奕酉的閱讀、學習與觀察 #035｜同時擁有喜歡與高薪的工作，有可能嗎？愈是努力去尋找 完美職缺，就愈不可能得到它

嗨，我是奕酉。

深夜時分，你是否也曾有過這樣的經驗？

打開求職網站、刷著 LinkedIn，在無數個職缺需求之間來回比對。你想找一個既能發揮熱情（喜歡）、薪資福利又足夠體面（高薪）的「完美職缺」

但你愈滑愈迷茫，總覺得那些開出來的條件，要嘛薪水好但看來要爆肝，要嘛看似有趣但薪資低得可憐。甚至現實可能是：既要爆肝，薪資也低得可憐。

還是乾脆躺平好了。這期的電子報，我想先給你一個或許有點殘酷、但可能幫你省下幾百個小時迷茫時間的真相：

「你愈是努力去尋找那個完美職缺，你就愈不可能得到它。」
「因為真正既喜歡又高薪的工作，從來不會在人力需求表單上被找出來；」
「它只能是被你創造出來的。」

為什麼會這樣？當你在喜歡與高薪之間抉擇，其實是用「線性思維」在看待這個問題，覺得這是個二擇一的零和遊戲，魚與熊掌無法兼得。

但如果我們用「系統視角」來思考這個問題，拆解這背後的核心邏輯，你會發現破局的關鍵和你想得不一樣。

它不會是被找出來的，但你完全可以把它創造出來。

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為什麼「完美職缺」在求職市場上是個偽命題？

當一家公司會在求職網站上公開發布一個職缺，意味著這個「職務」已經被標準化、流程化了。公司要的是一個進來就能立刻嵌進齒輪的「標準」零件，或者是有機會打磨成那樣的零件。

既然是標準零件，就必須符合求職市場的兩個鐵律：

一｜標準化職缺，不需要你的喜歡

喜歡的本質是擁有「自主權」與「勝任感」這兩個要素。

但在標準化職缺裡，怎麼做、何時做，通常早就被流程綁死。你很難在缺乏自主權的框架下，衍生出長期的熱情。

二｜標準化職缺，意味著相對高的替代性

高薪的本質是具備「稀缺性」與「高槓桿」這兩個條件。

當一個職缺能被寫成白紙黑字的條件公開招募，就代表它的替代性相對高。市場不會因為你很努力、或你很喜歡這份工作就給你高薪；市場只會為你解決了多大、多稀缺的問題而付費。

看到這裡，你或許會反駁我。

「不對啊。像是台積電或聯發科開出來的標準化工程師職缺，薪資福利依然是頂級的，這難道不符合高薪嗎？」

沒錯，但如果我們用系統思考的視角放大來看，你會發現這群頂尖人才拿的高薪，背後有三個無可迴避的基本邏輯：

一｜它是「組織」的稀缺與槓桿，而非個人的

這群工程師之所以高薪，是因為依附在一個具有「極致稀缺性」與「全球最高槓桿率」的系統平台上。台積電的製程、聯發科的晶片設計，解決的是全球最頂級、最稀缺的科技難題，在產業鏈中擁有極高的定價權。

當一個系統的利潤與槓桿極大時，它溢出給基層零件的報酬自然就高。

換句話說，他們的高薪，是分享了「組織的系統溢價」，而不是因為個人職務的不可替代性。

二｜它屬於「群體」的規格稀缺，而非個體的不可替代

這兩家公司開出來的職缺，本質上依然是標準零件。

只要你離開那個位置，公司或許花點時間和高薪，依然能在市場上找到下一個台大、清大、交大的頂尖人才來遞補。它的特殊之處在於零件規格極高，需要高水準智識、高壓承受力與長工時。能夠符合這個規格的人，在市場上本來就是少數。

這屬於群體的規格稀缺，而非個體的獨特。

三｜它是高薪沒錯，但不叫「自由」與「溢價」

高薪不等於自由，也不等於擁有定價權。

在頂尖企業裡，就算你年薪數百萬，你依然無法決定明天幾點上班、無法決定今天想用什麼方法解這個 Bug。為了這份高薪，你必須交出絕大多數的自主權，接受高度標準化的流程與隨時待命的壓力。

這本質上是用你的青春與時間，去高價典當你的自主權，讓你的時間相對於他人比較高價。它能帶給你優渥的薪水，但無法帶給你真正「既喜歡、又有選擇厚度」的職涯自由。

你發現了嗎？想要在標準化的職缺裡尋找「自主權」與「稀缺性」，這本身在系統結構上就是矛盾的。而這篇文章要討論的是「既喜歡、薪酬又好」的理想狀態，所追求的是個人擁有選擇的厚度與定價權。

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AI 沒有顛覆規則，反而百倍放大了你的優劣勢

看到這裡，你可能會想：那現在 AI 發展得這麼快，這個邏輯還適用嗎？有沒有可能，會用 AI 的人可以顛覆遊戲規則，在市場上「找到」自己喜歡、又高薪的工作？

我的答案是：完全適用。AI 更像是一劑催化劑，它帶來的不是顛覆，而是把你原本的優劣勢，進行了百倍的放大。

一｜AI 放大了標準化的劣勢，標準職缺加速消失

如果你過去習慣的職涯模式，是去符合求職網站上的職務需求，把自己打造成一個完美的零件，那麼在 AI 時代，你的劣勢將會被無限放大。

這意味著，你非但找不到既喜歡又高薪的工作，甚至會愈來愈難在市場上生存。

因為 AI 的中位數水準就是前 20%，任何能被白紙黑字寫清楚的標準化技能，AI 都能以萬分之一的成本、百倍的速度完成。

試圖在市場上「尋找」標準職缺的這條死路，已經被 AI 徹底封死了。

二｜AI 放大了專業偏見的優勢，市場只為極致稀缺買單

相對地，AI 大幅放大了解決問題、定義問題的「結構化能力」與「獨特觀點」。

當資訊與知識的獲取變得廉價且唾手可得，你刻意維持的「專業偏見」與個人信任，就變成了高價資產。

AI 沒有人類的經驗脈絡、商業直覺與品味靈魂；當你擁有獨特的解題框架，AI 就會變成你最強大的觀點放大器，讓你的稀缺性更高、溢價空間更大。

三｜AI 放大了高槓桿的可能，讓一人公司的門檻降到歷史新低

過去，想把喜歡的興趣「創造」成高薪的工作，你必須跨過組建團隊、管理人員、張羅資源等極高的創業門檻。

現在，AI 成了你最強大的虛擬團隊。

你只要負責維持大腦的「策略核心」，其餘的執行細節與繁瑣產出，全都可以交給 AI 來撬動槓桿。原本就懂得策略經營自己的人，會因為 AI 的加持，在不增加勞動時間的前提下，創造出驚人的「資產厚度」。

用一句話來說，AI 讓標準化的零件加速貶值，卻讓有策略的創造者富可敵國。

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職涯的溢價路徑：從「以量代價」到「以價制量」

面對 AI 的衝擊，很多人會陷入恐慌，以為過去的職涯規則全都被推翻了。

但我想告訴你：基本的商業邏輯與職涯溢價路徑，從過去、現在到未來的 AI 時代，從來沒有改變過。

市場的運作規律是一貫的：它永遠只為「稀缺性」買單，永遠只為「問題解決帶來的價值」付費。

AI 改變的，只是我們在路徑中使用的「工具」與抵達的「速度」；但你要修煉的職涯方向，依然是這套從能力到資產的溢價三階段：

階段一｜累積能力的厚度（具備核心技能）

與其空等熱情出現，不如在現有的職務上，把一項核心技能練到前 20% 的水準。例如：結構化思考、精準表達或某項專業技術。

這條路徑沒變，改變的是：現在你可以把 AI 當成 24 小時的專屬教練。 利用 AI 進行輸出導向的學習，能幫你大幅縮短基礎練習的痛苦期，比過去更快產生「勝任感」，讓喜歡的感受提早萌芽。

階段二｜創造選擇的厚度（建立個人品牌與信任）

當你有了核心技能，就要思考建立「用學習來賺錢，用賺錢來支持學習」的正向循環。透過持續的產出與分享，讓市場看見你的獨特性。這時候，你不再需要去投履歷，你會開始擁有引薦、內轉、甚至是主動選擇客戶的權利。

同樣地，路徑沒變，但改變的是：你可以利用 AI 來打破創作與輸出的壁壘。 過去卡關的寫作、做圖或整理框架，現在有了 AI 作為對話夥伴，能幫你百倍放大內容產出的效率，讓你的獨特點更快被市看見。

階段三｜追求溢價與自由（高薪酬的穩定狀態）

當你的稀缺性夠高時，職涯策略永遠是「追求定價權，而非以量取勝」。真正的自由，是你可以用極高的專業密度，在短時間內創造巨大的價值。

路徑也沒變，但 AI 賦予了你過去不曾擁有的百倍槓桿。

這也是我現在最有感的、這十年來最深的體悟。過去在企業內，我的高薪依附在組織的平台上；但是當我選擇成為一位知識自雇者時，我面臨了全新的挑戰：如果我繼續用線性思維去時間去接案、拼勞動力，很快就會面臨爆肝的極限。

於是，我選擇了「以價制量」的資產化策略。

我將過去解讀、拆解上千本書籍與商業案例的經驗，結合過往職場上不同角色的問題解決經歷，提煉出模組化簡報、賽局思維、數據思維、可視化思維等多元化「結構化思考與精準輸出」的模型。這些就是我的核心資產。

到了現在的 AI 時代，我更不需要去組建龐大的團隊來增加管理成本。

我一個人，加上 AI 這個強大的虛擬幕僚團，就能在極短的時間內完成高密度的知識架構與產出。這讓我擁有極高的主動定價權，在不增加勞動時間的前提下，創造出自由且優渥的溢價空間。

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轉換思維：刻意維持「有價值」的專業偏見

要跨入這套溢價循環，你必須把焦點從尋找外在職缺，轉向迭代內在產品。

而其中最關鍵的思維轉變，就是不要在職場上試圖迎合所有人，而是要刻意維持你有價值的專業偏見。看到「偏見」這兩個字，你可能會想：偏見不是壞事嗎？我們在職場上不是應該保持客觀、中立嗎？

不是這樣的，一般人口中的「偏見」是固執己見；但我這裡所說的專業偏見，指的是你經過深度思考後，所刻意選擇的獨特解題視角。

我之所以會強調專業偏見，是因為在 AI 時代，最不缺的就是客觀的中立資訊。當你把資料丟給 AI，它給你的答案絕對最客觀、最全面、卻也最中庸、最無聊。

當大家都依賴 AI 給出標準答案時，客觀就等於平庸。

很多職場工作者為了追求安全感，習慣把履歷表上的技能樹點得極滿、努力當個面面俱到的萬用插頭。但殘酷的現實是：什麼都想做、什麼都會一點的人，在組織眼中就是形狀最模糊的標準零件，只要 AI 普及或成本一招，隨時可以被替換。

相反地，市場現在最稀缺的，反而是你基於經驗與洞察，所建立的獨特觀點、解題品味與思考框架。真正能做到既喜歡、薪酬又頂級的職場精英，都懂得在體制內建立自己的獨特解題標籤。

拿我自己過去在半導體產業待了十多年的經驗為例。

在大公司裡，優秀的人才滿街跑，有人擅長細緻的數據分析、有人擅長跨部門的高情商溝通。而我當時刻意在組織內維持並展現的專業偏見，就是極致的結構化思考、系統化拆解與策略規劃。

只要部門遇到最混亂、資訊最龐雜、連老闆都理不出頭緒的商業難題時，大家第一個想到的就是：「這題拿去給奕酉，他可以在最快時間內用框架理出頭緒。」

我不需要在每個工作環節都拿到一百分，但我把這項「專業偏見」在組織內做到了極致。這讓我即使待在體制內，依然擁有極高的自主權與稀缺的薪酬溢價。

在 AI 時代更是如此。平庸的執行力交給 AI 就夠了，但你獨特的看問題視角、你解題的品味與框架，就是你的專業偏見。

你不需要當個完美的零件去適應每一個職缺。在職場上，當你把一項獨特性做到極致、做到眾人皆知，那份既有主導權（喜歡）、回報又豐厚（高薪）的完美工作，就會在體制內被你硬生生地「創造」出來。

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結語：工作不是找來的，是長出來的

繞了這麼大一圈，我們再重新回來看開頭的那個問題：

「有可能同時擁有喜歡與高薪的工作嗎？」

答案當然是肯定的。只是，這種工作往往是你把一件事做到極致、做到市場沒你不行時，隨之而來的副產品。

它不會是一個現成的、包裝精美在人力網站上等你去投履歷的完美職缺；而是你像經營一家公司一樣，以核心技能為產品，搭上 AI 的效率槓桿，在市場上與組織內，一步一步硬生生長出來的資產樣貌。

然後，那就是專屬於你「喜歡、又高薪」的工作了。

所以，別再盲目尋找完美職缺了。把尋找外在標準的力氣收回來，開始迭代你內在的產品厚度。

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那麼，要如何展開「職涯資產化」的第一步？

拿出一張紙，寫下這三個問題的答案：

一｜目前職務中，有哪些是你做起來最駕輕就熟、不易感到痛苦的？
二｜過去半年，同事或主管最常因為什麼事來請教你、找你幫忙？
三｜這件事能否寫成一篇心得、一個模型或流程，並嘗試用 AI 放大效率？

當你發現有一件事，同時符合了

一｜你做起來不痛苦（勝任感）
二｜身邊的人經常付費或花時間來請教你（市場需求）
三｜而且可以被你提煉成模型、並用 AI 瘋狂放大效率（資產化）

恭喜你，這個交集點，就是你專屬的有價值專業偏見，也是你在 AI 時代硬生生創造出完美工作的破局點。

我們下期見。

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劉奕酉｜鉑澈行銷顧問策略長、企業培訓顧問、暢銷書作者

擁有高科技產業十多年策略行銷與高階幕僚經歷，為台灣少數具有深厚實務背景的商務顧問，專注提供企業與職場工作者在思考、表達與問題解決領域的培訓與顧問服務。同時也是職場生產力作家，多家出版社、社群媒體指定邀稿對象；一年閱讀百本書、寫作百篇以上職場文章，以知識萃取、高效產出與全息圖解而廣受好評。

線上課程：《劉奕酉的職場致勝賽局》

相關著作：《我用模組化簡報，解決99.9%的工作難題》、《高產出的本事》、《20道資料視覺化難題全解析》、《高勝算的本事》、《看得見的高效思考》、《自律到自由的本事》

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