受達兩成

上班族士晟實際操作AI工具，只要輸入參數指令、匯入圖檔，就能透過AI運算生成動畫素材。即使角色嘴型與口白尚未完全吻合，後續仍可透過微調修正。業主所需的短影音素材，也能在反覆輸入指令、調整成果的過程中逐步完成。

過去擔任一般專案經理的士晟，三年多前很難想像，自己有一天會因為AI而開啟不同的職涯道路。

上班族士晟回憶，當時擔任PM，主要負責休閒農場的推廣與經營。那個階段的AI技術才剛起步，工作上大多是透過與AI對話，請它協助整理文案、文件等內容。

但隨著技術不斷進化，AI在他的工作中已經變得不可或缺。士晟觀察，現在職缺市場上陸續出現許多新機會，而且不少工作內容都與自己累積的技能相當契合。他也感受到，轉換職涯後，待遇約有10%至20%的成長，甚至可能更高。

為了提升自身價值，士晟選擇主動學習AI，將新工具融入工作流程。他的經驗，也反映出部分工作者正透過技能轉型，在快速變化的職場中尋找新的定位。

百餘名50歲以上員工　兩個月運用AI做出300多支APP

AI帶來的轉變，不只發生在年輕世代，也不一定侷限於科技業。

AI科技公司負責人高辰晞分享，近期公司協助一家上市公司進行教育訓練，參與的100多名內勤員工，在兩個月內完成300多支APP。這些APP並非單純重複製作，而是分別從不同角度進行分析與應用。

例如，營業單位可以運用APP進行營業預測與分析，也能用來蒐集市場資訊、分析輿情，再結合公司內部數據，進一步產出不同面向的分析成果。

更值得注意的是，這100多名參與訓練的內勤員工，全都是50歲以上。

這個案例顯示，AI工具的操作門檻降低後，年齡不必然是學習新技術的阻礙。只要具備足夠的工作經驗、領域知識，並能掌握實際業務需求，資深員工同樣有機會透過AI擴大工作能力。

AI加劇職場K型分化　例行工作面臨薪資壓力

AI技術快速進步，正在改變的不只是企業的生產方式，也包括人才市場的供需結構。

臺師大科技人資系教授孫弘岳分析，規則明確、重複性高的工作，逐漸可以交由AI執行，而且成本可能比聘用人力更低。由於從事這類工作的勞動力供給相對充足，當企業對人力的需求下降，相關工作者的薪資便可能持續承受壓力。

然而，AI也創造了新的職業機會，包括前端部署工程師、AI訓練、AI品質管理，以及AI稽核等工作。當市場需求增加，但具備相關能力的人才供給仍不足時，薪資就可能往上成長。

當一部分工作的需求與薪資向下，另一部分新興職缺卻向上發展，人才市場便逐漸呈現K型分化。

這種分化不只存在於產業發展，也出現在求職機會與個人職涯上。AI放大了部分人的生產力，卻不會平均地改變每一個人的工作條件；能夠運用新技術創造價值的人，可能獲得更多機會，而工作內容容易被自動化取代的人，則可能面臨更大的競爭壓力。

資深員工不一定輸給年輕人　領域知識成為AI時代優勢

當AI工具逐漸普及，職場競爭的關鍵，也開始從單純會不會操作工具，轉向能否判斷如何使用、如何檢核成果，以及能不能把AI應用在實際問題上。

高辰晞認為，現在AI已經簡化到人人都能操作，因此，資深員工若擁有良好的領域知識與溝通協調能力，並不會因為年紀較大，就必然輸給年輕人。

孫弘岳也指出，使用者的領域知識與經驗，會大幅影響AI產出的成果。相較之下，社會新鮮人因為專業經驗較少，可能較難下達精準指令，也比較缺乏檢核AI生成結果的能力。

這意味著，AI雖然降低了部分工作的技術門檻，卻沒有讓專業知識失去價值。相反地，當更多人都能使用相同工具，能否辨識問題、提出正確需求，以及判斷結果是否合理，反而可能成為新的競爭門檻。

因此，年輕世代面臨的壓力也不容忽視。職場社群平台LinkedIn公布的2026年數據顯示，年輕初階AI工程師的聘僱人數成長68%，也有企業開出18.5萬美元年薪，向應屆畢業生招手。但另一方面，美國史丹佛大學同年研究指出，在受到AI高度影響的職業中，22至25歲社會新鮮人的相對就業缺口上升至19%。

一方面是AI相關人才需求增加，另一方面卻是部分年輕工作者進入職場的難度提高，反映出AI對不同職業、不同年資工作者的影響並不一致。

過去，職場新鮮人往往透過前輩手把手帶領，從基礎工作中累積經驗，再逐步培養獨立作業能力。但當原本由新人負責的例行工作逐漸交由AI處理，企業培養新人的機會與時間成本也可能隨之改變，「年輕就是本錢」的職場觀念，因而面臨重新定義。

高辰晞表示，公司配合許多政府計畫，也開設各類AI課程，但不少學員仍感到焦慮，因為是否具備AI能力，可能在求職面試中形成明顯差異。他也提到，這樣的差距不只存在於求職者之間，企業在面試新進員工時，同樣會將相關能力納入考量。

從T型到π型人才　學會用AI學習比單純生成更重要

AI對職場的另一項影響，是逐漸模糊過去不同專業之間的界線。

以往，人才若能在單一領域具備深度專業，同時擁有跨部門溝通、協調與合作的能力，就被視為兼具深度與廣度的T型人才。

但當AI降低了部分跨領域工作的門檻，人才若能進一步掌握兩項以上的深度專業，並結合橫向整合能力，就可能發展成具備雙重專業深度的π型人才。

孫弘岳認為，如果只是運用AI生產內容，某種程度上只是證明AI能夠完成越來越多原本由人類執行的工作；但如果把AI當成學習工具，就有機會進一步拓展自己的專業範圍。

他指出，當一個人能夠結合兩個跨領域的專業，就可能掌握AI本身尚未充分理解的工作情境，進而創造新的職涯機會。

對士晟來說，面對AI帶來的變化，與其一味擔心工作被取代，不如主動思考如何重新安排工作內容。

士晟表示，自己相當認同一個觀念，就是要學習如何被AI取代，將繁瑣、行政性、例行制式的工作交給AI處理；但同時，也必須學習如何不被AI取代，持續培養自身的判斷力、專業能力與不可取代的價值。

AI時代，會使用工具與真正駕馭工具，已經是不同層次的能力。當科技發展的趨勢難以逆轉，如何持續學習、累積領域知識，並將不同專業整合運用，將是工作者在逐漸成形的K型人才市場中，維持職場競爭力的重要關鍵。