AI大幅拉高知識工作的及格線，產出標準答案的成本變得低廉。面對這場無聲的價值洗牌，iKala創辦人程世嘉出書解析，白領工作者該如何跨界進化，成為AI難以取代的「π型人才」？
你是否覺得自己的工作，即將被AI取代？而更深層的恐懼是，你是否擔心自己的職場技能，已被AI直接打趴？
歡迎來到「智慧通膨」時代！
「透過AI，所有的人都能做到80分，這時候，成果就不會有太大差別。」接受《遠見》專訪時，iKala創辦人暨集團董事長程世嘉用「供過於求」，描述當前多數知識工作者面臨的現實。
AI讓多數人都能交出遠超及格的成果，知識工作的生產門檻迅速下降，原本具稀缺性的技能也變得更普及。
這正是程世嘉在新書《智慧通膨下的新商機：AI時代的稀缺能力與新護城河》中，提出的智慧通膨概念：市場上的合格產出愈來愈多，單靠知識整理、文案撰寫或數據分析，愈來愈難差異化。
而且，科技演進的腳步並不會就此停歇，由AI承接人類任務的現象只會愈演愈烈。
舉例來說，現在AI的已經不再只是聊天機器人，更逐步成為能推理、判斷，甚至執行任務的代理人（Agent）。
AI接手更多工作後，企業的人力配置與人才培養方式也隨之改變，原本由基層、中階到高階，層層堆疊的組織結構，正在重新洗牌。
新人難進場，中階壓力大
這場變革同時衝擊職涯階梯的兩端：新鮮人入場機會減少，中階主管的存在價值，也遭到重新檢驗。
新鮮人端，傳統「從做中學」的培育路徑正被連根拔起。程世嘉直言，企業如今更偏好資深人才搭配AI的高效組合，導致初階職缺結構性縮減，也讓年輕人進入穩定職涯的門檻進一步升高。
在管理層端，以協調、資訊傳遞、進度追蹤為主要職責的中階主管，同樣面臨角色縮減的壓力。
程世嘉解釋，AI降低資訊彙整與進度追蹤的成本，使高階主管能直接掌握更多事務，也可能擴大每名主管直接管理的人數。
高層運用AI整理資訊、追蹤進度，並掌握營運狀況，單純扮演資訊傳遞角色的「中間人」，重要性自然下降。
當愈來愈多人能交出80分的成果，企業對人力數量與能力門檻的要求也隨之改變，白領職涯原有的晉升階梯開始鬆動。
問題來了，工作者該如何跳脫「80分」，成為市場渴求的稀缺人才？
深化T型技能，並邁向π型
程世嘉提出的第一步，是重新盤點並深化個人的「T型技能樹」。
他解釋，T字的橫軸，代表跨領域的通識基礎；縱軸則是安身立命的專業職能。「只要你的T型架構中，那根垂直的專業職能扎得夠強、夠深，就不太有被淘汰的風險。」
若想進一步拉開差距，可試著建立第二項具備深度的專業能力，成為「π型人才」。
為什麼「T型人才」不夠安全？程世嘉點出關鍵：T型人才的廣度變得容易達成，任何人都能利用AI即時補充常識，因此，稀釋單一專業加上廣度的價值。
如果工作者在兩個領域都具備足夠深度，便有機會發展出「跨界轉譯力」，將不同專業整合成新的判斷與思考模式。AI可協助連結知識，但如何取捨、落地並承擔結果，仍高度仰賴人的經驗。
程世嘉認為，未來的創新，多半源自不同領域的知識重組：「當你具備跨領域思惟，能向AI提出具備深度的問題時，未來在企業推動研發與創新，你就會是那個不可或缺的主角。」
若將深化T型與建構π型人才的邏輯，套用到不同階層的工作者，便能得出明確的突圍方向。以初階工作者來說，必須捨棄原先進入職場後再來練功的想法，提早建立T型垂直支柱的地基。
程世嘉強調，面對愈變愈窄的職涯大門，年輕世代必須打破等待企業提供資源、慢慢培育的舊觀念。例如，主動參與專案、實習或產學合作，在進入全職職場前，就累積作品與實務經驗。
至於中階主管，則必須重新檢視T型支柱的深度，並往π型整合邁進。他認為，中階主管應跨出行政庶務，主動走向市場前線，誠實自問：「我的專業管理能力真的頂尖嗎？」
若自身價值仍局限於進度追蹤與行政協調，代表專業深度、決策能力與市場理解，仍不足以形成護城河。
這時，就需要將管理經驗，轉化為跨領域整合與決策能力，增加接觸客戶、產品與營運現場的時間，確認自身專業能否真正回應市場需求。
焦慮難免，韌性堅持來迎戰
除了深化專業，建立信任、理解情境、處理衝突與承擔決策責任，也都屬於難以輕易標準化的能力。
不論身處哪個職涯階段，工作者都必須重新重視人與人之間的信任、溝通與長期合作。這，就是AI尚難補足的領域。
程世嘉認為，線上銷售與數位產品因科技而高度商品化、同質化的同時，人際間有溫度的連結更形珍貴。
「職場關係永遠是重要的。儘管現在大家都講求虛擬化，但面對面的實體交流，還是軟體沒辦法取代的。」程世嘉強調，這裡的關係並非指辦公室政治，而是指在商務面、管理面上，與客戶或同事建立更深層、不可替代的信任感。
《衛報》曾撰文提醒，過度依賴非同步或AI Agent驅動的管理，會削弱組織內難以量化的培訓與導師機制。這個觀點，就與程世嘉的說法相互呼應：技術可提升效率，卻難以完全取代建立信任、培養人才、理解組織脈絡的過程。
不過，就算理性知道如何培養技能稀缺性，在情緒上，許多工作者仍無法抑止自己的焦慮蔓延。
「你不用擔心是不是只有我落隊？沒有，大部分的人都落隊了，」程世嘉不諱言，在技能快速折舊的時代，即使持續追蹤最新AI進展，人們也難免感到疲倦與不安，「你在社群網路上看到過得好的那些人，都只是把過得好的那一面跟你講而已。」
面對未知，人們容易把愈來愈多任務交給AI處理。但程世嘉提醒，若長期省略理解、消化與判斷過程，恐逐漸削弱思考力，累積龐大的「認知債務」。
真正超越80分的辦法，不是更用力地壓榨睡眠時間，而是抗拒把大腦外包的誘惑，把目光拉回此時此刻，堅持在痛苦中刻意練習。
不管是讀難啃的書，還是寫難以一鍵生成的深度長文，短期或許辛苦，但內化以後，都會成為自己的成長養分。
正如他在書中寫下的結論：「AI只是把人類社會原本就存在的不確定、不對稱、不公平，用更快速的方式呈現。」
因此，想化解焦慮，無法只靠掌握新技術便能達成，更重要的，是培養在不確定中持續學習、修正與前進的能力。
AI可迅速縮小人與人之間的起點差距，卻無法替任何人完成長期累積。當80分的產出已成為標準，職場人的稀缺性，最終必須回歸專業深度、跨界判斷，以及在不確定中持續前進的能力。
