失業型復甦
失業型復甦
2004.02.15 | 科技

美國最近適逢期中選舉,跟台灣一樣,動見觀瞻的總統選戰進入白熱化階段;經濟議題,尤其是美國本土的經濟復甦與失業率問題,成為共和與民主兩黨的攻防重心。傳統上,幾個以生產製造為主的大州,是總統選票的關鍵,讓兩黨對於失業率是否改善的數字錙銖必較.

**數位經濟時代特有產物?

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但讓許多政治人物與經濟學家頭痛的是:美國經濟最近所經歷的,卻是個少見的「失業型復甦」(Jobless Recovery)。按理說,經濟復甦應該會帶來更多的工作,失業率也會隨著降低;但美國最近這一波的經濟復甦,卻是市場景氣回溫,但卻沒有帶來相對增加的工作機會。這種現象聽在一般待業者耳裡,自然是頭皮發麻。
一般而言,經濟復甦現象中的兩大重要指標,是總體需求增加與失業率下降。總體需求復甦,企業才會開始大量生產,經濟體裡頭的各個環節才有事頭勞務,市場才會活絡;而失業率下降,社會裡的每個勞工才有薪資進口袋,也才能購買商品消費, 進一步刺激市場的成長。
但在「失業型復甦」中,雖然生產的各個環節都暢旺了、需求也增加了,甚至大部分的企業獲利指標也都紛紛告捷,股市蠢蠢欲動,卻唯獨工作機會的釋出遲遲不見起色,使得失業率仍然居高不下。也因而使得美國社會好奇:這到底是怎麼一回事?
失業性經濟復甦的成因,眾說紛紜,不只政治人物各說各話,連經濟學者也都難以全然解釋.。
不過,第一次出現這樣的現象,遠因可以追溯至1992年後的美國經濟,說起來也是數位經濟時代才有的產物;近因則可歸因於泡沫經濟後的企業緊縮,以及911事件後的市場信心不足。
昔日鋪張、今日緊縮,是作生意千古不變的道理。過去幾年,美國科技股泡沫狂飆,美國企業雇用勞工過多,加上員工福利分紅等制度大為盛行,使得企業成本增加;如今大部分的企業寧可選擇強化既有勞力的生產效率,也不願再雇用新的勞力。而911效應,與隨後對伊拉克戰爭所造成的政治與社會不穩定,連帶也影響企業對全球市場的信心,寧可保守度日,即使短期無戰事,也要謹慎度小月。

**全球化與數位化是幫兇?

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但造成這一波美國失業型經濟復甦的更重要原因,則是「全球化」與「數位化」這兩大結構性因素。簡單來說,美國企業內原來的生產工作,現在交給外國的勞工(例如印度的軟體工程師與中國的製造工人)與電腦都可以做得更好更便宜,生產效率提升不說,連帶也使得雇用美國本土勞工的誘因降低。因此企業獲利當然帶來復甦,股市亦有榮景,只是雇用本國勞力的迫切不再,失業率自然居高不下。
據統計,目前美國消費者所購買的產品,有近26%是在美國本土以外的地區所生產,與1980年代相比增加了近一倍。不只如此,許多美國大廠紛紛把工廠移轉到開發中國家,甚至連原本被視為附加價值最高的科技產業,許多軟體開發與晶片設計工作,也紛紛外包出去至像印度這樣的國家,造成美國科技白領階級的恐慌。
此外,90年代以來美國企業紛紛數位化,花大錢買最先進的科技來改善營運,也在最近展現爆發性的成果。根據美國聯邦儲備局2003年底的資料,美國經濟的生產力成長在2001年達到4.5%的年成長率,足足比90年代末多了兩個百分比,充分反應出美國企業在這波數位科技潮流下,生產效率的大幅提升。
但是就如同許多經濟學者的的老生常談:生產效率提升太快,那麼企業對勞動力的需求就會減低,因生產外包、科技提升而體質精進的企業開始賺錢,沒有工作的勞工,卻仍然沒有工作,只能冷眼看待這波無從參與的經濟復甦。

**結構轉型的陣痛何時了?

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對於這種現象,樂觀的經濟學家指出這是一種結構轉型的陣痛,遲早會有新的機會。今年一月底,美國聯邦儲備局總裁葛林斯班就舉證,歷史上美國經濟也曾因為產業外移而喪失許多工作,但只要美國企業繼續鼓勵創新,總是會再創造出新的工作機會。然而,卻也有不少社會科學研究指出,在這種結構轉型的陣痛中,一般人的薪資調升速度會變慢不說,首當其衝的受害者,正是少數族群與低學歷的勞工,即使是美國的大學畢業生,與二十年前相比,也更難找到工作了。
但失業不只是經濟議題,在每個國家,永遠都會是重要的政治議題與社會議題。隨著當代經濟進入全球化的全新競爭架構,類似 「失業性復甦」這種充滿矛盾意涵的字眼將一再出現,讓認真打拚卻不知為何缺少機會的工作者,百感交集。

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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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