2025 年中開始，我任職的公司投入「AI First」轉型，正式凍結了行銷人員的招募，範圍涵蓋正職與實習生。
現在任何部門若要提報人力需求，必須先證明該任務「AI 無法達成」。
這項決策並不太讓人意外，但站在一個新時代的轉折，不免還是對這樣的轉向感到震撼。
數據顯示：職場新鮮人的入行門檻正迅速拉高
我任職公司並非單一個案，全球勞動市場正在發生結構性轉變。根據 Anthropic 與 Brynjolfsson 等人（2025）的研究顯示，在高度暴露於 AI 的職業中，22 至 25 歲年輕工作者的就業率已下降了 6% 至 16%。
即便這份研究雖然基於美國勞工統計局（BLS）與 ADP 的就業數據，但在無國境邊界的雲端世界，這仍是一項值得重視的訊號。
為什麼初階行銷人員首當其衝？
研究指出，包含市場研究分析師、行銷人員及客服人員在內的職業，其 AI 暴露度均超過 50% 甚至高達 70%。
相較於 2022 年，年輕人進入這些高曝險領域的「新進聘僱率」下降了約 14%。這說明了企業不再需要聘僱新人來處理基礎資料輸入或初階分析。大規模失業的狀況還沒出現，但是「招募放緩」正在發生。報告中指出企業對 25 歲以上的資深工作者依賴依舊，但對招募新血的決策已趨於保守。
資料來源：Anthropic 研究報告《Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence》（2026）。
業界對「行銷新人」的定義已徹底改變
2020 年我剛入行時，即使沒有商管背景，只要能快速學會寫社群貼文、操作 WordPress、整理會議記錄，就能在職場站穩腳步。但在 AI 時代，這些基礎執行工作的價值已趨近於零，新人必須面對兩項殘酷挑戰：
1. 執行力門檻消失，判斷力變成剛需
以前寫會議記錄或部落格文需要人力支援，現在 AI 幾秒鐘就能產出結構完整的草稿。如果新人的功能僅止於「產出內容」，那公司根本沒有理由開出這個職位。
2. 當「產能」不再是藉口，行銷人必須直面核心問題
過去我們習慣將成效不彰歸因於「人力不足」或「產出太慢」。現在，當老闆問出：「用 AI 工具不能解決產量問題嗎？」時，這其實是一個訊號：業界對新人的要求，已從「產出者」提升到了「診斷者」。
資深工作者心裡清楚，內容數量不見得是成敗的全貌，更多時候是策略出了問題。但要能拆解出這層邏輯，需要深厚的判斷力。這對剛進場的新人來說非常殘酷——你必須在缺乏經驗的情況下，就具備分析複雜因果、證明人力需求合理性的專業高度。
擁抱 Vibe Marketing：從執行者轉型為「策略指揮中心」
面對浪潮，我們需要用 Vibe Marketing 的思維來重構職涯。這個概念源於 OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 提出的 「Vibe Coding」，也就是當技術門檻因 AI 而瓦解，我們應專注於更高層次的創造。
當「如何做」（How）的問題被 AI 解決，你則必須專注於「為什麼做」（Why）與「要做什麼」（What）。為了駕馭這個變革， 我認為人工智慧行銷平台 Averi AI 提出 VIBE 框架 幫助我建立了行動原則：
- 速度 (Velocity)
別等萬事俱備。我現在的習慣是「先用再說」，在大量使用 AI 的過程中，磨練出對品牌價值與內容好壞的直覺判斷。 - 認同 (Identity)
品牌要解決的是客戶「渴望成為誰」。如果行銷只停留在功能與價格，AI 隨時能找到替代品。 - 無邊界 (Boundaryless)
行銷人必須跨足技術。我會要求自己嘗試寫簡單的程式來自動化流程，不再受限於傳統工具的介面。 - 情緒優先 (Emotions First)
在資訊爆炸時代，情緒是傳遞訊息最快的載體。這與「認同」相輔相成，是讓消費者記住你的關鍵。
資料來源：Averi AI
實戰檢視：數位行銷人的 AI 進化四個階段
參考《What is Vibe Marketing? The Complete Guide》一文的內容，可將行銷人 Vibe Marketing的發展拆解為四個階段：
Level 1：工具孤島（單點式對話生產）
- 核心特徵： 依賴單一對話視窗（如 ChatGPT 或 Claude），透過不斷嘗試 Prompt 來產出零散內容。
- 實作場景： 雖然能生成貼文大綱或廣告文案，但仍需人工在多個視窗間手動複製貼上。
- 專業警訊： 這仍屬於變相的「體力活」，無法應對大規模的行銷自動化需求，極易被更高效的流程取代。
Level 2：工作流程與自動化（跨工具串接）
- 核心特徵： 開始根據任務需求（Task-based）選擇適當的 AI 模型，並利用自動化中繼平台串接工作流。
- 實作場景： 使用 NotebookLM 深度研讀數萬字的市場分析報告，結合 n8n 或 Make 將重點摘要自動同步至 CMS 系統或社群平台。
- 關鍵價值： 達成「一氣呵成」的發文流程，大幅降低重複性的行政操作成本。
Level 3：Vibe Coding（技術賦能與原型打造）
- 核心特徵： 行銷人不再受限於現成軟體功能，能透過 AI 協作寫出簡單程式（如 Python、SQL），直接解決特定行銷痛點。
- 實作場景： 為了精準分析競品，我曾利用 AI 寫出 Python 爬蟲 抓取數百篇部落格架構，或自行開發 GA4 數據看板。
- 專業護城河： 在資源有限的環境下，這能省下數萬元的網頁設計或資料開發費用，讓你具備「全端行銷」的實力。
Level 4：Agentic Marketing（AI 代理行銷策略）
- 核心特徵： 這是目前的最高境界「目標導向（Goal-oriented）」。你不再手動操作，而是定義目標與資源，讓 AI Agent 自行規劃執行路徑。
- 實作場景： 只要下達指令「分析本週趨勢並產出五篇具說服力的專文」，Agent 會自動搜尋即時新聞、調用 Python 進行數據視覺化，並完成多平台排程。
- 角色轉變： 此時你已從「操作員」轉身為「指揮官」，完全專注於最後的品質決策與品牌語境控管。
職涯護城河：在技術趨同的時代，回歸人類的品味與直覺
當每個人都能在數秒內生成完美的圖文時，你的防禦能力將回歸到最原始的特質：人類的直覺、經驗與審美。
AI 解決了「如何做」的問題，卻也讓「為什麼做」變得前所未有的重要。在這個 AI 時代，不行動的機會成本，遠比試錯的代價更高。唯有親手拆解過問題的人，才能擁有指揮 AI 的底氣。
如果對行銷工作的前景感到擔憂和迷惘，歡迎與提姆聯繫聊聊。
