上次說的勞資雙方在 AI 這件事情上，本身就處於不對的生態位。所以導致很多 AI 是無法落地的。我們需要一個新的合作模式。我認為要破AI勞資雙方不對盤這一局，勞資雙方都要專注在「全端能力」這件事情。

在AI時代，「全端能力」正在變成未來職場的基本盤。這不是要你成為樣樣精通的超人，而是要具備串聯不同領域的視野與實作能力。

技術人才：多棲與跨界的雙重進化

在 AI 時代，工程師的護城河不再是單一語言的熟練度，而是解決問題的完整度。技術人才的轉型需要同時進行兩場革命：

技術邊界的消失：從「單點工」變身「全能多棲」

AI 工具極大程度地抹平了程式語言之間的語法門檻。工程師不能再以「我只會寫 React」或「我只懂 Java」畫地自限。舉例：FE (前端) -> BE/App/QA 的全面擴張。BE後端工程師->BE, DevOps, IT, FE 也都必須要會一些。甚至原本涇渭分明的 App 開發與自動化測試（QA），現在都是工程師「順手」該具備的技能。

目標是「獨立交付」： 企業越來越需要能一個人扛起 Feature 開發全流程（從資料庫設計、API 撰寫、前端串接到測試部署）的人才。你不需要是每個領域的頂級專家，但你必須具備在每個領域達到 60%~70% 水準 並完成交付的能力。

職能角色的跨越：走出螢幕，補強「與人協作」的溝通力

當寫 Code 的時間被 AI 壓縮後，工程師也必須要專注轉移到了「程式碼之外」的價值。舉例：純技術輸出的角色需要具備 TPM或 FDE的視角。

技術人員需要理解「溝通即產能」， 這意味著你不能只被動接收規格，而要能直接面對客戶解釋技術難點，並在客戶需求與技術限制間，找到平衡點。這才是 AI 難以取代你的部分

PM／AM：非技術職的逆襲——從「需求傳遞」進階到「POC 實踐」

PM 不能再變成傳聲筒

對於 PM或 AM來說，要透過AI 增強「工程底子」，而是在 AI 協助下，PM/AM 必須能看懂基礎的 API 文件、資料庫結構，甚至能用 AI 解讀一段關鍵程式碼的邏輯。

當你能準確評估一個功能的技術邊界，而不是只會傳聲筒問「這能不能做？」時，工程師對你的信任感將大幅提升，溝通成本也會顯著降低。

用 AI 快速概念驗證增加溝通效率

這是 AI 時代賦予非技術人員最強大的武器。你不再需要等待工程資源來驗證一個想法，你自己就能動手。

以前面對客戶或內部提案，你需要寫長篇大論的規格書；現在，你可以利用 AI 工具快速生成一個 POC 或簡單的前端介面。對客戶直接展示「可能會長這樣」的雛型，當場確認需求，避免開發完成才發現方向錯誤。

對工程師拿著 POC 溝通，讓開發團隊直接看到視覺化的需求，大幅減少「理解誤差」。

資方的視角：從「降本」轉向「增值」，全端人才的真正 ROI

從資方的角度來看，推動員工走向「全端」，可能比裁員更加來得吸引人，因為

資源靈活調度就是成本下降

傳統的專職分工容易導致「忙閒不均」——後端忙死、前端沒事做，或是產品開發完、測試端大塞車。但是打造全端的人才大軍，擁有全端能力的團隊，就像一支特種部隊。當業務重點改變（例如從 Web 轉向 App，或從開發轉向維運），人員不需要重新招聘或換血，內部就能快速重新組隊。Time to Market 的時間絕對比外包或是外招來得更快

加速業務增效

全端人才最顯著的價值，在於縮短了從「想法」到「產品」的距離。 當溝通層級減少（PM 能做 POC，工程師能全端開發甚至做FDE ），產品迭代的速度將大幅提升。在多變的市場中，快一週上線測試，往往就是成敗的關鍵。

全端能力是 AI 勞資雙方破局的基本要求

比起傳統的AI 降本增效，員工怕裁員，讓 AI 站在勞方的對立面。如果你的公司的 AI 搞的是全端的方向， 勞資雙方重新在生態位上 Aligned 起同樣的目標

「多變的市場上，增加溝通效率，全員動員努力抓住每一分業績」

這樣的 AI 落地才會成功 !