企業AI轉型過程 哪群較占優勢

文/程憲 |2026.01.10
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圖/123RF
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文/程憲

根據國內各大研究機構調查,台灣近9成企業已開始啟動或導入AI ,雖然真正落地應用的比例尚不到1成,卻已衍生出一個結構性疑問:在企業AI人工智慧轉型的過程中,受到衝擊較大的,究竟是經驗豐富的資深員工(Senior),還是數位學習能力更強的年輕員工(Junior)呢?



根據國內研究機構調查指出,台灣企業在AI協作的轉型過程中,普遍存在著「知易行難」的困境──約有9成企業積極導入AI,但真正落實使用的卻還不到1成,而無法順利人機協作的關鍵原因: :一是資金;二是人才。

而此一議題也衍生出企業對人才的評估:究竟是讓經驗豐富的資深員工(Senior)積極學習AI技術,還是新聘數位學習能力更強的年輕員工(Junior),來加速人機協作的順暢度呢?

人機協作職場衝擊大

從2023年起,企業對AI一直保持著高度關注,將其視為提升競爭力的關鍵,但如何不僅停留在規畫或實驗階段,而能實際應用並真正產生價值,端賴人才和AI順利協作,產出價值更高、效率更佳的產品或方案。

事實上,2022年底AI問世後,一直有「人類工作將大量被AI取代」的說法,因此在AI導入企業的過程中,人才的招攬和運用,勢必產生質和量的變化。

職場專家也一直密切評估:究竟哪些產業、哪種群體會受到AI最大的衝擊?再者,這所謂的「衝擊」,究竟是明顯、完全被取代,抑或是善用既有優勢、積極迎難而上,仍有機會追上這波AI趨勢?

4大產業新手求職難

美國史丹佛大學最新大型研究指出,依據美國自動資料處理公司(ADP)平台裡上百萬筆求職、入職、轉職資料分析,2025年受衝擊最大的產業包括軟體開發(初階程式設計師)、客服、翻譯、行銷等產業,而首當其衝的群體則是22~25歲的年輕工程師,不再像過去那般容易覓得理想工作。

美國史丹佛數位經濟實驗室主任Erik Brynjolfsson指出,年輕世代一向特別關注、高度接觸人工智慧產業,然而在今年7月的畢業季中,22~25歲軟體工程師的就業人數(入職率),比例竟然較2022年的高峰下降了近20%。

資深員工價值被看見

這個殘酷的事實,對於早先幾年大量湧入資工、資管相關科系的學生來說,無疑是個令人難以接受的悲劇。除此之外,客服、翻譯、行銷等服務性產業,也因為AI大語言模型日漸成熟而順利取代人力需求,導致這幾類職缺明顯減少。

然而相對的,在大量被AI取代的產業中,資深員工的就業率,卻依舊亮麗搶手。數據顯示,這些產業30歲以上的工作者,從2022年到2025年中,就業率不但沒有因AI問世而受到波及,反而成長了6%~12%。

新手以進階補足經驗

分析指出,網路原生世代的新手員工,雖然數位能力普遍較強,但大多數仍停留在Lv1的初階使用,也就是大多僅在使用GPT對話階段。即使是軟體業的人員,願意大量仰賴、並且深度操作AI的人,目前也仍屬極為少數。

再者,由於Junior尚未有機會進入短兵相接的職場,累積出真實的操作技巧和經驗,使得他們遠遠不如資深員工擁有AI難以複製的實作能力、深知產業默契及規則、適度的危機處理等隱性知識……

畢竟,即便是製造業,也未必每個作業過程,都可以透過「自動化」來完成,或直接交給AI來做。

換言之,資深員工不但對企業精神暸解並認同,更重要的是在職涯中,累積了一些難以自動化、受到企業雇主高度重視的技能,能幫助他們免於受到AI威脅,而且永遠不會被自動化取代。

老手需跨越科技門檻

換言之,在邁向AI協作之路,對已具備各種經驗的Senior資深員工而言,他們需要的是積極努力補足AI技術,跨越科技門檻和障礙,就能精準產出主管所想要的成果──這些Senior很清楚自己要AI幫忙什麼部分?哪些是新創意哪些是老梗?專業的技術層次要到多高才夠?市場適應性及可行性如何?如何控管可能衍生的風險危機?等等。

但也有職場專家提醒,有經驗的Senior確實能撐持公司穩健轉型,但如果企業日後不再(或減少)進用Junior員工,菜鳥始終進不了產業工作,長此以往,職場勢必出現經驗及人力斷層,那麼當Senior員工退休後,公司很可能再沒有Senior來接替完成那些複雜的任務,而此時再想培訓Junior恐也會緩不濟急。



軟體工程師 華麗變身AI工程師

AI是好幫手,短期內卻難以全面取代產業。因此現階段企業導入AI,最理想的狀態便是:善用AI來增強員工的技能,又不會讓他們失去工作。

史丹佛數位經濟實驗室主任Erik Brynjolfsson提醒企業,自動化可以幫公司省錢,但實際上並不能創造任何新東西。「企業應該聘請更多而非更少的員工,因為這才有可能產出更有價值的事,或做一些能夠拓展人類能力的新事情。」

Brynjolfsson提醒資工背景的青年,雖然AI產業相關的知識含量,較程式設計門檻高出許多,但建議資工青年不妨在基礎知識相通的優勢下,從「軟體工程師」轉型為「AI工程師」,那麼即便沒能趕上前一個10年的資訊及網路風潮,卻能在下一個10年的AI風潮中站穩灘頭堡。

舉例來說,AI機器學習是如今職場上的搶手人才,AI原生世代大有機會占得一席之地。相對的,資深員工目前認為:同樣時間下,AI產出的品質及缺陷頗多,不如自己手寫程式、寫文件、繪製介面……這也給予新手機會,可以更有成就感、更有活力去擁抱新技術。

事實上,根據AI人才招募公司Burtch Works的資料顯示,2025年全年中,擁有0至3年經驗的AI非管理職員工,基本薪資成長約12%。

Burtch Works並分析數千名AI和資料科學求職者的薪資,發現擁有AI專業的工作者更容易晉升管理職,速度是其他技術領域同行的兩倍。

此外,未來職場中的「下一代軟體工程師」,將更加看重「能力」而非「學歷」。也就是說,一些擅長AI的年輕人,即便沒有高學歷或出自資訊科系,只要他們的學習速度夠快,思維敏捷且具前瞻性,往往還在學生時代,就被企業以高薪搶走了。

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