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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