AI 時代，寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」
「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成。」凱鈿行動科技研發中心副總黃笠維說，「現在幾乎倒過來。甚至可以說，會不會寫程式，已經不是衡量人才的首要標準。」這樣的說法，出自一家工程師人數佔公司一半以上的軟體公司，乍聽有些矛盾。但對 2024 年成立「AI 研發單位」與「前瞻研究室（Vision Lab）」、海外營收佔比約七成的 KDAN 凱鈿 （TPEx: 7737）來說，選才標準的翻轉並非心血來潮——當 AI 能做的事越來越多，他們也在重新思考，什麼才是「人」不可被取代的價值。
文／104人力銀行
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產品轉向實戰，從單點工具到 AI 驅動的工作流程
扎根台南永康的凱鈿，早期憑藉 PDF Reader、點點簽等廣受歡迎的應用軟體，為個人用戶打造生產力利器。伴隨服務範疇擴及至企業端（B2B），市場期待長出明顯差異。資深人資夥伴張媛雅分析：「企業客戶不再滿足於單點工具的效率提升，他們追求的是整體工作流程的升級和營運效益極大化。」
這促使凱鈿在 2024 年成立了「AI 研發單位」與「前瞻研究室（Vision Lab）」，宛如一支先鋒部隊，專注探勘未來幾年 AI 應用的商業場景與可望帶來的長線潛力。
工作日常質變，不再需要只會寫 Code 的「碼農」
AI 改變的不只是產品藍圖。新技術全面滲入內部開發，團隊的協作方式及角色定位也跟著改寫。
身處研發第一線的黃笠維感受尤為深刻，「以前工程師花大量時間擬定處理路徑、寫程式碼、逐行檢查，如今多半都能交給 AI 負責，甚至連 Code review 也是由它們互相完成。」
這是否代表工程師的日子變輕鬆了？黃笠維直搖頭：「AI 基本上是輔助每一個節點，讓人有時間去做真正重要的事。只是，那些事的門檻更高。」他解釋，AI 會先拋出大量規劃與建議，人類要做的是：評估風險、下達最終判斷決策，極度仰賴實戰經驗的累積。
也因為雙手從寫程式碼中騰出來，工程師必須開始回應過去鮮少觸及的使用者情境。黃笠維坦言，他在選才上已將標準往 PM 與使用者體驗（UX）靠攏，更看重系統架構背後的情境判斷。類似的位移同樣發生在 PM 身上：新技術補上了執行端的缺口，心力得以收攏到最關鍵的產品核心規劃。
迎向轉型帶來的不安，凱鈿並未祭出強硬規範，而是以內部提倡的「AIR」文化——Agility（敏捷）與 Inclusion（包容）來承接。在公司的 AI 討論群組裡，C-level 主管與工程師站在同一條線上交換趨勢觀察與工具心得；主管則透過每季 one-on-one 觀察每位成員的狀態與強項，勇於嘗試的人擔任前鋒，對新技術還在摸索的人負責後衛補位。不用同一種速度追趕、不貼標籤，這種自由分享的氛圍，讓員工更願意跨出第一步。
用人標準洗牌，面試看重思考脈絡
那麼，什麼樣的人會被錄取？資深人資經理鄭智維直言，AI 打亂了既有的衡量順序，「以前可能先看專業，再來是年資，然後才是潛力跟人格特質。」現在企業更在意的是，這個人能不能在不確定的環境裡找到解法。他說。
在凱鈿，不論是 RD 的技術作業，或 HR 實習生的企劃任務，招募團隊都會預設求職者會使用 AI。「我們不會因為他用了 AI 就扣分，真正重要的是他能不能說清楚自己做了什麼。」張媛雅解釋。
因此在面試現場，主管會緊抓幾個追問：這個方案是怎麼想出來的？你丟給 AI 的指令長什麼樣子？資料庫或系統架構是用什麼邏輯在設計？這些提問，目的在於看出對方是否具備拆解問題、比較選項、做判斷的能力。
同時，AI 也讓「專業底子」的重要性以另一種形式被凸顯。沒有足夠的技術理解，會看不出 AI 的錯誤；不熟悉領域知識，就難以判斷產出的內容是否合理。會用 AI 並不稀奇，能把 AI 用在對的地方、並為自己的選擇負責，才是真正的加分項。
求職指南，軟實力才是真正的入場券
AI 工具已是踏入職場的基本門檻。鄭智維提醒：「AI 就跟 Word、Excel 一樣，你不會，一定非常難找工作。」不過，會操作工具只是入場券，不是保證書。
在工具之上，更難被複製的是底層的人格韌性。黃笠維歸納出四項關鍵：「溝通與思考、解決問題、學習能力，還有毅力。有些人遇到瓶頸太快就放棄，可能覺得這條路不行。」在變動節奏極快的軟體產業，這幾項人格特質便顯得格外突出。
回到職場本質，科技業從來不缺會照單全收的執行者。正如鄭智維所說：「不管有沒有 AI，軟體業的核心就是替客戶解決問題、替使用者掃除障礙。具備這種思維的人，自然更吃香。」
當 AI 成為標配，真正的命題不再是「被科技拿走了什麼」，而是「自己能拿 AI 創造什麼」。帶著拆解難題的企圖心、持續精進的態度，以及面對變局仍能穩住腳步的韌性，才是求職者的不敗關鍵。
