營收、獲利亮眼,百年汽車大廠通用卻裁員又關廠,高層在緊張什麼?
營收、獲利亮眼,百年汽車大廠通用卻裁員又關廠,高層在緊張什麼?

美國百年汽車品牌通用汽車(GM),十年前受到金融海嘯影響宣布破產,近年積極轉型衝刺,以今年第三季的財報來觀察,無論是營收、獲利表現都優於預期,或許是因為曾經位處低潮,讓通用汽車面對產業未來特別的謹慎。

通用汽車本周宣布進行業務重組計畫,要在明年底前裁掉15%的白領員工,以及關閉全球7個生產基地,這波瘦身計畫預計將可以省下60億美元,並表示未來將更積極朝電動車、無人車的趨勢發展,此舉也被視為北美汽車產業的重要轉折。

裁員、關廠,多達一萬四千多名員工受影響

創立於1908年的通用汽車,是全球最大汽車製造商之一,1979年全球員工曾多達85.3萬人,在全球汽車產業面臨加速轉型的態勢下,本周宣布將在2019年年底以前,將會以優退、裁員的方式,減少北美地區15%的白領受薪員工,在這波裁員潮中,還包括25%的管理階層,通用汽車表示此舉是為簡化決策流程,預計受影響的人將達8,000人。

GM
通用汽車還打算關閉7間汽車生產基地,加上裁掉的白領員工,這波人力瘦身總計將會有一萬四千多人飯碗不保。
圖/ shutterstock

此外,通用汽車還打算關閉北美5間、海外3間,共計7間的汽車生產基地,預計將有6,000名工廠工人失去工作,加上裁掉的白領員工,這波人力瘦身總計將會有一萬四千多人飯碗不保。

通用汽車表示,預計到了2020年,整體成本控制、資本開支將能一口氣節省60 億美元。通用汽車執行長Mary Barra在聲明中表示:「 之所以會有今年的舉動,是因為要為公司的轉型保持高度的敏捷,以及創造獲利的必要條件。 」他強調:「我們理解到,這些都是面對市場不斷變化所需的條件,能確保我們取得長期成功。」

川普、杜魯托都不開心

身為百年老品牌的通用汽車,2008年受到金融海嘯、次貸危機席捲全球的衝擊,在2009年宣告破產,當時的慘況歷歷在目,更直接影響了通用往後的經營決策。

受到中美貿易戰影響,未來鋼材等汽車原料的關稅可能都會大幅增加,再加上電動車興起的趨勢,通用汽車執行長Mary Barra認為,應該在最壞的狀況來臨前,提前做好準備;汽車分析師Maryann Keller則認為:「汽車業是周期性、高度競爭、成長緩慢的產業,不能一直生產無利可圖的車輛。」因此品牌轉型絕對是不容逃避的課題。

Trump
通用汽車表示,關廠的決定是因為部分車款銷量低迷,對此川普則回應:「那就去找一款賣得好的車款來生產。」
圖/ shutterstock

不過通用這波裁員、關廠卻讓加拿大總理杜魯托(Justin Trudeau)以及美國總統川普(Donald Trump)不是很開心。在北美預計關閉的五家工廠中,其中一家是位於加拿大安大略,擁有百年歷史的老廠,關廠消息一出後,數百名的工廠工人以罷工來表達抗議。

此外,振興美國汽車製造業,是當初川普開出的政策牛肉之一,如今通用宣布關廠裁員,無疑是讓川普臉上無光。川普對通用執行長Mary Barra表示,應該要把所有在中國生產的汽車移回美國;另外,通用汽車表示,關廠的決定是因為部分車款銷量低迷,對此川普則回應:「那就去找一款賣得好的車款來生產。」

即使表現不差,也要隨時繃緊神經

2009年破產以來,通用積極轉型振作,以今年第三季的財報來看,營收357.9億元,高於預期的348.5億元,更創造了10 億美元的獲利,這些指標數字都高出分析師預期,當時執行長 Mary Barra就說:「有效的對風險控管,證明了我們的決心,並為第三季帶來優異業績。」

Cruise Anywhere
通用汽車在2016 年,以5.81 億美元收購無人車新創Cruise Automation 。
圖/ Cruise

不過通用汽車認為,即便看似表現不差,也必須隨時繃緊神經,Mary Barra認為在造車的核心應該更有效率,在這波裁員瘦身後,通用將擴大在電動車、無人車的投資。像是通用汽車在2016 年,以5.81 億美元收購無人車新創Cruise Automation,並整合自身的無人車技術與資源,成立一家獨立子公司GM Cruise。去年五月,GM Cruise在舊金山測試雪佛蘭Bolt電動車,並在今年一月以這台車為基礎,發表搭載Level 4 自動駕駛等級的無人車Cruise AV,預計將在2019年量產。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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