在2026年的全球經濟環境中，企業對於「高階管理人才」的需求已從單純的技術背景，轉向具備AI素養、跨國領導力以及複雜決策能力的複合型人才。對於許多正處於事業上升期的亞洲專業人士而言，如何透過進修實現「職涯轉骨」已成為核心議題。在眾多留學目的地中，英國商學院憑藉其深厚的學術底蘊、縮短的時間成本以及顯著的投資報酬率（ROI），持續成為全球精英的戰略性首選。一、 時間即金錢：一年制碩士的戰略優勢與美國常見的兩年制MBA課程不同，英國大多數商學院提供的是為期12個月的高強度全日制課程。在財務角度來看，這意味著：更低的機會成本：學員只需離開職場一年，便能重返崗位，最大限度減少了薪資中斷的時間。更快的投資回收：根據2025年與2026年的初步數據顯示，從頂尖學校（如LBS、Oxford Saïd、Imperial等）畢業的學生，通常在重返職場後的2至3年內即可回收學費投資。對於追求效率的專業人士，英國頂尖商學院透過緊湊的課程設置與「三重認證」（Triple Crown Accreditation，即AACSB, AMBA, EQUIS）制度，確保了學歷在全球範圍內的金標價值。二、 簽證政策利好：畢業後工作簽證（Graduate Route）的持續紅利根據英國內政部最新的政策導向，儘管全球移民政策趨嚴，但英國政府對於高品質人才的吸引力依據不減。現行的「畢業生簽證」（Graduate Route）依然允許碩士畢業生在無需雇主擔保的情況下，留在英國工作至少兩年（博士生為三年）。這一政策為亞洲學生提供了難得的「緩衝期」，讓他們能夠在倫敦、曼徹斯特或愛丁堡等金融與科技中心尋找跨國企業的職缺。在2026年的職場中，具備「在英實務經驗」的履歷，在亞洲獵頭市場中往往能獲得更高的起薪溢價。三、 2026職涯關鍵：AI、綠色金融與領導力重塑頂尖英國商學院（如Warwick、Alliance Manchester、Bayes等）已將人工智慧（AI）與可持續發展（ESG）深度融入教學大綱。這不僅僅是理論學習，更強調實踐。AI素養：學習如何利用生成式AI優化決策流程。跨文化協作：英國教室的多樣性極高，與來自全球50多個國家的精英共事，能極大提升跨國領導力。強大的校友資源：進入英國商學院不僅是獲得學位，更是獲得了通往全球金融圈、諮詢界與科技巨頭的入場券。結論：教育不僅是消費，更是資產配置在變動不居的時代，最好的投資莫過於提升個人的「反脆弱性」。透過精準的學校選擇與職涯規劃，英國留學不僅能帶來薪資上的成長，更能帶來視野與人脈的質變。對於正考慮跨出這一步的專業人士，建議提前12個月開始規劃，從個人陳述（Personal Statement）的打磨到申請時程的掌控，每一環節都決定了最終錄取的質量。

2025 一整年，圍繞 AI 的爭議從資本市場吵到了每個老闆的會議室。是不是泡沫？還能不能賺錢？該不該全面部署？在一片喧囂中，播客《Factually! with Adam Conover》上線了一期對談。嘉賓是沃頓商學院教授 Ethan Mollick，一位真正在課堂上用了一整年 AI 的人。他長期在網上分享 AI 實踐經驗，研究方向正是 AI 如何重塑工作、教育與創業路徑，被公認是“AI 教學落地派”的代表人物。Ethan Mollick 的觀點很明確：別再糾結“全替代or全沒用”。AI 既不會取代一切，也遠非毫無價值。這篇文章要討論的，正是他在這場對談中的核心判斷：就算泡沫破了，工作也回不去了。真正改變的，不是某個崗位的消失，而是做事的方式。第一節| AI 不是工具，是合作者很多人第一次用 AI，可能是從 ChatGPT、DeepSeek、豆包這類對話工具開始的。輸入一個問題，它能給你幾百字的答案；寫郵件、改簡歷、翻譯報告，它樣樣都能幫上忙。有人驚豔三分鐘,也有人覺得 “這不就是個更聰明的搜尋框”?但 Ethan Mollick 的看法則不同：這不是工具升級，而是“多了一個人”在幫你做事。他在沃頓課堂裡,連續一年用 AI 上課、批作業、出題、答疑、寫講義。他的觀察是：現在這個工具每個人都能用上。你願不願用它，是你的選擇。但你不用，它就在幫別人。一顆隨叫隨到、永不疲倦的大腦，已經擺在了所有人面前。比如 Mollick自己寫學術論文時，讓 GPT 幫他檢查文獻，結果 AI 指出了他自己沒注意到的推理錯誤。他的學生們用 AI 寫論文草稿、設計案例分析,反而更快發現自己的盲區在那裡。不是因為 GPT會“思考”，而是因為它能處理你扔過來的模糊問題，先幫你梳理出一個初步方案。過去的 AI 是桌面上的輔助軟體，現在的 AI，更像是工作群裡那個隨叫隨到的合作者。已經有人在用它：完成科研摘要生成商業策略草稿甚至直接做新產品的第一個版本它不是來接管你工作的，而是把動手的門檻降低了。當你還在觀望時，別人已經在用它交付結果。第二節｜AI 沒在代替你，但它在蠶食你的崗位但很多人擔心的，仍然是被 AI 搶飯碗，想著自己這個崗位還能不能保得住。Mollick 說：你擔心的不是重點。AI 真正改變的，不是把一個完整的職位取而代之，而是把你崗位裡那些具體任務，一個個拿走。以醫生為例。醫生這個職位不會一下子被 AI 替掉。但“解讀化驗結果”、“寫病歷摘要”、“找出異常指標”這些事，AI 已經能做，而且做得又快又穩。Mollick 說，AI 看的不是職位，而是任務本身。現代職場中的很多崗位，本身就包含多項不同的任務。你負責一半溝通，一半寫報告，再夾雜點資訊蒐集、文案潤色、資料歸納……結果現在這些事，AI 幾乎都能單獨完成。過去，我們靠穩定的分工來建立職業身份。而現在，崗位不穩定了，能力組合才重要。你越晚意識到這一點，就越難跟上這種變化。第三節｜你以為會用 AI，其實用得很淺你是不是也覺得，自己已經跟上 AI 了？寫郵件用 AI、查資料丟給它總結，PPT 不會寫的部分也能補一補……聽起來確實比以前高效了。但 Mollick 發現：很多人以為自己會用 AI，其實只會最基本的用法。他們把 AI當成應急工具，只用它湊內容、改錯別字、潤色句子。真正用得深的人，是這樣做的：世界銀行在奈及利亞做過對照實驗，讓 AI 配合老師進行課後輔導，六周後學生成績提升顯著，相當於多上了一年課的效果；有研究團隊發現，程式設計師使用 AI 程式設計工具後，程式碼合併量增加了39%，而錯誤率並沒有上升；沃頓商學院讓學生和 AI 各自產生 200 個創業點子，外部評委選出的前40個中，35 個來自 AI。這些不是在用 AI 提效，而是在讓 AI 參與工作過程的每一環。你會發現一個奇怪的現象：越是“看起來懂 AI ”的人，越容易只把它當成處理碎活的工具；越是認真思考“ AI 到底能替我承擔什麼”的人，反而能用出更大的價值。差距就在這裡：用得淺的人讓 AI 湊內容，用得深的人讓 AI 完成初稿。有了AI 的初稿，你的工作就不用從零開始，直接進入打磨階段。會用，是起點。用得深，才是差距拉開的地方。第四節｜泡沫可能破，但那些改變回不去了很多人在等一個訊號：AI 泡沫什麼時候破？Mollick 的回答是：泡沫可能會破，但 AI 不會因此消失。他的理由很簡單：現在有 10 億人在用這些工具；有至少 5 家中國公司、1 家法國公司在免費發佈模型；Google、微軟這些巨頭不會因為股市下跌就放棄 AI。即使 OpenAI 估值崩盤，那些已經建成的資料中心、開放原始碼的模型、習慣了使用 AI 的使用者，都不會消失。就像 90 年代末網際網路泡沫破裂，但那些鋪設好的光纖網路最終還是被用起來了。更關鍵的是，工作方式已經變了。很多人已經體驗到了效率的提升，嘗過這種甜頭後，很難再退回到從前的工作節奏。但比個人習慣更難逆轉的，是整個人才培養體系的改變。Mollick 最擔心的是學徒制的崩塌。4000年來，人類一直用學徒制傳承技能。白領工作也是如此：年輕人為前輩工作，前輩糾正他們，他們在過程中學會專業技能。但去年夏天發生的事情是：中層管理者不再願意培養實習生，因為 AI 做得更快；實習生也把工作直接扔給 AI，因為 AI 確實比他們強。結果是 AI 在和 AI 對話，年輕人失去了學習的機會。這個循環一旦開始，就很難再回到“手把手帶人”的時代了。Mollick 反覆強調：最危險的態度不是擔心 AI，而是假裝它會消失。我們需要做的不是等它消失，而是思考如何減輕負面影響、放大正面價值。因為當你還在等它消失時，別人已經在用它塑造未來了。泡沫會不會破？可能會。工作會不會回到從前？不會了。你要做的不是觀望，而是決定：在這個已經改變的世界裡，你要站在那一邊。 (AI深度研究員)

前言： 在當前全球經濟不確定性增加、市場波動愈發頻繁的時代，回顧投資大師們的教誨對於穿越周期是否頗有現實意義。 2001年，沃倫·巴菲特在喬治亞大學特裡商學院的一次具有代表性的演講中，深刻地分享了他的投資哲學、成功經驗以及面對挑戰時的智慧。如今，這些智慧不僅在他所經歷的市場動盪中得到驗證，更對今天的投資者應對現代經濟挑戰提供了不可多得的指導。 巴菲特以他一貫謙遜而幽默的風格，探討了投資中最根本的原則——理解企業的內在價值，並通過生動的例子闡明了在投資過程中保持理性與自律的重要性。儘管全球市場在過去幾十年中經歷了數次劇烈波動，巴菲特的投資哲學仍然屹立不倒，成為引領投資者前行的燈塔。

Ethan Mollick（伊森‧莫萊克），賓州大學華頓商學院的副教授兼商學院生成式人工智慧實驗室主任。因此，他在人工智慧領域積累了豐富的經驗和知識。作為國外頗具影響力的部落客擁有大量粉絲，許多人都關注他理解人工智慧。 在最近的一次影片訪談中，Mollick教授再次分享了他對OpenAI及其產品開發方向的看法。他討論了為什麼認為OpenAI偏離了創造消費者真正想要使用的產品的初衷，以及該公司擱置的某款產品可能是一個巨大的失誤。他還深入分析了OpenAI對通用人工智慧（AGI）的追求，並指出了大型人工智慧實驗室在處理大企業運營時可能忽視的關鍵方面。 此外，Mollick教授指出公司在實施人工智慧時常犯的錯誤，並分析了為什麼當下的新創公司在人工智慧領域的野心不足。最後，他強調了一般人目前應當如何充分利用人工智慧的潛力，以便更好地適應技術浪潮。 視訊時間軸

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