AI 正改變新加坡部分入門職位的工作內容：例行任務可能交由 AI 協助或自動化，初階員工則更常需要運用工具、檢查生成結果並判斷是否適用。難題在於，這些看似例行的工作，過去也是新人累積經驗、在職學習的重要起點。632

工作重心：從產出轉向判斷

在軟體領域，有報導指出，初階開發人員的工作可能從撰寫例行程式碼，轉向檢視 AI 生成內容的安全性、邏輯與業務適切性。32 更廣泛來看，雇主也更重視判斷力、溝通及解決問題的能力，並期待新人懂得運用 AI。733

這不代表所有職位都以同樣方式改變。目前提供的報導直接談到軟體工作的例子，以及雇主期待的整體轉變；並不足以證明新加坡各家雇主的財務分析或行銷文案工作都已一致改變。

為什麼「職涯最底一階」如此重要

新加坡總理黃循財曾警告，若 AI 接手例行工作，卻沒有補上那些工作原本帶來的學習機會，年輕人可能更難踏上職涯階梯的第一階。他呼籲雇主有意識地安排培訓與導師指導。65

這正是當中的矛盾：雇主希望新人能判斷 AI 的產出，但培養這種判斷力需要實際經驗和適當指導。會使用 AI 並不等於已經學會如何核實答案、理解工具的限制，或為最終成果負責。

畢業生可以怎麼準備

相關報導提到，AI 素養、實務判斷、領域知識、溝通及解決問題能力，都是初入職場者值得培養的能力。7833 畢業生可以透過以下方式展現這些能力：

• 使用 AI，也說明自己的判斷： 準備好解釋工具協助完成了什麼、自己檢查或修改了哪些部分，以及為什麼採納或不採納某項建議。
• 把工具能力和專業知識結合： 熟悉工作領域，才較能察覺答案是否不完整、不準確，或根本不適用於當前任務。
• 練習清楚表達決策： 說明推理過程、與他人共同處理問題，並展現如何根據回饋調整做法。
• 尋找實際工作經驗： 實習及其他實務工作有助累積職場知識，也讓雇主看見你如何處理真實任務。27

這些是準備方向，不是就業保證，也不表示每家雇主都採用相同的招聘標準。

實習能否補上學習機會？

新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）計畫在三年內，為符合資格、就讀工藝教育學院（ITE）、理工學院及自治大學資訊與數碼科技課程的學生，提供約 3,000 個為期一年的實習名額。計畫目標是協助學生累積工作經驗，並在 AI 改變科技業入門職位之際，銜接就業。2

實習的價值不只在於時間長短；學生也需要接觸有意義的工作、獲得回饋，並有機會逐步承擔責任。目前提供的資料說明了實習計畫，但沒有證明其成效，也無法確認有時與之並提的特定大學課程或職場學習試辦計畫細節。

招聘數字透露什麼，又不能證明什麼

一份報導指出，五分之一的新加坡雇主預期會減少聘用畢業生，並提到雇主更看重判斷力、溝通與解決問題的能力。33 另一項資料則來自 ManpowerGroup 對 651 家新加坡雇主進行的 2026 年第四季調查：47% 預計維持員工人數，32% 預計增加人手，19% 預計減少人手。35 這項調查反映整體招聘計畫，並非專門針對畢業生招聘。

也不宜把所有變化都歸因於 AI。新加坡人力部指出，過去十年高等教育院校應屆畢業生的就業率大致穩定，年度起伏與經濟不確定性、地緣政治局勢，以及畢業生職涯選擇變化等因素有關。人力部表示，AI 正重塑勞動市場，但其對初階專業、經理、行政主管及技術人員職位的具體影響仍不確定。13

新加坡六所公立大學的另一項畢業生調查顯示，在尋職畢業生中，於最後一場考試後六個月內找到工作的比例，從 2024 年的 87.1% 降至 2025 年的 83.4%。1 這項變化值得留意，但單憑這個數字，不能證明跌幅是由 AI 造成。

最明確的方向，不是要求畢業生和 AI 比誰能產出更多例行工作，而是學會運用工具、檢視結果，並透過真實經驗培養判斷力。雇主也需要保留能讓新人學習這些能力的培訓與指導機會。5713

AI 正改變新加坡部分入門職位的工作內容：例行任務可能交由 AI 協助或自動化，初階員工則更常需要運用工具、檢查生成結果並判斷是否適用。難題在於，這些看似例行的工作，過去也是新人累積經驗、在職學習的重要起點。632

工作重心：從產出轉向判斷

在軟體領域，有報導指出，初階開發人員的工作可能從撰寫例行程式碼，轉向檢視 AI 生成內容的安全性、邏輯與業務適切性。32 更廣泛來看，雇主也更重視判斷力、溝通及解決問題的能力，並期待新人懂得運用 AI。733

這不代表所有職位都以同樣方式改變。目前提供的報導直接談到軟體工作的例子，以及雇主期待的整體轉變；並不足以證明新加坡各家雇主的財務分析或行銷文案工作都已一致改變。

為什麼「職涯最底一階」如此重要

新加坡總理黃循財曾警告，若 AI 接手例行工作，卻沒有補上那些工作原本帶來的學習機會，年輕人可能更難踏上職涯階梯的第一階。他呼籲雇主有意識地安排培訓與導師指導。65

這正是當中的矛盾：雇主希望新人能判斷 AI 的產出，但培養這種判斷力需要實際經驗和適當指導。會使用 AI 並不等於已經學會如何核實答案、理解工具的限制，或為最終成果負責。

畢業生可以怎麼準備

相關報導提到，AI 素養、實務判斷、領域知識、溝通及解決問題能力，都是初入職場者值得培養的能力。7833 畢業生可以透過以下方式展現這些能力：

• 使用 AI，也說明自己的判斷： 準備好解釋工具協助完成了什麼、自己檢查或修改了哪些部分，以及為什麼採納或不採納某項建議。
• 把工具能力和專業知識結合： 熟悉工作領域，才較能察覺答案是否不完整、不準確，或根本不適用於當前任務。
• 練習清楚表達決策： 說明推理過程、與他人共同處理問題，並展現如何根據回饋調整做法。
• 尋找實際工作經驗： 實習及其他實務工作有助累積職場知識，也讓雇主看見你如何處理真實任務。27

這些是準備方向，不是就業保證，也不表示每家雇主都採用相同的招聘標準。

實習能否補上學習機會？

新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）計畫在三年內，為符合資格、就讀工藝教育學院（ITE）、理工學院及自治大學資訊與數碼科技課程的學生，提供約 3,000 個為期一年的實習名額。計畫目標是協助學生累積工作經驗，並在 AI 改變科技業入門職位之際，銜接就業。2

實習的價值不只在於時間長短；學生也需要接觸有意義的工作、獲得回饋，並有機會逐步承擔責任。目前提供的資料說明了實習計畫，但沒有證明其成效，也無法確認有時與之並提的特定大學課程或職場學習試辦計畫細節。

招聘數字透露什麼，又不能證明什麼

一份報導指出，五分之一的新加坡雇主預期會減少聘用畢業生，並提到雇主更看重判斷力、溝通與解決問題的能力。33 另一項資料則來自 ManpowerGroup 對 651 家新加坡雇主進行的 2026 年第四季調查：47% 預計維持員工人數，32% 預計增加人手，19% 預計減少人手。35 這項調查反映整體招聘計畫，並非專門針對畢業生招聘。

也不宜把所有變化都歸因於 AI。新加坡人力部指出，過去十年高等教育院校應屆畢業生的就業率大致穩定，年度起伏與經濟不確定性、地緣政治局勢，以及畢業生職涯選擇變化等因素有關。人力部表示，AI 正重塑勞動市場，但其對初階專業、經理、行政主管及技術人員職位的具體影響仍不確定。13

新加坡六所公立大學的另一項畢業生調查顯示，在尋職畢業生中，於最後一場考試後六個月內找到工作的比例，從 2024 年的 87.1% 降至 2025 年的 83.4%。1 這項變化值得留意，但單憑這個數字，不能證明跌幅是由 AI 造成。

最明確的方向，不是要求畢業生和 AI 比誰能產出更多例行工作，而是學會運用工具、檢視結果，並透過真實經驗培養判斷力。雇主也需要保留能讓新人學習這些能力的培訓與指導機會。5713