【從熱門職業變成消失的泡影，AI快速吞噬自身職位的警示】
- 水源資本
- 5月17日
- 讀畢需時 3 分鐘
文章類型｜AI
《前言》
兩年前，「提示工程師（Prompt Engineer）」一度成為 AI 新時代下的熱門職缺，象徵著非工程背景人士也能快速投入生成式 AI 市場。但如今，這個曾被視為門檻低、前景廣的職位，正在快速被邊緣化，甚至逐步走向消亡。 這個現象不僅提醒我們 AI 發展的速度，也凸顯出真正的機會其實藏在更深層的技術與整合力之中。
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《提示工程師如何從熱門職業走向「內建技能」》
從職位到技能的轉變
「提示工程」正在從一種專業職位變成所有職能的基本能力。隨著 AI 系統（如 ChatGPT、Claude、Gemini）日漸普及，大多數知識工作者已被期待能夠撰寫有效 prompt。對企業來說，這不再是一個需要獨立聘請人才的職能，而是每位員工應具備的工作技巧。
AI 自動產出 prompt，替代人類角色
現今許多 AI 模型已能根據上下文自動調整 prompt，例如自動優化查詢指令、建議問題框架等功能正在廣泛整合至企業流程，使「人類提示師」變得多餘。
非技術人員的機會窗口關閉
原本提示工程被視為非工程背景者進入 AI 領域的敲門磚，如今這道門正在迅速關閉。市場上對此類人才的需求並未真正轉化成大規模職缺，許多曾宣稱開出此職位的企業，其實僅是將該能力附加於更廣泛的職位中，如機器學習工程師或產品設計師。
工程深度與職位可持續性的關鍵性
真正持續成長的，是能參與模型架構與資料工程開發的技術性職位。這些職位如 LLM 工程師、AI 數據管線設計師、模型效能優化專家等，反映出市場對「可疊代、可規模化、能自我演進的技術」的渴求。
AI 就業的下一步：整合與落地導向角色崛起
AI 顧問、AI 產品經理、企業內部 AI 導入專員，這些角色逐漸成為需求重心。這些人不一定要會訓練模型，但需懂得如何將 AI 嵌入工作流程、評估風險、並與 IT／數據團隊協作導入落地。
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《專業觀點與思考方向》
提示工程師的快速衰退揭示了兩個重點： 其一，AI 領域的職位變動速度遠超預期，企業與個人都必須保持高度的學習與調整彈性； 其二，真正長久且具有發展性的 AI 角色，往往需要橫跨技術、策略與整合能力。未來的 AI 工作不僅是「與 AI 共事」，而是「導入 AI 並讓組織因此升級」。
這也意味著未來市場將不再需要「寫 prompt 的人」，而是需要能設計 prompt 框架、優化流程、串接 API、理解模型運作邏輯的跨域人才。Prompt 不死，只是成為了更大能力架構中的一塊積木。
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