香港勞工及福利局最新發布的《人力推算中期更新》報告指出：未來 3 至 5 年，市場對「AI 實務家」（AI Practitioners）的潛在需求高達 15,000 至 20,000 人！ 政府報告指出，目前香港只有約 4,000 名AI 實務家，即未來 3 – 5 年經會有高達 3 – 5 倍的需求爆發。同時，傳統文書與行政職位將出現高達 2.5 萬至 3 萬個人力過剩。AI 轉型除了可避開白領淘汰潮，升級轉型成AI 實務家可為職涯帶來巨大價值增長，甚至成為未來AI 時代的管理層，取替現在部份傳統白領的管理層。
這項官方數據，印證了我們早在 3 年前於《南華早報》（SCMP）發布的預測分析——香港將有數以萬計的打工仔面臨 AI 帶來的轉型衝擊與職位重組。我們現在正處於這場轉型潮的「正中央」。我哋亦在過往幾年，成功協助超過 1,000 學員轉型，由擔心被淘汰，到不止不需要擔心被淘汰，更成為行業內最熟悉AI 的人。
到底咩係 AI 實務家？你又應該點樣轉型做 AI 實務家，在 AI 取代潮中不單只不被淘汰，更能實現 15% – 20% 的薪酬逆勢增長？
本文章我們將結合 Venturenix (AI 獵頭公司) 與 Venturenix Lab (AI 培訓學校) 的一手招聘數據與實戰教學經驗，為你深度拆解這場職場破局關鍵。
一、 何謂 AI 實務家？即兩年前 Venturenix 提出的「10X 人才」
早在兩年前，Venturenix Lab 就已經率先提出 「10X 人才」（10X Talent）的概念。如今政府報告提到的「AI 實務家」，本質上就是 10X 人才的落地延伸。
很多打工仔誤以為「識得用 AI」就等於 AI 實務家，這是一個致命的誤區：
- 普通 AI 用戶：只停留在表面工具操作（Basic Prompting），例如叫 ChatGPT 寫 Email、AI 畫圖或製作簡報。這類技能門檻極低，極易被自動化工具取代。
- AI 實務家（AI Practitioner / 10X 人才）：核心能力不在於死記某個工具（如 Zapier 或 n8n），而在於掌握 Agentic AI（具備自主規劃與執行任務能力之人工智慧）的自主決策邏輯與 Multi-Agent 系統架構（多智能體協同架構）。他們能將 AI 與企業實際業務流程（Business Requirements）深度結合，利用 Vibe Coding（以自然語言描述需求、由 AI 輔助編寫與生成代碼之開發模式）打造真正解決痛點的產品與自動化工作流。
核心定義：AI 實務家不是寫重型演算法的 Data Scientist，而是懂得運用 Agentic AI 與 Multi-Agent 架構，透過 Vibe Coding 解決商業問題、一人發揮十人產能的靈魂人物。
AI 領域三類人才對比表
| 維度 | 普通 AI 用戶 (Basic User) | AI 實務家 (AI Practitioner) | Data Scientist / AI Engineer |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 基礎 Prompting、使用現成 AI 工具 | Agentic AI 架構、Multi-Agent 設計、Vibe Coding、流程自動化 | 模型訓練/調優、演算法研發、深度學習、數據架構 |
| 商業角色 | 工具使用者（效率小幅提升） | 業務與技術橋樑（10X 效能轉型驅動者） | 底層技術與模型研發專家 |
| 解決問題 | 單一文書、圖像或回覆生成 | 端到端商業痛點解決、複雜工作流自動化 | 模型精準度提升、算力優化、技術突破 |
| 職場溢價 | 無顯著溢價，高替代風險 | 15% – 20% 薪酬增長，極高市場需求 | 技術高門檻，薪酬高但職缺總量相對集中 |
二、 核心技能解析：為什麼關鍵是 Agentic AI 與 Multi-Agent 架構？
在 Venturenix 的獵頭視野中，我們每天都在觀察僱主需求與求職者的技術缺口。工具年年更新，但底層邏輯（Underlying Logic）永不過時。
1. Agentic AI 與 Multi-Agent 系統架構
單一 Prompt 或單一指令已經無法滿足企業複雜的營運需求。真正的 AI 實務家懂得設計 Multi-Agent Architecture——指揮一個 Agent 負責數據提取、另一個 Agent 進行合規審查、第三個 Agent 自動對接 API 並生成分析報告。這種自主協調（Agentic Workflow）才是企業自動化的關鍵。
2. Vibe Coding：由痛點驅動的 Product 落地能力
Vibe Coding 絕非單純「叫 AI 寫 Code」。真正的 Vibe Coding 能力，來自於求職者親手做過一個經過反覆試驗、真正解決過商業痛點的 Project。例如：結合本身 Finance / Marketing 的行業知識，運用 Agentic AI 架構一個自動化對賬或客戶跟進系統。
3. 「問啱問題」的底層架構思維
在銀行或大型企業環境中，出於數據安全考慮，你未必能直接使用市面上的 Zapier。但如果你理解自動化背後的底層邏輯，就能在企業合規架構下向 AI 提出精確的系統對接指令。AI 時代最缺的從來不是答案，而是定義問題與架構流程的能力。
三、 薪酬行情與市場回報（Venturenix 獨家獵頭數據）
具備 Agentic AI 與 Multi-Agent 實務能力的跨領域人才，在招聘市場上極具溢價優勢：
「AI 實務家」之所以能在招聘市場上享有 15% 至 20% 的薪酬溢價 及理想起薪，關鍵在於極度的市場供需失衡與不可替代的商業回報（ROI）。根據政府人力推算，香港未來 3 至 5 年對 AI 實務家的需求高達 15,000 至 20,000 人，但目前全港僅有約 4,000 名合資格人才，出現數倍的巨大缺口；同時，企業正面臨傳統行政與後勤職位過剩的轉型壓力。
| 職涯背景 | 核心技能組合 | 市場薪酬 / 增值回報 |
|---|---|---|
| Fresh Graduate (如 Finance / Business) | 本科專業經驗 + Agentic AI 能力 + Multi-Agent 專案實務（Vibe Coding） | HKD 22,000 – 30,000 起薪 |
| Fresh graduate 轉型後約 2-3 年高階AI經驗 | 掌握 Agentic AI 架構、業務流程自動化、跨部門溝通協調 | HKD 30,000 – 45,000 月薪，視乎行業 |
| 資深白領 / Experienced Professionals | 行業深厚經驗 + 掌握 Agentic AI 及 Multi-AI Agent Architecture 轉型，打破職場天花板 | 實現 15% – 20% 薪酬升幅，擺脫淘汰風險 |
僱主願意高薪搶人的原因，在於 AI 實務家並非單純「使用 AI 工具」，而是能結合自身行業專業知識（Domain Knowledge），運用 Agentic AI 與 Multi-Agent 架構及 Vibe Coding，將複雜業務流程高度自動化。他們能為企業創造「一人發揮十人產能（10X Talent）」的實際商業價值——直接幫公司大幅節省營運成本、提升數倍執行效率並解決業務痛點。這種「既懂業務又懂 AI 落地」的複合型人才在市場上極度稀缺，自然擁有強大的薪酬議價能力。
四、 5 個真實轉型 Venturenix LAB 畢業生故事：如何靠 Agentic AI 實現職場逆襲？
1. 大學 Admin 數分鐘內處理 10,000 張圖片，輕鬆剔除重複相片，成為公司核心人才
一位大學行政人員在 Venturenix Lab 掌握了 Agentic AI + MCP (Model Context Protocol，由 Anthropic 提出的開放標準，讓 AI Agent 能安全連結企業內部數據庫與 API) 後，打造了一套自動化選圖系統。系統能自動從 10,000 多張活動照片中，挑選合乎規格的照片，從大量不同場景下拍攝的照片中選出最佳三張，剔除其餘重複照片，並只揀選清晰無模糊的照片，同時釋放伺服器記憶體，將原本需要數天的繁瑣工作縮短至數分鐘，成功鎖定升職加薪機會！
2. 前線地盤工人：50 歲前成功轉型辦公室
一位地盤工人希望在 50 歲前擺脫體力勞動。他學習了 AI 實務技能後，開發了一個「樓盤驗收質素檢查 App」。這不僅幫公司大幅提升驗樓效率，更成功幫自己加薪並順利轉型入辦公室擔任管理與技術崗位。
3. 銀行 Compliance 學員：人肉搜索轉化為 AI 自動化，翻身成為團隊 AI Champion
一位銀行 Compliance 學員利用課程學到的技能，做了一個專案：以往每當有新客人 onboard 時，團隊需要人手去網頁和法庭做人肉搜索、做盡職調查睇有冇 court case，現在只需要用 AI 處理。畢業後，他更直接參與公司的 AI 轉型，成為團隊的 AI Champion，由原本驚銀行 AI 轉型、驚被取替的白領，變成銀行轉型不可或缺的 AI 專才。
4. 地產經紀：AI 自動配對跟單，收入倍增
一位地產代理學員掌握高階 AI 技能後，構建了 AI 自動化跟進系統。系統能自動辨識不同客戶的租約到期日，精準配對盤源並自動發送訊息，大大提升成交率與個人收入！
因為 AI 轉型，對業務分析的需求突然不同。
5. 業務分析員 (Business Analyst)：展現 AI Project 落地能力，1 個月內順利獲聘
他由之前因為銀行裁員已有一年找不到工作，去到讀完課程後，在一個月內順利收到 Offer。正正因為他透過在課程中學到做 AI project 的能力，即時展現到比公司睇他可以幫到公司 AI 轉型。
五、 點樣轉型做 AI 實務家？Venturenix Lab 的破解之道
很多市場上的 AI 課程只教你「追工具」——今天教 Midjourney，明天教龍蝦，幾個月後工具更新，學員的技能就即時 Outdated。
Venturenix Lab 的教學核心：
- 專注底層邏輯（Underlying Logic）：就像學上網一樣，你需要理解的是「Google 搜尋邏輯、網頁互動原理」，而不是死記世界上所有的網站。我們教你掌握 Agentic AI 與 Multi-Agent 的底層架構，確保你無論未來 AI 工具如何演變都能靈活套用。
- 獵頭視野（Headhunter Insights）：透過 Venturenix 獵頭網絡，我們直接掌握企業僱主最真實的技術缺口（Skill Gap），確保課程內容精準切中招聘市場需求。
- 專為白領與專業人士設計：時間與成本剛好，協助打工仔在短時間內建立具備商業價值的 Project Portfolio。
學好底層邏輯，您便不用盲目每天追工具。而是每天忙著找AI 項目，及忙著為AI 項目落地。真正AI 實務做的，不是學 100 個工具，而是為工作做 100 個AI 及自動化落地項目。
無論你是剛入行的 Fresh Grad，還是希望突破職場瓶頸的 Experienced Professional，只要掌握 Agentic AI 架構能力，你不僅不需要再擔心被 AI 取代，更能在這波 20,000 個 AI 實務家職位空缺中，實現 15% 至 20% 的薪酬跳升！
六、 常見問題 (FAQ)
Q1：完全沒有 Coding 背景的資深白領（Experienced Professional），學得會 Agentic AI 嗎？
完全可以。AI 時代的開發模式已經轉變，你不需要死記硬背複雜語法，而是學習如何以「架構師」的思維，利用 Agentic AI 輔助進行 Vibe Coding。你過去累積的行業經驗（Business Domain Knowledge）反而就是你最厲害的武器。
Q2：為什麼懂 Finance + Agentic AI 的 Fresh Grad 能拿到 HKD 22K-30K 起薪？
因為市場極度缺乏「既懂金融業務需求，又能運用 Multi-Agent 快速打造 Prototype 解決問題」的複合型人才。這種跨領域整合能力是目前企業願意付代價搶奪的核心資產。
Q3：AI 實務家與傳統 IT / Software Engineer 有什麼分別？
傳統 Software Engineer 專注於底層程式碼撰寫、系統架構維護與軟體工程規範；而 AI 實務家則側重於「商業痛點定義」與「AI 架構整合」。AI 實務家不一定需要具備深厚的傳統 Coding 背景，而是透過 Vibe Coding 與 Agentic AI 快速搭建原型並落地於實際營運流程，是連接業務（Business）與技術（Technology）的關鍵樞紐。
Q4: AI 實務家 (AI Practitioner) 同 AI Engineer 有咩分別？
兩者的定位與焦點完全不同。
AI Engineer（AI 工程師）：專注於技術底層與模型研發。例如微調神經網絡（Fine-tuning）、訓練大語言模型（LLM）、優化算力與算法精度，需要非常深厚的 Computer Science 及數學/統計背景。
AI 實務家（AI Practitioner）：專注於商業落地與流程重構。重點不在於「發明或訓練模型」，而是了解 AI 的底層邏輯，利用現有的 Agentic AI、Multi-Agent 架構及 Vibe Coding，將 AI 融入企業的真實業務（如 Finance、HR、Operations），快速解決痛點並打造自動化產品。
簡單來說：AI Engineer 造「引擎」，而 AI 實務家係將「引擎」裝入不同行業的「賽車」裡面，帶領企業極速飆升！
Q5：香港市場對 AI 實務家的最新薪酬趨勢如何？
根據 Venturenix 獵頭獨家數據，具備 Agentic AI 落地能力的跨領域人才在市場上極具競爭力。應屆畢業生（Fresh Grad）起薪可達 HKD 22,000 – 30,000；具備 2-3 年高階 AI 落地經驗者月薪可達 HKD 30,000 – 45,000；而資深白領轉型為 AI 實務家後，平均可實現 15% – 20% 的跳槽或內部升遷薪酬增幅。
Q6：政府《人力推算中期更新》報告中提到的 20,000 個空缺包含哪些職位？
這 15,000 至 20,000 個空缺並非僅指傳統的 IT 部門職位，而是廣泛涵蓋金融、零售、醫療、物流、專業服務等各行各業中，能將 Agentic AI 與自動化流程導入自身業務的複合型職位（如 AI Business Analyst、AI Operations Manager、Workflow Automation Specialist 以及各部門內部的 AI Champion）。
了解 Venturenix Lab 課程及登記講座：https://www.venturenixlab.co/findyourcourse
【數據來源與聲明】
本文章內容與市場數據綜合參考自香港特區政府勞工及福利局發布之《人力推算中期更新》報告，以及 Venturenix (AI 獵頭公司) 與 Venturenix Lab (AI 培訓學校) 之獨家招聘數據、市場觀察與真實學員轉型案例。
