許多文組求職者會以為自己離 AI 產業很遠，但事實恰好相反：AI 產業帶給文組生的機會可能遠超你想像。從行銷、管理，以及 PM、BD、架構師等職缺，都可以讓你在 AI 領域大放異彩！本文將為非理工背景的你介紹文組生在 AI 產業的轉職選項、轉職前的事前準備，以及轉職 AI 的正確心法，一起來一探究竟吧！
本文目錄：
- AI 產業為什麼需要非理工人才？行銷、管理是文組的強項
- 適合文組生的 AI 產業職務：PM、架構師、BD
- 想要轉職 AI 產業？5 個轉職前的準備工作
- 保持 4 個轉職心法，轉職 AI 產業沒那麼可怕！
AI 產業為什麼需要非理工人才？行銷、管理是文組的強項
在 AI 技術快速發展的同時，產業面臨著一個重要挑戰：如何將創新技術轉化為真正有價值的商業解決方案。AI 產業和任何公司一樣，都需要懂得溝通、行銷、管理的專業人才，協助企業在 AI 浪潮中創造價值。
非理工背景的人才往往具備獨特的軟實力，例如商業策略規劃、跨部門溝通協調、專案管理、市場洞察等關鍵能力，這些都是推動 AI 解決方案落地的重要推手。在許多案例中，正是這些非技術面向的專業，讓 AI 專案能夠真正解決客戶的痛點。
➤ 延伸閱讀：文組該怎麼找到理想職缺？文科生優勢＆畢業出路
適合文組生的 AI 產業職務：PM、架構師、BD
AI 產業不僅需要工程師，更需要能夠理解市場需求、規劃產品策略、推動業務發展的多元人才。非理工背景者往往具備良好的溝通能力和商業敏感度，這些特質在 AI 產業中非常重要。
隨著 AI 技術日益成熟，產業對於非技術職位的需求持續增加，特別是在產品規劃、市場開發、專案管理等領域，都提供了極佳的發展機會。
AI 轉職選項（一）產品經理 Product Manager
AI 產品經理需要扮演技術團隊和市場需求之間的橋樑角色。你的主要工作是深入理解使用者需求，規劃產品功能和發展方向，並有效地與工程團隊溝通合作。這個職位特別適合具備市場敏銳度和專案管理能力的人才。產品經理不需要深入的程式設計能力，但需要具備基本的 AI 知識，並能夠理解技術可行性，這些都可以通過系統性學習來建立。
➤ 延伸閱讀：PM 必備 AI 工具全解析！用這 9 款工具提升職能，成為 AI 時代的頂尖 PM
AI 轉職選項（二）解決方案架構師 Solution Architect
作為 AI 解決方案架構師，你的核心任務是幫助客戶找到最適合的 AI 應用方案。這需要你深入了解客戶的業務流程和痛點，同時具備足夠的 AI 應用知識，以提供切實可行的建議。優秀的解決方案顧問往往來自業務顧問、產業專家或專案經理的背景，他們豐富的產業經驗和商業嗅覺，正是這個職位最重要的資產。
AI 轉職選項（三）業務開發 Business Development
在 AI 產業中，業務開發人員扮演著開拓市場的重要角色。你需要具備基本的 AI 知識，但更重要的是能夠發掘市場機會，建立合作夥伴關係。這個職位特別適合具有銷售背景或專案管理經驗的人才，因為你需要理解客戶需求，並能夠將 AI 解決方案的價值清楚地傳達給客戶，同時管理複雜的商業談判流程。
➤ 延伸閱讀：AI 時代的職場生存術： 4 項軟實力讓你成為 AI 無法取代的優質人才
想要轉職 AI 產業？5 個轉職前的準備工作
轉職 AI 產業需要充分的準備和規劃。雖然不需要深厚的技術背景，但必須對 AI 產業有基本的認識，並且清楚了解自己的優勢和可能面臨的挑戰。透過系統性的準備和持續學習，非理工背景的人才一樣可以在 AI 產業找到適合的發展方向。重要的是要建立正確的心態，並且做好完整的轉職準備規劃。
AI 轉職準備（一）學習跨領域知識
AI 產業涵蓋多個重要領域，包括電腦視覺（幫助機器理解視覺內容）、機器學習（建立可從資料中學習的模型）、自然語言處理（研究人類語言與電腦互動）等。非技術人員的第一步，是要了解這些基礎知識，找出最適合自己發展的方向。
目前有許多專門為非技術人員設計的學習資源，如 Google AI Essentials 課程、NVIDIA 的免費 AI 課程資源等，都是很好的入門管道。完成這些課程後會得到結業證書，可以加入履歷增加競爭力。
➤ 延伸閱讀：免費仔必看！Google、NVIDIA 17 堂線上 AI 課程，免費增強你的 AI 職能
AI 轉職準備（二）善用無程式碼工具
現今已有許多專為非技術人員開發的 AI 工具，如 Google 的 AutoML、Microsoft 的 Azure Machine Learning 等。這些工具讓沒有程式設計背景的人也能參與 AI 專案開發。透過學習這些工具，你可以更實際地了解 AI 應用的可能性，同時建立實務經驗。選擇適合的工具平台，不只能提升個人技能，還能在未來工作中實際運用，打造獨特的競爭優勢。
AI 轉職準備（三）建立個人知識架構
建立一個涵蓋 AI 基礎知識、產業應用案例、專案管理方法的知識體系。可以通過線上課程平台如 Coursera、LinkedIn Learning 等，系統性地學習 AI 商業應用課程。
同時，閱讀產業報告和案例分析，可以幫助了解 AI 在不同領域的實際應用情況。建議特別關注與你專業相關的 AI 應用領域，這樣更容易發揮個人優勢。重點是要有計畫地學習，製作學習時程表，定期檢視進度，確保學習效果。
AI 轉職準備（四）累積實戰經驗與人脈
理論知識都準備充足後，可以開始試著從實戰累積經驗。例如：在現有的工作中嘗試融入 AI 協作、執行專案時設定 AI 的情境等；此外，也可以嘗試進行一些 side project，從中獲得實作的經驗。
積極參與 AI 相關實體活動或線上研討會，或是在 LinkedIn 等平台建立連結，可以讓你提前建立重要的產業人脈。雖然短期內這些人脈的效果有限，長遠來看卻往往能帶來意想不到的職涯機會。
➤ 延伸閱讀：比 ChatGPT 更好用的 AI？幫你做會議紀錄、整理文件重點，8 款讓工作事半功倍的 AI 工具！
AI 轉職準備（五）打造個人品牌
在 LinkedIn 等專業社群平台建立完整的個人檔案，突出你的 AI 相關技能和經驗。可以建立個人學習筆記或部落格，記錄學習歷程和心得，展示你對 AI 領域的專業觀點和持續學習的態度。定期分享產業見解，參與產業討論，建立個人影響力。良好的個人品牌不只能增加求職機會，還能提升在產業內的專業形象，為未來的職涯發展打下堅實基礎。
保持 4 個轉職心法，轉職 AI 產業沒那麼可怕！
在轉職 AI 產業的過程中，保持正確的心態和策略非常重要。這不是一個速成的過程，需要謹慎規劃和耐心執行。成功的轉職故事往往來自於深思熟慮的準備和持續不懈的努力，以下是一些重要的轉職心法。
AI 轉職心法（一）保持開放學習的心態
AI 技術和應用場景正在快速演進，保持持續學習的熱情至關重要。這不僅包括技術趨勢的了解，還包括產業動態的掌握。建立每週固定的學習時間，追蹤產業新聞和發展趨勢。接受新的挑戰和任務，即使可能會感到不適應，這些都是成長的機會。
AI 轉職心法（二）專注於價值創造
不要過度糾結於技術細節，而是思考如何運用你的專業為 AI 產品或服務創造價值。你的非技術背景可能正是幫助 AI 解決方案成功的關鍵。專注於了解使用者需求、市場機會和商業價值，這些往往是 AI 專案成功的關鍵因素。
AI 轉職心法（三）循序漸進的轉職策略
採取穩健的轉職策略，可以先從目前的工作崗位尋找接觸 AI 專案的機會。參與公司的 AI 相關提案或專案，累積實務經驗。等到對 AI 產業有更深入的了解後，再考慮全職轉換到 AI 公司。這樣的漸進式轉職可以降低風險，也能讓你更有信心地做出職業選擇。
結語
AI 產業的發展正在創造越來越多非技術職位的機會，這是非理工背景者的絕佳切入點。只要具備正確的心態和準備，加上系統性的學習和規劃，你一樣可以在 AI 浪潮中找到適合的位置。重要的是找到自己的優勢，持續學習成長，並且有耐心地執行轉職計畫。現在就開始規劃你的 AI 產業轉職之路吧！
