【入行IT Business Analyst 】轉行必睇:AI 時代下的IT BA 職位大洗牌 Venturenix LAB 隨著人工智慧(AI)席捲全球,職場上出現了一種極端的聲音:「AI 會寫 Code,以後不需要這麼多 IT 人了。」然而,事實真的如此嗎? 如果你正考慮入行 IT Business Analyst,想了解轉行 IT BA 的前景,還是已經在做 IT Business Analyst 職位但正被 AI 影響,這篇文章將為你揭開後 AI 時代的職業真相。
Tags 2026 技能 2026 香港必備職場技能 | AI職場力:不只是「快手」,而是改變你的職場命運 Venturenix LAB 近年AI工具爆炸式發展,大家開始用AI 寫Email、搜尋資料、撰寫文章等。如果你認為AI職場力只是「讓工作快一點」,那你還未真正理解AI 在職場上的核心價值。「AI 職場力」是指將 AI Agent、Vibe Coding同業務智慧結合,設計自動化工作流程,幫公司慳成本、增效率,甚至推動數碼轉型! AI職場力:不只是用ChatGPT ,而是改變職場競爭力 想在職場脫穎而出?AI職場力不是單純用ChatGPT寫Email或生成內容,而是學會將AI在職場的應用與Vibe Coding和個人能力結合,打造高效的自動化工作流程。簡單來說,就是知道什麼時候用AI、什麼時候用Coding、什麼時候靠自己判斷,設計出最慳時間的方式。 AI職場力核心:三力整合決定職場命運 很多人以為用AI寫電郵或報告就夠,但這只是基本功。真正的高階AI技能是將AI、Coding和人的優勢整合起來,幫公司提升效率、慳成本,甚至推動數碼轉型。 NVIDIA CEO黃仁勳: 「AI職場力是一種『業務轉型能力』」 你是否想過,現有工作中有多少重複性高、可以自動化的部分?你是否有能力用AI工具設計新流程,讓部門不再需要額外人力處理瑣事? 過去,這類工作通常由 IT Business
當各行各業都愁冇生意, 有一項工種竟然九大產業都將會面臨缺人, 逆境成為高需求職業? Ceci Law 香港正面對急速轉型既情況,所有嘅行業都深受到影響。傳統行業面對低迷需求嘅挑戰,但根據政府勞工及福利局喺2024年11月14日刊登嘅2023年人力推算報告,預測本港未來五年將會出現人手短缺嘅情況。呢種看似矛盾嘅現象背後究竟點解會發生呢?就讓我哋一齊深入探討吓。 香港面對急劇轉型, 多於面對急劇衰退 隨住香港經濟環境嘅變化,好多行業都面臨緊前所未有嘅挑戰。傳統行業例如製造業、零售業同餐飲業等,面對線上零售、自動化生產等現代化趨勢,需求逐漸下降,令企業難以維持營運。呢啲變化唔單止影響企業,亦都帶嚟壓力同唔肯定性俾從業人員。好多傳統行業嘅從業員可能面對著降薪、失業甚至職業轉型嘅困境。 但同時,政府卻預測未來五年將會出現人手短缺嘅情況。據政府嘅估算,香港九大產業將分別面對人才短缺嘅挑戰。呢種矛盾現象嘅出現引發咗疑問:「短缺嘅人手究竟係黎自邊度?點解喺一啲行業面對裁員同困難嘅情況之下,其他行業就出現咗人才短缺嘅現象?」 呢啲看似矛盾嘅現象背後,或許反映緊香港經濟結構嘅轉型同多元化發展帶嚟嘅深層變化 。隨住科技嘅飛速發展,新興行業例如數據分析、資訊科技、電子商務等成為人哋關注嘅焦點。呢啲新興行業對於高端人才嘅需求逐漸增加,而同時,由於科技進步同市場變遷,傳統行業嘅需求則呈現下降趨勢。 喺轉型過程中,好多從業人員正面對住職業轉型嘅挑戰。佢哋需要不斷學習新技能、調整就業觀念,以應對新經濟時代嘅挑戰。同時,新興行業嘅快速崛起亦為求職者帶嚟咗更多嘅機遇同可能性,吸引咗一批有志青年加入呢啲前沿領域,從而形成咗一種人才供應嘅轉移。 未來五年九大產業中都是極高需求職業,就是「 資訊科技及數碼化人員」! 在面對急劇轉型的情況下,政府列出了九大產業中各自不同的人才需求。建造業需要大量建築師和樓宇測量師,醫療保健業需要大量中醫、牙醫和醫生,零售業需要大量社交媒體專家和銷售人員,社會服務業需要大量臨床心理學家、社工和言語治療師。 然而,值得注意的是,資訊科技及數碼化人員(專業及技術)這一工種竟然在九大產業中都有出現,顯示出其廣泛的需求和重要性。 主要原因有以下幾點:1. 數據爆炸及數據科學需求增加:隨著數據量的爆炸性增長,企業需要數據科學家和分析師來幫助他們從海量數據中提煉出有價值的信息,從而做出更明智的決策。 2. 人工智能和機器學習的應用擴展:人工智能和機器學習技術的應用範圍不斷擴大,需要專業人員來開發和管理這些技術,從而提升產品和服務的價值。 3. 數碼化轉型的推動:隨著數碼化轉型在各個行業中的推動,需要資訊科技專業人員來協助企業實現數碼化轉型,從而提高效率和競爭力。 為何九大產業都對資訊科技及數碼化人員需求大增呢? 在各大產業中,資訊科技及數碼化人員將扮演著關鍵角色,因為他們能夠利用技術和數據分析來推動產業的發展和改變。讓我們深入探討為什麼這些九大產業都需要這些專業人士:
Labor Day: How Real Is the Threat of AI Replacing Jobs in Hong Kong? Venturenix LAB As Hong Kong celebrates Labor Day, a growing concern looms large among its workforce: the fear of job displacement due
EJ Tech: Venturenix LAB:AI難取代人類 本地編程學校指Java貼近電腦語言 轉行必備 Venturenix LAB 原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」 現時利用聊天機械人ChatGPT,以人工智能(AI)生成程式碼後,經人手稍作修正即可使用;美國晶片巨頭輝達(Nvidia)行政總裁黃仁勳預言,目前學習程式設計,不保證未來有工作。本地編程學校Venturenix LAB及科技獵頭公司Venturenix創辦人袁益霆指出,AI相關工具能協助處理基礎編程問題,惟基於保護商業機密等考慮,涉及公司內部資料的程式碼不應假手他人,認為AI難以取代人類開發者地位。 私企程式碼不應假手他人 市面上不乏編程學校,教學形式、內容五花八門。袁益霆認為,編程語言種類繁多,依照需求明確學習方向很重要。Venturenix LAB主打Java及Python兩種編程語言,前者針對轉行,後者有助提升工作效率。 他直言,Python相對易教易學,坊間競爭的確激烈,但很少公司有能力做Java教學,這是Venturenix LAB的技術優勢。 袁益霆解釋,Java更「近電腦」,Python則「近人」。Python由於相對貼近人類表達方式,近年獲不少人青睞。但只要學懂切近電腦語言的Java,就不難自行掌握其他編程語言。 此外,不少計算機科學系學生往往從事程式開發、AI等行業,競爭對手又相對減少。袁益霆提到,想轉行一定要從Java入手。 他以學習駕駛為例子稱:「有點類似學識棍波,就識得揸自動波,但很少人學了自動波,再回頭學棍波。」 針對AI生成程式碼這一功能,袁益霆表示,在AI成為編程工具之前,網上已有不少現成程式碼可供複製,ChatGPT的出現能加快資料蒐集過程。 他坦言,現時編程門檻降低不少,除非遇上極為複雜的情況,「理論上大家無論如何都能寫出來。」擁有IT相關的跨學科背景的人才,反而更具優勢。 IT跨學科專才更具優勢 目前不少高校都開設跨學科課程,旨在培育複合型人才。袁益霆說,「半途出家」的IT人毋須覺得自己跟專科學生有很大差距,因為過往的知識及經歷會在日後工作發揮作用。他以個人經驗為例,當初自己攻讀工商管理,在編程班學習一段時間後沒多久就轉行,結果入行兩三年,就發現其商科知識在為銀行提升系統時能大派用場。 採訪、撰文:周泳彤 延伸閱讀: Venturenix
IT Career Path Venturenix LAB 全球都搶緊IT人,而隨住消費者的行為模式在新冠疫情爆發以來加速改變,全球企業為了滿足市場需求,許多企業亦加速數碼轉營步伐,積極投入IT領域,尋求更多的數碼化轉型機會。 在這個過程中,人才成為了很多企業數碼轉型的關鍵。但個個都話想做IT,唔通真係人人都做到IT?本文會詳細說明IT既唔到職位,同詳較多人選擇及較多人轉行成功的路徑-軟件工程師。 很多人誤解了軟件工程師的職業發展路徑,認為他們只會一直對著電腦進行編程。實際上,有近70%的具備編程能力的IT人員,在經過2至10年的編程工作後,轉向了非技術路線。那麼,對於懂編程的IT人員來說,他們的職業生涯有哪些可能性呢?本文將深入探討IT人員的職業發展路徑,為您解答這個可能困擾緊想轉行既朋友既問題! Software Engineer 的職涯階梯大致可分為兩條主要路線,Technical Path 及 Non-Technical Path。 一、職涯階梯 (Career Path) – Technical Path (走技術路線) Programmer 走 Technical
10 大前景最快增長職業 Venturenix LAB 世界經濟論壇於今年五月一日勞動節發表有關各大工種未來就業前景報告 近年來,全球經濟放緩,世界各地大公司都有很多業務重組及裁員的行動。這些變動不僅影響了企業的經營模式,也加速了時代的更替,從而影響對人才的需求。面對這樣的變化,人才轉型的速度變得越來越重要。 然而,正如世界經濟論壇最近的調查所顯示,全球都見到IT工作職位增長的趨勢。這些工作不僅在數量上增加,而且在未來幾年內增長的速度也將持續加快。 Image source: World Economic Forum 根據世界經濟論壇調查,未來五年以下十個工種的職業前景會有最快的增長: 1)人工智能及機械學習專家 – 需要設計和執行機械學習算法及人工智能系統,用於各種唔同的應用,例如自然語言處理、電腦視覺及機械人。所需 IT 技能: Python, Machine Learning, R, SAS, Java.
Will gRPC be the next most popular API framework? Venturenix LAB Before getting into gRPC, let’s revisit what RPC is. What is RPC? Remote Procedure Call(RPC) is a software communication protocol