去年有很多企業包班學習生成式AI，預估今年還是持續這股風潮，除了政府的推動力道之外，許多企業都是意識到生成式AI的重要性而選擇包班上課，其優勢是可以依據企業需求來客製化課程，不管是生成圖片、影像或是文字內容，都可以依需要調整。
人工智慧技術正在快速的迭代演進，近期DeepSeek橫空出世，這款號稱用十分之一成本就能打造出色推論能力的大型語言模型正吸引諸多的目光，甚至有望驅動AI推論的發展，加速邊緣AI落地；而伊隆．馬斯克（Elon Musk）的新創公司xAI也在日前加入了戰局，發布最新的Grok-3模型。就在科技大廠們競相爭奪「地球上最聰明AI」頭銜之際，AI早已造成了深遠的影響，也重新定義了教育訓練的方法與學習樣貌。
資展國際（iSpan）資深協理王孝弘坦承，NVIDIA執行長黃仁勳發表「未來的小孩不需要再特別學習寫程式」的觀點後，確實有學生思考，是不是真的不該開啟程式語言的學習之路。「我們的看法是，無論哪種職業，未來都有可能被AI取代，關鍵是要成為駕馭AI的人，倘若能夠更深入地與AI互動，讓它成為好夥伴，那麼就不會被淘汰。」
他解釋，生成式AI發展後，造成的最大影響是人們不再覺得AI遙不可及。過去，AI似乎只屬於演算法工程師和資料科學家的領域，但現在，任何人都能開始接觸和學習AI。因此自去年開始，在養成系列的專題中，也已經開始要求學生將AI元素融入專題中。舉例而言，一般學習平台中多半會有考試系統，以往的做法就是在平台中一筆筆新增題目與答案選項，然後設計出一個操作介面。現在資展學生專題的做法則是直接將課程內容提供給生成式AI，請它生成出10題、20題的題目後，再將這些題目匯進系統中。如果有人答錯了，在介面中也會進行說明，但是這些解答說明的文字同樣也是由AI產生。「過程中自然而然軟體就AI化了。可預期的是，未來任何的軟體開發其實都會有AI的元素在其中。」
改變課程設計 更著重基礎理論與架構
不過也因為如此，資展國際也正在改變過去的課程設計與教育思維，以程式設計人員為例，以往教育訓練很著重程式撰寫能力，因此在解題九九乘法表時，就會花心思在迴圈的格式語法上，但現在這些程式的撰寫很容易就能透過ChatGPT這類AI聊天機器人生成，因此對於程式開發人員而言，如何看出程式碼中的問題，並且具備修改的能力就很重要。
王孝弘指出，對有經驗的工程師而言，生成式AI簡直是如虎添翼，只要稍微看一下生成的程式碼，就大概知道執行時會是什麼結果，在哪邊可能會出現問題，以及要如何解決。但是對於剛入門的新手而言，很可能看不出這些門道，就更不用說要解決問題。「我們正在調整課程的教授內容方式，以往軟體程式課程很重視程式撰寫技巧，現在則是把理論觀念以及架構講解得更清楚，有了這些理論基礎，即便是剛入門的新手也可以知道問題所在，接著就可以再把問題拋給ChatGPT，詢問有什麼方法可以解決。」
五類熱門課程可作在職進修參考
承襲資訊工業策進會數位教育研究所41年來所累積的豐富資通訊培訓經驗，資展國際以培育數位科技人才為職志，持續累積科技人才培育能量。
回顧過去一年所開設的課程，有幾類課程非常熱門，也值得作為在職進修的參考。例如容器、K8s、Docker這類的技術在去年就非常熱門，以「深入淺出Container, Kubernetes與GKE」這門課為例，課程內容除了會介紹使用Kubernetes優點、架構與部署，最後並透過在公有雲Google Cloud Platform 使用Kubernetes的Container服務，更加了解如何使用與管理Kubernetes。
資展國際（iSpan）資深協理王孝弘認為，在AI時代，IT要有兩個必備的能力，一是解決問題的能力，另一則是自主學習的能力，雖然AI帶來的壓力越來越大，但有了AI的協助，各種能力也更容易養成。
資安相關的證照課程也非常穩定開設中，反映出市場對相關人力的需求。「我們觀察到政府計畫、標案可能是驅動因素之一，」他解釋，一般政府計畫、標案都會要求承包商旗下的工程師，要有一定比例的成員具有資安相關證照，如果承包廠商發現無法符合標案的規定，通常就會派員上課取得證照，因此會有課程培育需求。
此外，軟體需求的規劃書在去年也有不少學員修習。「這門課主要就是學習如何把客戶在專案構思時提到的內容予以文件化，透過軟體需求規劃書將其實現出來。」他提到，一般專案中，程式設計師通常都不會直接面對客戶，有了文件輔助，就可以在專案開發的過程中避免認知上的落差。
另外，Power BI資料視覺化的需求也不小，「其實去年有很多企業包班學習生成式AI，預估今年還是持續這股風潮，」王孝弘分析，除了政府的推動力道之外，許多企業都是意識到生成式AI的重要性而決定包班上課，「這類課程的優勢是可以依據企業需求來客製化課程，不管是生成圖片、影像或是文字內容，都可以依需要調整。」
多方涉獵保持競爭力
面對IT學習路徑與職涯規劃，王孝弘認為AI雖然可以協助做很多事情，但是也意謂著IT人員要面臨的壓力卻越來越大。以程式開發工程師為例，過往程式撰寫能力是其引以為傲的資本，但當AI寫出來的程式不見得比較差時，程式開發工程師要如何保持競爭力？假設以前可能不在意產業Know-how，但現在可能或多或少都要涉獵，要懂的東西越來越多。又或是以前有些程式工程師不喜歡與人群互動，現在可能要站出來多跟團隊合作，多跟人溝通，因為這反而是AI無法取代的任務。
「在AI時代，IT要有兩個必備的能力，一是解決問題的能力，另一則是自主學習的能力，雖然AI帶來的壓力越來越大，但往好處想，有了AI的協助，各種能力也更容易養成。」他說。