據哈佛大學最新《AI Index 2025》報告，AI 技能需求在多個產業中呈現結構性成長。以 LinkedIn 職缺資料為例，「科技、資訊與媒體業」發佈的 AI 職位數量最高，且呈現顯著增長。可能反映 AI 技術已滲透至數據處理、業務流程優化與決策支持等核心業務。

7 成以上企業在工作中應用生成式 AI

2024 年有高達 78% 的企業在至少一個職能中導入了 AI 技術。生成式 AI 的應用尤為顯著，其使用率從 2023 年的 33% 提升至 71%。報告顯示，企業正在將生成式 AI 應用於多種職能，例如行銷與銷售等。

儘管多數企業仍處於部署生成式 AI 的早期階段，但也會因為所在區域有明顯差異。北美 (74%)、歐洲 (73%) 與大中華區 (73%) 等市場的企業在導入與應用成熟度上領先其他區域，而印度、中南美洲、中東和北非等市場的導入率為 67%。

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AI 提升初階員工生產力的幅度超過資深員工

報告中多項研究證實，AI 在職場中對勞動生產力帶來顯著效益。在針對 20 萬名以上員工的大型研究中，發現導入 AI 可使生產力提升 10～45%。例如，導入 AI 工具後，客服人員的生產力有所提升；對科學研究的創新指標亦有正面影響。

值得注意的是，初階員工的生產力改善幅度顯著高於資深同仁。根據一項研究，軟件工程職位中，初階員工的生產力提升達 21%～40%，相較於資深員工的 7%～16%，突顯 AI 技能可能對不同職級的員工帶來不同程度的影響。

要求高學歷的高薪職位更依賴 AI 工具

報告亦發現，AI 工具的使用頻率，與職業的薪資高低、學歷要求呈正相關。舉例來說，高薪職業如生物資訊技術員、應用程式開發者與婦產科醫生，Claude 的使用率顯著高於其他職群。整體而言，Claude 的使用在「需要相當準備（通常是學士學位程度）」的職位中高出平均水準 50%。

然而，全面深度整合仍屬少數。僅約 4% 的職業中有超過 3/4 的任務交由 AI 處理；相對地，約 36% 的職業有 1/4 以上的任務由 AI 協助。AI 在「認知型技能」如寫作、邏輯思考、資料彙整等任務中應用頻繁，而對管理、行政與體力型工作仍影響有限。

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