
AI 員工划不划算?先搞清楚你在跟什麼比
「AI 員工一個月多少錢」這個問題,通常在問出口的時候就已經歪了。因為不管答案是多少,你都沒有辦法只憑那個數字做決定——省下來的東西沒有算出來之前,任何價格都既不貴也不便宜。

「AI 員工一個月多少錢」這個問題,通常在問出口的時候就已經歪了。因為不管答案是多少,你都沒有辦法只憑那個數字做決定——省下來的東西沒有算出來之前,任何價格都既不貴也不便宜。

先講一個很多人都做過的實驗:你打開 ChatGPT,跟它說「幫我做這個月的營收報表」。它回你一個很漂亮的表格範本,欄位齊全、格式專業。然後你看著螢幕,發現接下來要做的事一件都沒少——你還是得自己去翻銀行對帳單、自己把數字一格一格填進去、自己記得下個月的今天要再做一次。

大多數公司第一個 AI 導入專案,都是一個聊天機器人接一個模型。試點跑起來沒問題。接著三十個人開始拿它做三十種不同的工作,它就開始用「加長 prompt」修不好的方式壞掉。

你的回歸測試套件,跑一次要多久?裡面有多少測試案例,其實已經沒人記得它原本要保護什麼?


台灣的 Tier-1 車電整合商碰到同一面牆:客戶要求工程師進駐現場,合約規定要有 AUTOSAR 實務經驗、韌體驗證技能,而且要在 30 天內到位——不是 30 天後開始招募,是 30 天後能進客戶廠區工作。

你和一家人力外包公司簽約,三位約聘工程師加入 Slack。前兩週做系統說明、開通帳號、讀 codebase。第四週開始有產出。第十二週專案結束,他們離開,帶走所有他們在這三個月裡學到的事。

資深工程師請辭那天,他花了一週寫交接文件——三份 Word、兩份 Excel、一堆 Confluence 頁面。三個月後,接手的工程師還是每週找一次他問問題。

你的業務窗口收到一份新 RFQ,PDF 32 頁,夾帶兩份 Excel 料件清單和一份 Word 規格書。他翻了 10 分鐘還在第 8 頁,然後轉發給工程師,又等了半天才得到「我看看」的回應。

你找到了一位嵌入式韌體工程師,技術能力對了,薪資範圍也談得攏。問題是他在台灣——你的公司沒有台灣法人。
