矽谷最重要的「上古魔法」：Excel仍是科技業必備技能，為什麼有了AI還是要懂試算表？
重點一：根據統計，Excel（微軟試算表）依然是科技業最搶手技能，遠超過Python與AI相關專業。
重點二：Excel在AI產業數據管理上扮演核心角色，企業高度依賴其處理決策。
重點三：即使在AI人才薪資高達百萬美元的時代，也不代表「不懂Excel」是可以被接受的。
人工智慧（AI）無疑是近年科技業最火熱的關鍵字。企業要導入AI、員工要用AI，學生更要學AI。然而，談到進入矽谷求職的最低門檻技能，意外的卻不是AI，而是宛如「上古魔法」的傳統技藝：Excel試算表，到底為什麼？
根據 Course Report 分析 2025 年在 Indeed 上逾 1,200 萬則美國科技職缺，以技能與領域（程式、雲端/DevOps、資料分析、AI/ML、資安、設計）分類統計，最被需求的跨領域技能是Excel，在職缺中出現高達531,000次，遠遠領先Python（67,000次）、SQL（60,000次）及AI相關技能（僅25,000次）。
這項結果不僅打臉了科技圈對新潮工具的迷信，也反映出Excel在數據管理和商業決策中無可取代的「技能之母」地位。
美國科技業 Top 15 必備技能
技能名稱 在職缺中被提及的次數 Excel（生產力工具） 531,000 微軟Office（生產力工具） 344,000 HTML（網頁標記語言） 129,000 Workday（企業人資、財務軟體） 124,000 Agile（敏捷軟體開發） 82,000 .NET（軟體開發） 77,000 Python（程式語言） 67,000 SQL（程式語言） 60,000 Salesforce（企業雲端平台） 52,000 AWS （亞馬遜雲端平台） 50,000 Software Development（軟體開發） 49,000 微軟Azure（企業雲端平台） 37,000 Java（程式語言） 33,000 Oracle（企業雲端平台） 33,000 Machine Learning（機器學習） 31,000
Excel為何這麼重要？
Course Report 分析指出，Excel的重要性在於其跨產業的通用工具地位，從財務、行銷、營運、到產品管理，甚至非傳統「技術職」也將 Excel 視為日常分析與追蹤的基本工具。
同時，報告也點明 Excel 是「低門檻、高影響」的技能：學習曲線相對平緩，但能快速支援資料分析、報表與決策溝通，對轉職者與初學者特別具投報。
換言之，Excel之所以長青，並非因為它炫目或創新，而是因為它深植於企業日常運作。根據《商業內幕》報導，PromptQL（專注於無幻覺AI系統的獨角獸公司）共同創辦人 Rajoshi Rhosh 直言，Excel的介面早已成為商業用戶思考與操作的標準，未來AI的真正作用，是把更精準、具情境的數據直接送進用戶信任的工具——也就是Excel。
SecurityPal（安全問卷平台）執行長 Pukar Hamal 則指出，無論外界如何吹捧新介面或AI代理人，企業的「最後一哩路」依舊是Excel模型或讓用戶將資料帶回Excel，因為決策與資金流動都在這裡完成。即使AI公司為了獲取獨特數據不惜挑戰版權界限，或轉向合成數據（synthetic data，人工生成數據），Excel仍是數據管理的基石。
Course Report的報告也舉出實例，直指在資料與分析領域，Excel是需求排名第一，但與Python與SQL常互補：每當任務超出試算表能及時，團隊會以 Python/SQL 擴展到資料管線、建模與自動化。換句話說，Excel 常常是工作流中探索與溝通的第一站。
報告強調「資料素養（Data Literacy）已非加分、而是標配」。精通 Excel 通常被視為能夠讀懂、整理、視覺化資料的基礎能力，對任何需要數據決策的職位都是加分。
除了Excel，這些技能也是基本款
綜觀統計，除了Excel，HTML也持續被大量職缺點名（12.9萬次），凸顯前端基礎與內容結構的重要性；被點名6萬次的SQL，則是大多數資料工作的「共同語言」，支撐查詢、分析與跨工具（如 Excel、Python）協作，因此被視為不可或缺的核心技能。
程式語言 Python 則被點名6.7萬次，報告指出其「多面向」優勢，廣泛應用於資料科學、AI、後端開發與自動化，是能打通多條職涯路徑的耐用投資。
另外，在雲端與 DevOps 工具類，如 AWS、Kubernetes、Docker 、Git 等，則不再只屬於專職工程師，雲端流暢度被視為多數技術職的基本門檻，顯示企業對可部署、可擴充與協作開發流程的普遍需求。
AI技能需求仍偏小眾！懂資料的「通才」最搶手
報告也指出，AI及機器學習雖然是當前含金量最高的技能，但綜觀整體科技業職缺市場，需求量佔比仍屬於小眾。數據顯示，機器學習被提及31,000次、AI技能被提及25,000次；相較之下，Python跟SQL都明顯需求更高，顯示雇主更偏好可廣泛應用的數據基礎技能。
簡單來說，AI與機器學習這些高薪職缺僅佔少數，可以說需求仍在成長階段，現階段企業更大量招募「具備資料能力的通才」，反觀Excel技能卻是職場普遍且持久的需求。
以當前的AI工具普及程度來說，即使一般求職者不具備深厚技術背景，但只要熟練Excel、懂得「prompt engineering」（提示工程）或「vibe-coding」（氛圍編碼）等新興技能，依可能能在科技產業找到具競爭力的職位。
Excel不僅是數據分析、財務規劃、供應鏈管理等多種職業的基礎工具，更是科技產業不可或缺的「最後一哩路」，在AI技術不斷推陳出新之際，Excel的地位反而愈發穩固。
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資料來源：CourseReport、商業內幕
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
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