人類被取代!IDC:2019年3成企業會指派機器人當主管
人類被取代!IDC:2019年3成企業會指派機器人當主管

機器人取代人類工作並非危言聳聽,且時間已經相當接近。根據科技市調機構IDC的預測,到了2019年,物流、健康照護、公共事業等領域的領導企業,將有35%會試著以機器人讓日常營運變得自動化。

IDC 6日發表研究報告對全球機器人產業提出十大預測(見),指稱人工智慧(AI)、電腦視覺(computer vision)、導航系統、MEMS感測器以及半導體的科技日新月異,工業和服務型機器人的能力、表現、自動化以及使用的容易度,也會持續創新。

IDC並預測,機器人將跨出傳統的製造廠房,在物流、健康照護、公共事業和資源開發產業快速發展。

以下為IDC預測的十大趨勢:

一、機器人即服務(Robot as a Service)。到了2019年,30%的商業服務機器人應用,會以「機器人即服務」的經營模式呈現,藉以降低機器人的佈署成本。

二、機器人擔任主管(Chief Robotics Officer)。到了2019年,30%的領導企業會指派機器人當主管,或是在公司內特別劃出由機器人管轄的領域。

三、業界競爭日益激烈。到了2020年,諸多新興業者會跨入這個總值800億美元的資訊與通信科技(Information and Communication Technology,簡稱ICT)產業,企業在佈署機器人之際,將有更多供應商可選。

四、機器人專才變搶手。到了2020年,隨著機器人產業日益成長,人才會愈發炙手可熱,屆時將有35%的機器人相關職缺找不到人才,而平均薪資則會暴增至少60%。

五、機器人將受到法令管控。到了2019年,政府會針對機器人進行管制,保住人類的工作,並處理資安、機器使用安全和隱私等問題。

六、由軟體定義的機器人。到了2020年,60%的機器人將仰賴雲端軟體來學習新技能、認知能力以及應用計畫,而機器人雲端市集也會逐漸成形。

七、跟人類作業員合作共事的機器人(Collaborative Robot)。到了2018年,企業新佈署的機器人中,有30%將是智慧型共事機器人,運作效率比當今機器人快上三倍,操作上也相當安全。

八、智慧機器人聯網(Intelligent RoboNet)。到了2020年,40%的商業機器人將連結至智慧聯網,整體運作效率有望因此提升200%。

九、跨出工廠、加速成長。到了2019年,35%在物流、健康照護、公共事業、資源開發領域的領導企業,都會嘗試使用機器人,讓營運自動化。

十、電子商務機器人。到了2018年,全球200家電子商務、「全通路」(omni-channel)電子商務領導企業中,會有45%導入機器人,負責在倉儲履行訂單、進行配送服務。
recode.net甫於12月5日報導,AliveCor(行動醫療科技新創公司)執行長Vic Gundotra指出,就像現在沒有人會買一台缺乏安全氣囊、防鎖死煞車系統(ABS)的車輛,5年後醫生在看診時身旁一定少不了深度學習、機器學習系統。Gundotra是在2014年卸下谷歌(Google Inc.)社群網路服務部主管職位。

英國金融時報12月4日報導,蘋果(Apple Inc)品管部主任Steve Kenner於11月22日寫給美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)的信件內容中提到,蘋果透過機器學習讓產品、服務變得更為聰明、更直覺且更為個人化。他指出,蘋果砸大錢開發機器學習與自動化,公司對自動化系統在運輸業等領域的潛力感到雀躍。

Robo全球機器人與自動化ETF(ROBO.us)今年迄今(截至12月6日為止)漲幅達18.26%、遠優於那斯達克指數的6.5%漲幅。

本文授權轉載自:MoneyDJ

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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