Prompting 唔係簡單叫 AI「幫我寫」。你要識得交代目標、背景、限制、語氣、格式、資料來源同評估標準。更重要係,你要要求 AI 標示假設、風險同不確定之處,方便人手覆核。
可以先練幾類高頻工作:
對非技術職位嚟講,重點唔係「我識用某某 AI 工具」,而係「我可以用 AI 穩定完成某類工作,而且有方法檢查輸出」。
Prompting 只係起點。更有價值嘅係 workflow design:將一個工作拆成幾個步驟,判斷邊一步適合 AI 做初稿,邊一步需要人手覆核,邊一步要接駁文件、表格、CRM 或內部知識庫。
實用場景可以係:
如果僱主重視嘅係 AI 模型應用能力,workflow design 就係將「識用 AI」變成「AI 幫到業務」嘅關鍵。[5]
如果只停留喺聊天介面,好快會變成基本能力。下一步係學少量 Python、API 同自動化,令 AI 可以批量處理資料,而唔係逐份文件 copy and paste。
非技術職位至少應該明白:
如果你本身行 Data、IT 或產品技術路線,可以再學 LLM app development,例如 RAG、向量搜尋、提示模板、模型評估、監控同雲端部署。呢類能力更貼近 Jobsdb 上 AI Engineer、AI Technical Lead 等技術招聘語言。[2]
好多 AI workflow 成唔成功,唔只睇模型有幾勁,仲要睇資料乾唔乾淨、欄位定義清唔清楚、輸出有冇人驗證。對大部分白領嚟講,資料能力係最值得補嘅底層能力之一。
最低限度可以先練:
企業真正接受到嘅 AI 成果,通常唔係「答案睇落合理」,而係「有來源、有覆核、有錯誤處理」。
企業用 AI,唔只會問快唔快,仲會問準唔準、邊個覆核、資料可唔可以輸入、結果可唔可以追蹤。你唔一定一開始就要做 AI governance 專家,但應該懂得問幾個基本問題:
如果你目標係金融、保險、專業服務或資訊通訊等職能,呢類可控落地能力會比單純識玩新工具更有說服力;PwC 嘅香港分析亦有按金融保險、專業及技術、資訊通訊等行業觀察 AI 職位需求。[1]
| 目前職能 | 優先學 | 第一個作品集可以做咩 |
|---|---|---|
| 文職、行政、HR | 文件摘要、會議紀錄、內部 FAQ、SOP 生成 | HR 政策問答助手、會議 action item extractor |
| Marketing / Sales | 市場研究、內容變體、銷售 follow-up、自動報告 | Campaign brief 生成器、銷售週報自動化 |
| Finance / Operations | Excel / SQL、異常檢查、文件抽取、審批流程 | 發票摘要工具、營運數據 dashboard、異常清單 |
| Data / IT / Product | Python、API、RAG、向量搜尋、模型評估 | 內部知識搜尋、文件問答系統、客服知識庫 bot |
| Manager / Team lead | Use case 排序、流程重組、風險控制、團隊守則 | 部門 AI adoption plan、AI 工作流程 SOP |
呢張表嘅重點唔係叫你即刻轉行,而係將 AI 加到你原本嘅行業知識之上。香港招聘市場已有 AI 技能需求升溫訊號,但 PwC 嘅行業分析亦提醒,AI 職位佔比並唔係喺所有行業同步大幅上升。[4][
6][
1]
目標唔係試最多工具,而係建立自己嘅輸出模板。你應該能夠穩定完成文件摘要、會議整理、報告草擬、簡報大綱同風險檢查,並懂得要求 AI 標示假設同不確定之處。
建議每類工作都保存一份模板:輸入資料要求、prompt 結構、輸出格式、覆核清單。咁樣先可以由個人技巧,變成可重用流程。
呢個階段要由手動操作,進到半自動化。建議學 Python 基礎、API 概念、Excel / SQL 查詢同資料清洗。練習方向可以係:批量讀取多份文件、整理欄位、產生固定格式輸出,再用人手抽樣驗證。
如果你本身唔係技術人,唔需要一開始就追求大型系統。先做到將 10 份文件、100 行資料或一批會議紀錄穩定轉成同一種輸出,已經比只做單次提問更有價值。
作品集要展示你可以解決真實工作問題。可以揀以下其中幾類:
每個作品都應該寫清楚四件事:解決咩問題、用咩資料、AI 做邊一步、人喺邊一步覆核。最後再補一段評估方法,例如抽樣檢查、錯誤分類、來源對照或使用者回饋。
唔好只係寫「熟悉 ChatGPT」。更有力嘅寫法,係將工具能力轉成業務成果,例如:
呢類描述比工具名更有說服力,因為佢直接展示你能夠將 AI 放入真實工作流程。當香港市場已經出現 AI 技能關鍵字職位廣告增長,將能力講成成果會更容易被僱主理解。[6]
香港 2026 最值得學嘅 AI 技能,唔係單一工具,而係「你嘅行業知識 + 生成式 AI + workflow design + 自動化 + 資料驗證」呢個組合。
市場上確實有 AI 技能需求上升嘅訊號:PwC Hong Kong 指香港對需要 AI 相關技能嘅職位需求增加,Jobsdb by SEEK 亦錄得 AI 技能關鍵字職位廣告按年上升。[4][
6] 但 PwC 嘅行業分析同時提醒,2021 至 2024 年多數行業嘅 AI 職位佔比變化不大。[
1]
所以,最實際嘅學法係由你而家嘅職位出發,揀兩個重複、耗時、可驗證嘅工作流程,做成 AI workflow 作品集。當你證明到自己識用 AI 改善工作、控制風險、交到成果,你就唔只係「識用工具」,而係有真正職場價值。
Job ads containing AIrelated skill keywords increased by 26% yearonyear in the first three quarters of 2025. Among jobseekers who submitted resumes over the
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