靠裁員汰舊換新,IBM、福斯要讓大象再次起舞
靠裁員汰舊換新,IBM、福斯要讓大象再次起舞
2019.06.10 | IBM

在快速變化的數位時代中,各行各業都投入資源轉型,但對於擁有數十年歷史的大企業來說,存在太多舊時代的思維與配置,有時不得不透過「裁員」來達成目的。

像是藍色巨人IBM,近年將業務重心轉向雲端服務、大數據這些「高價值領域」上,在執行長羅密提(Ginni Rometty)的帶領下,公司新的戰略方向已經成形,多次傳出人力資源上的調整,近期宣布將裁員1,700人,數量約占全球員工數的1%。

類似狀況也發生在汽車大廠福斯汽車(Volkswagen)上,為全力發展電動車、無人車技術,計劃在未來四年減少4千個一般性與行政職位。

新企業戰略成形,IBM再裁1,700人

這次之所以會傳出裁員1,700人,IBM的官方回應是:「 我們持續調整團隊結構,看齊各市場價值的IT(資訊科技)領域。我們也持招募新領域人才,這些領域將替IBM以及客戶創造新價值。

IBM
外媒報導,IBM預計將在近期裁員1,700人,不過目前仍有7,705 個公開職缺持續招聘中。
圖/ shutterstock

從公開資料來看,現在IBM在全球擁有約34萬名員工,雖然計劃裁員1,700人,仍有7,705 個公開職缺持續招聘中,多數是跟資料分析、軟體開發有關的職缺。IBM近年投入許多資源轉型,努力將業務領域轉向雲端運算、認知軟體、AI等領域,這次的裁員可以視為IBM新的企業戰略成形,逐步將不合時宜的人員配置淘汰,補上發展新事業所需的人才。

今年IBM股價累計上漲16%,從四月公布的第一季財報來看,營收下降5%低於市場預期,主要原因是雲端運算、AI領域成長幅度仍不足,並不足以抵掉銷售和服務成長放緩的影響;此外,IBM也將在今年完成340億美元收購紅帽,目的是希望成為混合雲市場的領導者,跟微軟Azure以及AWS競爭。

曾爆年齡歧視爭議,IBM要提升裁員透明度

事實上,2016、2017年IBM都有裁員的情況,早已不是新鮮事,背後原因也都跟公司的轉型策略有關,不過官方通常不會對外宣布,或是回應有關細節,過去曾引發外界對於公司健康狀況的揣測。

去年甚至傳出裁員上有年齡歧視的爭議,根據非營利組織Mother Jones與媒體Pro Publica調查,發現IBM在過去五年內有系統地迫使40歲以上的員工離職或強迫退休,目的是為了在發展大數據、雲端服務的道路上,雇用更多年輕新血,在當時引起「 年齡歧視 」的爭議。從這次IBM處理裁員新聞的態度來看,無論是在人力雇用、裁員的透明度上,都做出改變。

Ginni Rometty
在羅密提領軍的IBM,她非常強調「 重新平衡 」公司的人才組成,而裁員的透明度與否,對她個人的可信度也尤其重要。
圖/ IBM

在今年的IBM Think大會上,執行長羅密提點出數位化轉型將邁入第二篇章(Chapter II),她提到一切的基礎還是「信任」,因此IBM所開發的新技術,必須是開放且沒有偏見的。在羅密提領軍的IBM,她非常強調「重新平衡 」公司的人才組成,裁員的透明度與否,對她個人的可信度也尤其重要。

福斯朝電動車轉型,預計淘汰4千個舊職缺

IBM並非唯一的例子,汽車大廠Volkswagen(福斯汽車)最近表示,未來四年會在「盡量不裁員」的狀況下,逐步淘汰4千個一般性和行政職位,同時增加至少兩千個IT有關的職位。

事實上,福斯今年三月才宣布,要在未來4年內裁員7千人,當時營運長布蘭塔斯特(Ralf Brandstaetter)表示:「這是為了確保公司能在數位時代中永續發展。」福斯這次與工會協商,確保員工工作權到2029年,具體上會透過優退的方式,慢慢減少不需要的工作職位。

福斯正積極發展電動車、無人車技術,狀況跟IBM類似,都是為了轉型逐步調整內部人力。目前福斯集團是世界上僅次於Toyota(豐田汽車)的第2大汽車製造商,集團在全共有66.3萬名員工,在總部德國就擁有11萬名員工,執行長赫伯特迪斯(Herbert Diess)曾表示,龐大的勞力成本已經成為生產線上的隱憂。

Herbert Diess
福斯執行長赫伯特迪斯(Herbert Diess)曾表示,龐大的勞力成本已經成為生產線上的隱憂。
圖/ shutterstock

軟體科技的發展,正在撼動傳統汽車製造業,近年共享汽車商業模式興起,未來不一定每個人都需要擁有一台車,一旦無人車發展逐漸普及,將加速這類趨勢發展;此外,跟傳統汽車相比,電動車需要的零件少、組裝工序降低,生產線所需的人力降低、人才需求也會改變。

去年底赫伯特迪斯曾說:「我們現在越來越強大,在電動車領域已經投資300億美元,我們在德國茲威考有一座工廠,目前還準備在上海建一座電動車工廠。」福斯預計在2020年會推出量產的電動車款。對於像IBM、福斯這類發展歷史悠久的大公司來說,人力配置的汰舊換新,已經是新時代下的共通課題。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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