來談談AI為什麼不會搶走人類的飯碗?
來談談AI為什麼不會搶走人類的飯碗?

「人工智慧(AI)對企業的影響力未來將與日俱增,因此所有的企業組織都必須落實AI以維持自身的競爭力。」

這是從一份《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》的市場調查研究報告所得到的共識。該研究藉由訪問亞太地區重要市場中600名資深IT專業人員,包括新加坡、印度、南韓、中國、台灣與澳洲,並且橫跨多個產業,例如ICT(Information and Communication Technology,資訊與通信科技)、零售商、製造業、建築業、房產業、金融服務業、物流業與教育等,探討企業中各部門採用及落實AI的準備程度。

而在這份報告中,有一項結果相當值得注意:

「74%的受訪者表示其企業組織已經至少在一個核心領域開始部署AI」。

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AI真的正在取代你我的工作嗎?

科技的進步對勞動力所產生的衝擊並非前所未聞,而長久以來,各界也一直在探討人類究竟會「被科技取代」抑或「受益於以人為本的AI」。

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人類的聰明程度或許不及網際網路,也無法像自動化機器那樣效率驚人,但是AI將提供有利的輔佐,讓我們能「更努力、更棒、更快、更強大」。
圖/ BigBlueStudio via shutterstock

我個人認為答案其實會介於兩者之間,有些工作在自動化與AI提升企業效率之後自然會消失。

根據OECD的研究顯示,每七個工作中就有一個很可能會被自動化科技所取代;另外,有32%的工作會因為AI與自動化的快速發展,而產生不可小覷的轉變。這份研究也強調,

科技或許會取代某些工作,但同時也能夠創造出新的職缺,並和既有的工作相輔相成。

舉例來說,ATM的出現就讓銀行出納人員的技能有所提升,從過往單純地處理例行性的業務,轉而從事更具生產力的工作。(推薦閱讀:AI人才需求成長74%!LinkedIn公布15大新興工作,你需培養哪些技能?

事實上,匯豐銀行(HSBC)在《人類優勢:人才勢力》(Human Advantage: The Power of People)報告中也提到,

自動化技術的提升不但沒有降低職場上人類特有技能的價值,反而使深刻的人際互動更顯珍貴。

以銀行業來說,隨著AI愈趨商業化,人類獨有的技能將會越來越有價值,且會成為成就一家「好公司」或「偉大公司」的區別。

耳機裡傳來的聲音

美國製片人、劇作家與電影導演詹姆士.L.布魯克斯(James L Brooks)在1987年推出了一部叫作 《收播新聞》(Broadcast News)的電影,以諷刺手法呈現電視新聞產業當時的現況,其實快節奏的電視新聞業至今仍持續反映我們所處的世界。

電影中有一幕場景,描述新星主播湯姆(Tom Grunick)。湯姆對於新聞工作的天分以及學識,其實都遠不及執行製作人珍(Jane Craig)或同事亞倫(Aaron Altman)。於是珍透過湯姆的耳機提示他該問些什麼問題、提供各種資訊,進而幫助他成功完成那場新聞首播。

電影的這一幕呈現了未來數位化世界的樣貌。人類的聰明程度或許不及網際網路,也無法像自動化機器那樣效率驚人,但是AI將提供有利的輔佐,讓我們能「更努力、更棒、更快、更強大」,就像法國電音雙人組傻瓜龐克(Daft Punk)的歌《Harder,Better,Faster,Stronger》唱的那樣。

而同樣的,就業市場在過去十年間產生了一些變化,但某些方面卻依然維持不變。科技的日新月異加上創新不斷,確實增加了對新技能、知識和工作經驗的需求,可是在招聘員工時,我發現自己仍然在尋找同樣的特質與軟實力。

關鍵在於同樣的特質與持續學習

請別誤會,我並不是說大家應該原地踏步。能與人良好互動、擁有高EQ和前瞻視野等特質,與培養新技能及學習敏捷力(learning agility)並非互斥關係。

而後者在數位化的時代尤其重要。管理諮詢公司Korn Ferry就特別強調了「學習敏捷力」對個人成功的重要性。它指的是「個人在作出決定前,擁有快速研究新問題的能力與熱情,並運用自己的學習經驗來加深理解」。

學習敏捷力佳的人一般會持續培養新技能、從經驗中成長,並能在不同的環境中表現優異。而Korn Ferry的研究更發現,對於企業組織而言,擁有較多學習敏捷力佳的主管,其公司利潤也會比同業高出25%。

這個原則同樣也適用於我們對AI的討論。如果AI真的會搶走人類的工作,那麼我們更應該在保有這些可貴特質的同時,努力向前邁進。

無論是個人或企業組織,只要能充分了解到「科技的存在始終是為了助人類一臂之力」以及「持續學習是善用科技的關鍵」這兩件事,那麼未來當我們與AI共事時,應該就能少一些悲觀的反烏托邦色彩,轉而看見無窮的契機。

責任編輯:陳建鈞

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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