麥肯錫:美國40%工作會在10年內消失、18-34歲族群超過1,400萬受衝擊
麥肯錫:美國40%工作會在10年內消失、18-34歲族群超過1,400萬受衝擊

近幾年大學畢業生人數不斷創新高,幾乎每年都被媒體稱為「史上最難就業季」,家長們從大學填志願時就開始為給孩子選一個就業前景好的專業而操心,可隨著自動化的潮流來到,未來年輕人的就業也許會更難。

根據麥肯錫全球研究院的一份報告,美國有40%的工作職缺在未來10年可能會因為自動化而消失,這部份職缺的工人年齡主要在18到34歲之間,人數有1,470萬人之多,自動化浪潮下衝擊下年輕人受到的影響或許最大。

報告顯示面臨失業的近1,500萬年輕人中,有三分之二會發生在食品、飯店和零售行業,美國的服務生、飯店接待員、速食店員工等職缺中超過一半的從業人員為34歲以下的年輕人。另外三分之一則是白領職業,會計、財務、人力資源和行政管理的初級職位首當其衝。

在法律行業AI已經可以處理一些法律文件的初步審查工作,效率比人類律師更高。去年法律AI平台LawGeex和多家大學法學院舉辦了一個審讀法律文件的比賽,結果AI 26秒就能處理5份協議,而律師平均耗時92分鐘,而且AI的準確率還比律師高出10%。

雖然AI取代大量工作職缺的可能性被討論了很久,但目前大部分人都沒有太大感知。自動化的到來真有這麼可怕嗎?MIT-IBM沃森人工智慧實驗室(MIT-IBM Watson AI Lab)最近的一份報告則給出了一個不那麼悲觀的預測。

IBM首席經濟學家Martin Fleming認為機器人會取代大量工作職缺的擔憂並沒有數據支撐,「完全是胡說八道。」MIT-IBM Watson AI Lab的報告指出,自動化革命並不意味著是用物理機器人代替工作,更大的挑戰反而是來自AI演算法。

儘管我們不會丟掉所有工作,但由於人工智慧和機器學習的介入,很多職缺的工作方式將發生改變。

研究人員透過機器學習分析在2010-2017年間美國招聘的1.7億個職位,發現過去7年間需要人工的工作數量確實有所下降,但下降的趨勢並不明顯,不過這些消失的職缺的確大都由AI系統來取代了。

AI一方面提高了一些重複性工作的效率,另一方面也要求工人掌握更多機器無法做到事情,尤其是需要創造力、嘗試和判斷力等「軟技能」的工作。比如在銷售工作中,演算法能更快地為產品制定合適的價格,而人類可以將更多精力放在與管理客戶或者行銷上。

研究指出,那些需要智力技能和分析的工作未來的薪水會增長更快,比如設計、商業金融等領域,AI還無法取代。同時一些需要身體靈活性、常識判斷力或語言表達能力的工作會變得更有價值,比如家庭護理、髮型師和健身教練等職業。

儘管麥肯錫和MIT-IBM Watson AI Lab的兩份報告的結論不太一樣,但都提出了同一個問題,為了適應自動化帶來的變化,職場人士需要學會和AI分工合作,現在的大學教育課程和企業的人才培養體系也要相應作出調整。

目前一些美國公司已經開始和當地的社區大學合作,針對性地設計課程,以培養能適應自動化時代需求的人才。 7月份亞馬遜也宣布將在未來6年內,花7億美元,為10萬名員工培訓新技能,讓他們進入更高級的工作職缺或轉職。

數據與社會研究人員Madeleine Clare Elish舉了一個例子來描述未來工作的變化,當自動收銀台取代了收銀員,人類的任務則變成在故障時及時進行維修,同時安撫因此而焦慮生氣的顧客。

人工智慧和機器人到底會讓更多人失業,還是可以幫助人們的工作變得更加充實和有價值,目前還看不到,但從現在開始學會和AI相處,適應更多新的人機交互模式,已經越來越有必要了。

責任編輯:蕭閔云
本文授權轉載自:愛范兒

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AI 快速生成內容的時代下,品牌如何被記住?TVBS 用「體驗×數據」重寫行銷邏輯
AI 快速生成內容的時代下,品牌如何被記住?TVBS 用「體驗×數據」重寫行銷邏輯

生成式 AI 正在重塑品牌行銷的遊戲規則。當影像、文字甚至情感語氣都能被快速生成,大量風格相似的內容充斥市場時,真實體驗與感受,才是讓品牌被理解、被記住的關鍵。

TVBS 以台灣科技媒體領導品牌的身份,於2026 品牌發表會上,以「What is Real?」為主題,正式發表全新品牌「TVBS Activation(聯力啟動)」,藉此回應這場從「內容競爭」走向「體驗競爭」的技術變革。以頂級 Live Event(實體活動)為起點,整合內容製作與國際行銷等十大服務,協助企業打造可被感受、可被記憶的品牌體驗。

TVBS 總經理劉文硯認為,AI 可以生成完美的產品介紹與行銷文案,卻無法複製人的真實感受與體驗,而這正是讓消費者感同身受、在腦海中留下深刻印象的關鍵。因此,TVBS將無法被生成的價值轉化為品牌競爭力,讓品牌價值不只被看見,更能被實際感受,並進一步轉化為消費者的認同與選擇。

TVBS 數位事業部總監郭瀧億進一步說明:「TVBS 之所以能將品牌體驗轉化為實際行銷成果,關鍵在於《TVBS 新聞》、《食尚玩家》、《健康 2.0》、《女人我最大》、《地球黃金線》五大 IP 所累積的數據資產,結合 CMoney 發票數據,所形塑出的三大優勢。」並善用這三大優勢:粉絲行動力、消費洞察力與跨產業數據力,將品牌體驗從「被感受」推進至「可轉換」。

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2026 TVBS 品牌發表會以四個維度不同的「真」串聯 TVBS 旗下各品牌溝通訴求
圖/ TVBS

優勢1:粉絲行動力,讓流量成為可被驅動的力量

首先以粉絲行動力來看,TVBS 五大 IP 所累積的不只是龐大流量,更是一群具高度參與意願與實際行動力的受眾。

舉例來說,《TVBS 新聞網》透過民調機制,讓 600 萬粉絲在接收資訊的同時,也能即時表達觀點,持續強化互動率。《健康 2.0》則是憑藉上千位醫師與專家背書,建立品牌信任度,使內容不僅被閱讀,更進一步被民眾採納與依循。《食尚玩家》透過手機 App 提供優惠券,串起從內容瀏覽到實際消費的完整路徑,不但在短時間內領取一空,更造就極高的優惠券兌換率。而《女人我最大》粉絲則展現強大購買力,例如2025年「頂級之夜」活動,於一週內成功完售合作品牌的商品。

「這些深耕不同垂直領域的 IP,所累積的正是品牌主最核心的目標受眾,也是品牌體驗能真正落地與轉換的關鍵基礎,」郭瀧億說。

優勢2:跨產業數據力,多維度描繪受眾樣貌

接著以跨產業數據力而言,TVBS 整合五大 IP 所打造的垂直數據聯網,不僅能完整描繪消費者樣貌,更能精準預見受眾在不同領域中的真實需求。

相較於一般數據公司多從單一媒體流量切入,所掌握的數據多停留在興趣層面,TVBS的垂直產業數據聯網涵蓋多元面向,從《女人我最大》的女性消費、《健康 2.0》的醫療保健、《食尚玩家》的休閒旅遊,到《地球黃金線》的交通工具,在每一個垂直領域中,持續累積消費者由「初步接觸、產生興趣到實際行為」的轉化歷程,建構出具備產業厚度的數據基礎。郭瀧億進一步說明,這些數據已整合在單一平台,不僅能掌握用戶在不同情境中下的真實行為樣貌,也能清楚勾勒出受眾輪廓,而非只是零散的興趣標籤。例如一位在《地球黃金線》關注休旅車的用戶,可能同時在《食尚玩家》搜尋露營場、在《健康 2.0》查詢戶外防蚊資訊,這些跨場景的行為,正是品牌理解顧客需求的重要線索。

郭瀧億認為,這樣的數據能力可為品牌帶來兩大效益:一是達成數據行銷破圈,擴大目標受眾來源,不再侷限於單一產業族群;二是可依據行銷目標,精準對應行銷漏斗中的不同階段,選擇最適切的溝通對象。進一步而言,這些數據亦可在多次行銷活動中持續累積與回饋,協助品牌鎖定高潛力族群,成為下一波溝通與轉換的依據,讓行銷從單次觸及,升級為可持續優化的經營機制。

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TVBS 數位事業部總監郭瀧億認為,TVBS 垂直數據聯網可為品牌帶來兩大效益:一是擴大目標受眾來源;二是可依據行銷目標,選擇最適切的溝通對象。
圖/ 數位時代

優勢3、消費洞察力,提高行銷決策精準度

再者是消費洞察力,TVBS在既有垂直數據基礎上,進一步與 CMoney 發票數據合作,將內容瀏覽、廣告互動與實際消費紀錄等數據整合,讓分散的數位足跡串連為完整的消費旅程。對廣告主而言,TVBS將線上線下的數據加以整合應用,相當於建構了一套從引發消費意圖到消費成效驗證的科學行銷系統,並可依據廣告主不同階段的行銷需求,極大化數據在實務操作中的轉換價值。實證發現,知名保險業者推動「旅平險」,透過這套數據整合方案,鎖定特定時間內訂機票、飯店、遊樂園的消費受眾,其成效可提升至三成。另一則案例,保健食品藉由兩波廣告活動證實,運用TVBS受眾包進行「導流」,成效表現可成長二至三成;如果運用TVBS受眾包進行「轉換」,則幫助轉換效率提升二成左右。

郭瀧億再次強調,TVBS數據池的關鍵優勢,不只能觀測流量,更透過線上問卷等多元互動機制,邀請使用者主動分享需求與偏好,累積所謂的「0 方數據(Zero-Party Data)」。這類由消費者主動告知的「真實」數據,一來可讓 TVBS 更理解消費者在美妝保養、醫療保健、交通工具等特定產業的真實偏好與未來採購計畫,二來協助 TVBS 建立領先市場的預判能力,可以在消費者做出決策之前,協助品牌提前佈署關鍵接觸點,再結合發票數據去驗證轉換成果,使品牌能夠真正做到在對的時間、對的 IP,與對的人溝通。

在 AI 重塑內容與行銷邏輯的浪潮下,TVBS 正加速朝向「生態系聯盟變現」的商業模式發展。未來,TVBS 不只扮演內容傳遞者的角色,更進化為「一站式解決方案」的 MaaS (Media as a Service)平台。透過 IP 串接背後的垂直產業生態,讓消費者在獲取資訊的當下,即可在平台內做好決策,或直接找到並購買合適的解決方案,無須在不同平台間來回跳轉。同時,也讓品牌能在同一平台上完成溝通、轉換與數據回饋,建立一個彼此共生共榮的獲利模式。

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