近月來,生成式人工智能的發展速度驚人,新版本推出的間隔從數年縮短至數星期。昨日的突破,很快成為「上一代」技術。這現象提醒正踏入職場的年輕人:未來不會等我們準備好才開始。
人工智能不斷優化與升級,從早期版本到新一代模型往往只需數月。這不僅是科技進步,更反映職場正以前所未有的速度演變。許多學生仍以舊思維規劃職涯:先選方向、再學「夠用一世的技能」、循序漸進前行。然而現實中,角色與行業不斷重塑,昨日的「優勢技能」今日或成基本要求。關鍵不再是「學甚麼最有保障」,而是「能否持續學習、適應與調整」。如同AI模型須反覆訓練,個人也要持續檢視與更新技能。職涯不再是一條畫好的直線,而是需要持續校準的動態系統。
「敏捷」,不等於追逐新工具,而是培養持續學習與自我調整的心態,把焦點放在「學習能力」本身。批判思維、溝通、解難、自我覺察與跨界協作等底層能力,不會因科技替代而過時。AI能處理資訊,卻不能取代人類的理解與判斷。懂得權衡情境與後果,正是人類的獨特價值。有些學生在實習期間只完成分配任務,認為「做好工作」就夠;另一些則主動觀察團隊運作,留意工具如何運用,並找到自身差距。以市場推廣或數據分析實習為例,企業越來越多使用AI協助整理資料或撰寫初稿。有些學生因「沒學過」而退縮,只做基本公司的支援;也有人主動嘗試新工具,學習與 AI 協作,思考哪些仍需人類決策。差別不在技術背景,而在態度:前者視實習為任務,後者視為學習機會。
即使短短兩個月,後者往往更清楚自己學到甚麼、如何應變、還須補強哪些能力。實習不再只是履歷的一行字,而是測試技能敏捷度的舞台。不少人以為「增值」只在轉工、升職或畢業前進行,但現今的技能發展是一項長期習慣。AI模型的每次升級,都是在既有基礎上修正與擴展,個人亦應如此——透過嘗試、學習與反思,逐步累積競爭力。等到技能過時才行動便太遲,應主動尋求回饋、保持學習彈性。
生成式AI 的進步提醒我們:變化已成常態。挑戰不是與科技競賽,而是學會與科技共成長。穩定不再來自停留,而來自持續前行。職涯發展不再是一蹴而就,而是一連串有意識的升級——在變化中調整方向、擴展能力,讓自己在加速世界裏,仍握有選擇的主導權。
撰文:翁慧雯(Elsie Yung)
擁有超過二十年的人力資源管理經驗,曾於多家跨國企業擔任人力資源管理工作。她堅信東方哲學,特別是道家老子的教導,對個人和職場生活都有深刻的啟示。懷着幫助他人的初衷,她於2020年離開企業崗位,創立了自己的顧問公司。作為「企業醫生」,Elsie為各種中小企業診斷並提供方案以解決人事管理上的問題。在青年教育方面,Elsie深知職業準備的重要性。她致力於在本地及海外大學提供職業指導,通過互動教學,豐富學生的就業前準備。此外,Elsie對回饋社會充滿熱情,於2024-25年度擔任香港扶輪社第94屆社長,並繼續推動社區服務,為青年創造更多學習和成長的機會。
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