- Claire 把剛修好的指甲死死掐進肉裡，辦公室只剩下伺服器機房傳來的低頻嗡嗡聲。
- 「這個 AIHR 到底憑什麼？」她盯著螢幕上剛收到的測試信，這套系統聲稱不需要她十年累積的人脈，只要三天就能從網海上撈出比她手中名單更精準的候選人。
- 她想起老闆昨天下午那句玩笑話：「Claire 啊，這系統如果真這麼神，我們人資部是不是可以改名叫『AI 維修部』了？」
- Claire 的焦慮，是台灣無數行政職主管的縮影。她們習慣了作為公司「守門人」的權威，卻沒發現那道需要守護的門，已經被 AI 拆掉了。
- 焦頭爛額的傳統 HR 與冷靜運籌帷幄的 AIHR 儀表板，正是現代企業的分水嶺。
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01. 教育部的虛擬結界與台積電的壟斷現實
- 為了理解 Claire 的處境，我們先把鏡頭拉開，看看另一個同樣面臨崩解的封閉系統：學校。
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公立學校：人造的低熵溫室
- 守門人 (Local Competition) 試圖守住舊有疆界，卻被 AI 巨手 (Global Competition) 直接拆除圍牆，揭示了全球競爭的殘酷現實。
- 在疫情期間，無數家長被迫旁聽了孩子的視訊課程。許多人驚訝地發現，平日在講台上權威滿滿的老師，教學內容竟然枯燥乏味，甚至邏輯混亂。
- 這讓我想起當年在 YouTube 上偶然刷到的北京清華附中李永樂老師與台灣歷史名師李天豪的影片。那一刻我心中只有一個念頭：「如果當年我的數學老師是他，我怎麼可能討厭數學？」
- 但當年沒有 YouTube，我沒得選。我被受限在「學區」這個地理圍籬內。
- 這就是公立學校系統的本質：透過限制選擇權，創造一個低度競爭的環境。
- 在這個刻意營造的「虛擬溫室」裡，老師們面對的是「校級競爭」。只要你比隔壁班老師教學熱誠多一點，甚至只要不犯大錯，你就能在這個封閉系統裡安穩存活到退休。這是一種極度違反熱力學第二定律的「人造低熵」狀態。
- 市場不喜歡這種低效，於是出現了補習班。補教名師面對的是「區級競爭」——南陽街的幾大天王廝殺，優勝劣敗比學校殘酷，因此補教名師的能力往往遠超學校老師。
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世界級競爭的終局：2.5 家的壟斷
- 但 AI 與網路的出現，把這個遊戲推進到了終局：世界級競爭。
- 想像一下，如果教育部明天宣布全面解禁，承認網路學分，孩子可以自由選擇全球最好的老師上課。那天會發生什麼事？
- 所有的「平庸老師」會瞬間失去價值。因為當你有了李永樂的選項，你為什麼要忍受念課本的老師？
- 更可怕的是，世界級競爭的終點必然是「壟斷」。就像晶片製程，全球只剩下台積電、三星和半個 Intel（共 2.5 家），其中台積電獨佔 50% 以上。
- 未來，數學科可能全球只剩下前三名的老師能活得很好，歷史科只剩下前三名…。這就是「Scope（競爭範疇）」被無限放大後的必然結果。
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辦公室裡的熊與獅子
- 回到 Claire 的辦公室。過去的企業組織，就像那個封閉的公立學校。
- 公司也是一個「人造的封閉系統」。財務、人資、總務，這些後勤單位長期處於「校級競爭」——妳只要比前任經理細心一點，比同業多懂一點勞基法，妳就是安全的。
- 但 AI Agent 的出現，就像強行拆除了公司的圍牆，把網路上的「世界級算力」直接引入妳的辦公室。
- 「妳不會被 AI 取代，而是被會用 AI 的人取代」這句話在電視上聽起來很順耳，但它是錯的。
- 這句話隱含了一個假設：妳的競爭對手還是「人」，只是多拿了把槍。
- 但現實更像是一個笑話：甲乙兩人遇到熊，甲說「我只要跑贏你就好」。這建立在「只有一個人會被吃掉」的假設上。
- 但如果 AI 不是熊，而是一群獅子呢？如果 AI Agent 能以原本 1/100 的成本完成工作，老闆為什麼要留兩個人再來挑一個跑得快的？他會直接把兩個人都換掉，換成一組 API。
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02. AIHR 的閉環：這不是自動化，這是科學實驗
- 「可是，老闆不可能真的放心把招募交給機器人吧？」Claire 喝了一口冷掉的咖啡，試圖建立最後的心理防線。「人與人的溫度，機器怎麼可能懂？面試時那個眼神的交流，AI 能捕捉到嗎？」
- 這就是典型「以戰術勤奮掩蓋戰略懶惰」的思維。Claire 試圖用「溫度」這個無法量化的指標，來防禦可被量化的效率攻擊。
- 讓我們拆解一下那個讓她恐懼的 AIHR 系統。它不是單純的「自動化搜尋」，它是一個具備「假設驗證」能力的科學家。
- 傳統人資（如 Claire）接到「行銷經理」需求時，憑的是經驗（直覺）：找傳媒出身的？找 4A 廣告公司的？
- 但 AIHR (Agentic HR) 是這樣運作的：
- Step 1: 建立多維假設 (Hypothesis Generation)
- 它不會只用一種標準找人。它會根據職缺描述，瞬間生成 5 種不同的人才假設：
- 假設 A：具備數據分析背景的理工男，可能帶來精準投放。
- 假設 B：具備心理學背景的文案手，可能帶來高轉換率。
- 假設 C：待過競品的資深業務，可能帶來直接客戶…
- 它不會只用一種標準找人。它會根據職缺描述，瞬間生成 5 種不同的人才假設：
- Step 2: 全網獵捕與特徵及時運算 (Scouting & Profiling)
- 它每小時監聽 LinkedIn, Medium, GitHub, 甚至 Facebook 公開社團。它不只看履歷，它讀候選人的文章、程式碼、留言互動。
- 它為每位候選人建立包含 100 個特徵點的性格側寫 (Psychometric Profiling)。
- Step 3: A/B Testing 接觸優化
- 它會在半夜三點、中午十二點、下班六點，分別對不同群組發出邀約信。
- 信件內容根據對方的性格側寫量身定做。對數據型人才談「成長率」，對情感型人才談「願景」。
- 最可怕的是這個閉環： 當候選人已讀不回，或回覆意願不高，AIHR 會立刻修正它的假設模型。「原來這類人才不喜歡太激進的語氣」，下一封信馬上調整。
- Step 4: 面試決策輔助
- 當最後 8 位候選人坐在老闆面前時，AIHR 已經完成了 90% 的工作。
- 它會告訴老闆：「建議錄取 A，雖然他資歷淺，但根據他的 GitHub 提交紀錄與社群發言的邏輯密度，他的學習曲線是 B 的三倍。」
- Step 1: 建立多維假設 (Hypothesis Generation)
- 這是什麼？這就是 「迭代 (Iteration)」。
- 工程師對這個詞很熟悉，這是矽谷之所以能統治世界的底層邏輯：快速假設、快速驗證、快速修正。
- 但行政職位（HR, Admin, Finance）通常是「百年如一日」的。去年的招募流程跟今年一樣，上個月的報表格式跟下個月一樣。這個領域沒有「迭代」，只有「維運」。
- 當一個「每秒鐘都在自我迭代修正」的 AI Agent，對上一個「強調經驗與溫度卻十年不變」的人類專家。
- 這不是溫度的問題，這是演化速率的降維打擊。
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03. 從「維運者」進化為「迭代者」：革自己的命
- 窗外的天空泛起魚肚白，Claire 卻感到前所未有的清醒。
- 恐懼的終點是憤怒，而憤怒的昇華是行動。她看著鏡子裡疲憊的自己，想起一句話：「矽谷工程師為什麼不怕 AI？因為他們每天都在革自己的命。」
- 開發 AI 的人，最清楚 AI 會取代誰。通常第一個就是初階工程師。
- 但資深工程師（Maker）不怕。他們甚至興奮。因為他們知道，如果把那些無聊的寫 Code 工作交給 AI，他們就能騰出手來做更偉大的架構，解決更難的問題。
- 「如果我不革自己的命，就是等著別人來革我的命。」
- Claire 意識到，她不能再當個「守門人」了。守門人是靜態的，門被炸開就沒了。她必須變成「建築師」。
- 她打開電腦，不是去回覆那封測試信，而是開了一個新的文件。標題寫著：《人資部 2026 轉型計畫：從行政中心到人才戰情室》。
- 她在計畫書的第一行寫下：
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「目標：利用 AIHR 系統接管 95% 的履歷篩選與邀約工作。釋出的人力資源，全部投入『組織文化設計』與『關鍵人才留存策略』的迭代實驗。」
- 她要做的不是「使用」AI，而是「指揮」AI。
- 她要像工程師一樣，每週設立一個「留才假設」，用 AI 收集員工滿意度數據，驗證，修正，然後再設計下一輪的福利制度。
- 她要讓公司的組織架構變成一個有機體，而她是那個設計演化規則的上帝，不是在門口收票的警衛。
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04. 你就是護城河
- 哈佛商學院教授 Michael Porter 曾說：「競爭優勢來自於差異化或成本領先。」
- 通用的「功能性優勢」（算薪水、篩履歷、打卡紀錄）將被 AI 無限逼近零成本。在這個層次競爭，你必輸無疑。
- 真正的護城河，是 「策略性優勢」 與 「主要活動 (Primary Activities) 的獨特性」。
- 只有當你的能力從「執行功能」升級到「設計策略」，從「維護現狀」升級到「推動迭代」，你才真正擁有了護城河。
- 甚至，你自己就是護城河。
- 就像 Tesla 的護城河不是它的機械手臂（那是買得到的），而是它長年累積的自動駕駛數據與獨特的生產製程邏輯。
- 如果 Claire 能讓這家公司擁有「別家公司無法複製的人才密度」和「超高效率的自動化人資戰情室」。
- 那時候，老闆不會問「能不能用 AI 取代 Claire？」，而是會問「如果 Claire 帶著這套系統跳槽到對手那邊怎麼辦？」
- 在這個早晨，Claire 終於按下了發送鍵。
- 她把那封充滿威脅的 AIHR 報價單轉寄給老闆，並附上了一句簡短的話：
- 「老闆，買下它。我們要站在巨人的肩膀上，而不是被巨人踩死。明早晨會，我來報告我們如何駕馭這頭怪獸。」
- 「妳不會被 AI 取代？這句話已經過時了。唯有成為護城河本身，才能在洪流中站穩腳跟。」