出處：Cheers Web only
數位科技正顛覆各產業的生態，工作者最關心的不外乎是工作模式改變、是否會被取代。不過，與其擔憂，不如將這些實體、虛擬的數位工具，聰明地轉換為自己的戰鬥力，裝進隨身行囊，那麼，不管科技浪潮如何席捲，你一定都能從容以對。
一場人與機器的世紀圍棋對決，由Google打造的人工智慧軟體AlphaGo最終以四勝一敗，擊敗南韓棋王李世，引起全球矚目。
外行人看熱鬧，內行人怎麼看？Google台灣董事總經理簡立峰說，對這場人機對決，一般人總把目光放在到底是機器贏人？還是人贏機器？但真正要在乎的，應該是「機器學習」的大躍進。這場比賽充分說明：未來機器只要透過大筆資料，就能取得某種能力，甚至以這種能力超越人類。
趨勢科技台灣區暨香港區總經理洪偉淦的解讀則更進一步：人工智慧軟體將迅速打破各產業藩籬。目前已經可以看到Uber改寫叫車服務、Airbnb顛覆旅遊訂房的模式、FinTech衝擊傳統金融產業，但誰也不知道，下一個受到軟體衝擊的產業是什麼。
一股數位科技浪潮正翻天覆地而來，難怪網景（Netscape）創辦人安德森（Marc Andreessen）幾年前就發出感嘆：「軟體，正在吃掉全世界（Software is eating the world.）。」
安德森早早便大膽指出，無論是產業結構、製造流程、消費者體驗及品牌經營，各個領域不是正透過軟體改寫遊戲規則，就是等著被新興的軟體公司改變。而這些數位科技，也正在全盤翻轉職場的工作方式。
以往掌握經驗，如今更要掌握數據
幾個場景，足以窺見數位科技的威力。
拿律師來說，安永圓方國際法律事務所合夥律師方文萱這麼譬喻：「對專業人員而言，空口說白話的時代已經過去，凡事必須有憑有據。」
記憶力不再等於優勢。方文萱說，將法律條文倒背如流已不再是價值，現在只要敲敲鍵盤就可以叫出資料庫。過去要靠口耳相傳的經驗，如今透過使用者經驗分析系統，就能協助新進律師馬上進入情況。運用大數據分析，還可看出不同法官搭配不同律師的輸贏機率，每個人的工作表現無所遁形。
對職場變化最敏感的人力銀行，則是站在最前線。104職涯社群副總經理陳嵩榮指出，如果從供給和需求兩端來觀察，現在對數位內容需求者來說，獲得資訊的門檻非常低，隨時從社群網站、即時通訊等多元管道，都可以免費得到各式訊息。但是反過來對內容供給者而言，進入的門檻與成本都提高，因為必須投入更多行銷費用和心力，才能讓更多人看見。
這對人力銀行的挑戰是：「現在我們要強調更精準的履歷表，而不是更多的履歷表，」陳嵩榮指出。104人力銀行必須把企業和求職者的行為，都經過分析，變成有意義的情報，才能提高人才媒合率。若只靠過去經驗值，沒辦法說服企業付費。
人文腦＋統計力，現在正吃香！
至於媒體、行銷、廣告等向來和社會脈動息息相關的領域，數位行銷、社群經營、多媒體整合，更早已成為最夯的關鍵字、最潮的顯學。
獨家代理Twitter台灣區廣告的潮網科技總經理駱呈義指出，像廣告優化就是新興的行業。過去，廣告投放只強調大量曝光，現在需要先理解用戶的興趣，才能產生高效益廣告，從而抓住目標客群。
「對工作的思考，重視數據分析。社會系背景的人學過社會統計、心理學系背景的人能夠解析消費者心理，都是我們重視的人才，」駱呈義表示。
事實上，就算是擔任祕書或行政職，一樣無法自外於科技大浪。葡萄王生技人資課專員許淑貞就說，現在的人資在推薦適合職務人選給主管時，不能再以「我感覺這個人不錯」為理由，必須有客觀數據做為判斷的支撐。「包括董事長祕書都必須看懂財務報表，才能協助安排各項行政工作，」許淑貞表示。
當各種平台上的App數量已超過300萬個，每一天、每一秒都還有新的App持續誕生；當電子商務徹底翻轉各行各業對於市場、顧客、服務與產品的定義，不停淘汰舊行業卻也催生新行業之際；當人們的食衣住行育樂，都跟著數位科技以前所未有的方式演化和突變，回到個人工作者身上，應該如何因應，才能在這波風雲詭譎中，持續保有競爭力？
數位即戰力1 學習程式語言，建立數位理解力
繼世紀人機對決後，職場工作者要注意的第一件事，就是「全民寫程式」已經成為先進國家急起直追的新運動。
2014年，英國正式將程式教育納入小學生必修課程。美國總統歐巴馬今年也宣布，將投資40億美元加強中小學的程式語言教育，他更疾呼新一代年輕人，不要只忙著下載App，更要懂得如何設計App；就連鄰近的東南亞國家新加坡，也將程式教育納入小學課綱，讓小學生提早接觸這門科學，成為另類的「雙語教育」。
為什麼人人都需要學習程式語言？簡立峰解釋，學習程式語言的目的，並非要每個人都去當軟體工程師，而是建立概念，並在數位環境下，學習解決問題的邏輯能力。
換言之，學習電腦不能永遠只停在對Excel與PowerPoint的運用，在忙著下載最方便與流行的App同時，最好能挪出時間去修習基本的程式語言課程。學會程式設計，等於學會如何和電腦溝通，能指揮它做出你指定的動作。當未來生活中的一切都受網路驅動，唯有更了解程式語言的架構和思維，才不會只知其然，卻始終不知其所以然。
數位即戰力2 掌握漏斗式思考，培養數字邏輯
Twitter大中華區商務總監藍偉綸還記得，當初他到Twitter亞太總部新加坡面試時，面試官請他分析自己的優缺點。進行到半途，對方忽然插進一個問題：「現在是下午3點15分，你覺得台北市的星巴克咖啡店內有多少顧客？」
藍偉綸說，這個問題沒有標準答案，就看答題者說出的數字，背後的邏輯思考是否清楚？又為什麼會算出這個數字？
他指出，在數位工作時代，「漏斗式思考」很重要，意思是從天馬行空的前端想像，再經過目標設定與聚焦，最後從眾多資訊中淬鍊出最重要的結論。把這種思考運用在數位行銷上，才能精準算出花1元的廣告費用，獲得的回報是多少。
藍偉綸觀察，國外企業在擬定數位行銷策略時，如果花1元，回報是2元，就會擴大預算規畫，以求效益極大化。不過就他觀察，台灣企業的做法多是先確定預算多少，就算行銷效果再好，預算用完就不再增加；又或者是廣告投放成效不好，還是努力把預算用完，這些都只是為執行而執行，不是以數字為基礎，追求效率的做法。
當資料處理的步驟愈來愈簡單、速度愈來愈快，只要透過一個“click”，各種報表就自動誕生時，對數字有精準演繹才能真正提高決策品質，否則再多的資訊，也不過是無用的紙上作業而已。
數位即戰力3 網路無國界，有「想像力」就勝出
在金融業資歷達20年，經歷無網路時代到撥接上網，一直到現在行動裝置當道，安本投顧總經理馬文玲認為：「機器人會取代人的工作，但是人會去做其他的工作。」
「我現在最需要有想像力的人，」馬文玲指出。傳統金融人的訓練講究紀律與流程，但是未來金融服務需要更多的想像力，從金流、交易到客戶端，都需要重新想像、設計；而策略端就更需要具有想像力的人，才能利用科技擘畫出願景，提出新的組織型態和目標。
馬文玲的觀察是，台灣年輕一代學歷都不錯，卻少了野心與積極度，縱使自己有料，也常被動等別人來挖掘。「如果你很有想像力，看到獵物就要主動去抓，沒看到就要去找，」馬文玲說。愈是在快速變化的混沌中，愈沒有規則可循，誰先冒出頭，新舞台就是誰的。太謙遜的結果，往往就是喪失先機。
數位即戰力4 把艱澀龐雜資訊變輕薄短小
科技的目的是解決問題，不是製造問題，因此一定要懂得用它化繁為簡，而非疊床架屋。
方文萱說，現在就連新進律師也不愛閱讀太厚重的文件，習慣透過螢幕快速瀏覽。每個人都得學會從繁雜的資訊大海中挑出所需，並讓別人快速理解：「特別是客戶也不耐煩看厚重文件，如何將艱澀的知識，轉化為輕薄短小的重點傳遞給客戶，還不能出錯，成為專業工作者一大挑戰，」方文萱指出。
數位即戰力5 會說還不夠，要跨文化、跨界溝通
3月中，LINE台灣分公司搬新家，新辦公室中充滿活潑又具設計感的工作氛圍。負責幕後操刀、遠從韓國來台參加喬遷派對的LINE設計總監李在憲，拿出自己的手機說，靠著科技工具，腦中有想法就可以立刻完成繪圖，還能遠距工作，與不同國家的團隊溝通。以前需要一組人協助完成的設計，現在設計師自己就能獨立作業。
不過，「溝通力顯得更重要。而且溝通之餘還要行銷自己，因為現在大家都在跨界、跨文化工作，需要會溝通，才能達成共識，」李在憲說。
技術不斷推陳出新，每天都有各種新興又陌生的術語、趨勢出現，讓人眼花撩亂。這是科技固然帶來便利，卻也令人倍感焦慮的理由。作為一個與時俱進的工作者，自然不能與新知脫節。
不過，知識本身永遠追趕不完，與其囫圇吞棗，不如先低頭檢視自己是否具備這些放諸四海而皆準、需求度又與日俱增的特質，這才是在洪流沖刷下，仍能立於不敗之地的根本。
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資料經濟時代來臨，哪些職務最搶手？
104職涯社群副總經理陳嵩榮指出，各產業因為受數位科技影響，近年對人才需求的改變幅度很大。
例如，過去認為讀社會學沒有用、圖書管理學是冷門科系，但現在對統計及分析資料能力的需求大增，這兩個科系反而變得熱門了。
雲端、穿戴式裝置、物聯網等新興領域興起，帶動資料經濟，也拉抬資料處理從業人口的成長，預估3年後將達到10萬名。
陳嵩榮指出，資料處理人才集中於7大產業，分別為資料服務業、電子製造業、電子服務業、傳統製造業、金融服務業、批發零售業以及電信業。至於資料經濟下的5大關鍵職缺，分別為領域專家、資料科學家、資料分析師、資料工程師與軟體工程師。
值得一提的是，未來3年，人才需求最強的是電子商務（3年增幅194％）、需求最大的是資料服務業（2.5萬人），而目前最稀少的人才是資料科學家，全台從業者僅約1千人。身價最看漲的是具備數據預測分析、問題洞察、商業決策能力的領域專家，年資5年以上者，平均年薪約新台幣175萬元。當中對非理工人才較易切入的職務，則為資料分析師。
懂得解讀，非理工人才也能發光
以企業招募人才的規格來看，104人力銀行歸納：
1.資料科學家、資料分析師：適合有專業背景的碩士生，5成以上企業也願意接受無經驗剛畢業的菜鳥。
2.軟體工程師、資料工程師：大學學歷相關背景畢業者即可進入。
3.領域專家：除了資管、資工相關科系背景，企管、市場行銷以及一般商學院背景的人才，都適合加入。
陳嵩榮十分鼓勵非理工科系背景的人才投入資料經濟，因為數字沒有想像中複雜，現在軟體可以解決任何分析問題，最重要的還是解讀數字背後的意義。「當所有交易都成為data時，每個data本身就是一個訊號，只要看得懂，就懂得如何下tag（標籤），這才是關鍵，」他指出。若能以另一種專業和資料處理的技術互補，又會比只懂技術更搶手。
