【數位書介】下一個社會~準備好「工作50年，75歲不一定能退休」的人生|數位時代 BusinessNext

「在已開發國家，新社會的主導因素是老年人口迅速成長，年輕人口迅速萎縮，……政客們仍然承諾要挽救現有的退休金制度，但政客和他們的選民都非常清楚，只要健康許可，以後大家都必須工作到75歲左右。」

如果你還記得「勞退基金將在20年內破產」的新聞，上面這段話，聽起來像是台灣社會現狀的評論，但這其實是彼得．杜拉克（Peter Drucker）2002年出版的《下一個社會》的內容。本書集結了1997～2001年杜拉克在《經濟學人》《 Inc. 》《哈佛商業評論》《紅鯡魚》等雜誌發表的文章，主要敘述在高齡少子化的社會中，企業將面臨的問題，以及工作者和工作的改變。雖然是10年前的舊書，但今天讀來仍然像預言一般。

高齡少子化，導致就業型態分裂

若維持今天的生育率，到2030年，大多數已開發國家的人口會有一半是超過65歲的老人，遠超過目前的五分之一。35歲以下人口萎縮的速度，是高齡人口成長速度的兩倍，已開發國家的工作人口會整整少掉四分之一。

繳勞保費的人愈來愈少、領退休金的人愈來愈多。為了避免退休基金破產，杜拉克預言，到2030年，所有已開發國家請領退休金的年齡，會上升到75歲左右，而且退休福利會比今天大幅減少，甚至，身心健全人士的固定退休年齡可能會被廢止（不過政客依然繼續假裝他們可以拯救現行的退休金制度）。

人的壽命愈來愈長、生的小孩愈來愈少，人口結構的變化會使社會和市場分裂，新的就業型態也會出現。未來幾乎可以確定會分成兩種不同的勞動力：大致由「60歲以上」和「60以下」的勞工構成，這兩種勞動力的需求和行為可能大不相同，從事的工作也不同。

年輕族群需要穩定的收入，因此需要固定（或至少是一連串）的專職工作；年長族群則不會再像傳統朝九晚五的上班族，但會轉型成臨時人員、兼差人員、顧問、負責專門任務的人員……等其他類型的勞動力。

未來10～15之內，為一個組織工作的人員可能高達一半不是由這個組織所雇用，更不是專職員工，年紀較大的人員尤其如此。但人資部門仍然認為專職員工才是「真正的員工」，對企業來說，這會逐漸成為主要的管理問題。

職涯50年，很難只做一種工作

「長壽」是就業型態分裂的第一個原因。歷史上大多數員工的職涯都短於30年，因為他們的健康已經徹底耗損。但現代社會的工作者在20多歲時開始職涯，50年後可能還保有相當健全的身心。長達50年的職涯是人類史上前所未有，若只做一種工作實在是太長了。

工作者最好從年輕開始，就發展出另一種非競爭性的生活、興趣和屬於自己的社群。如果工作是你的一切，那你就有麻煩了。因為等到40多歲、事業到達顛峰之後，就只能陷入停滯和下滑的人生。工作只是生活的一部分，無論是在社區當義工，組織自己的同好社團，或在當地公共事務上擔任積極的角色……各種「工作外的興趣」讓我們有機會奉獻、創造個人成就，在超長職涯中，也可能帶給我們更多不一樣的機會。

員工地位提升，和公司平起平坐

「企業平均壽命縮短」則是就業型態分裂的第二個原因。過去，用人機構的壽命都超過員工壽命，但在未來，工作者會逐漸比更成功的組織都長壽。

自從1870年代發明「公司」以來，大部分人假設「公司是主、員工是僕」，公司擁有生產工具，若沒有公司，員工不能謀生，因此員工需要公司的程度，超過公司需要員工的程度。但這樣的假設會逐漸被顛覆。

現代社會的生產工具是「知識」，無論科學家、物理治療師、法律助理或電腦專才，每一個知識工作者都握有生產工具，對公司提供資本（就像金主提供資金一樣）。公司依賴員工的知識，員工也依賴公司讓他們發揮專業知識，因此大部分知識工作者會認為自己是「專業人士」而非「下屬」「受雇員工」，公司和員工變成平起平坐的夥伴。

公司對知識工作者的管理基礎，應該是假設公司需要他們甚於他們需要公司，他們知道自己可以離開，擁有流動能力和自信，效忠自己的專業領域而非特定組織，這意味著，公司必須把他們當成非營利組織的義工來對待與管理。

「義工」首先會想知道公司要做什麼，打算往什麼方向發展。接著，他們會想到個人的成就和責任，這表示公司必須把他們放在適當的位置上，否則他們會很輕易地投效其他組織。最後，知識工作者會希望在自己的領域中，自己做決定。

昨天的工人把工作當成謀生方式，今天的知識工作者卻認為，工作是一種生活方式，兩者有重大的分別。如何滿足知識工作者、吸引並留住他們，會變成公司人員管理的核心工作。金錢對任何人來說都一樣重要，但金錢絕不是最後的標竿，也無法取代知識工作者的專業績效和成就。

書名：下一個社會( MANAGING IN THE NEXT SOCIETY: BEYOND THE INFORMATION REVOLUTION ) 作者：出版社：出版日期：2002年09月21日

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。