世界經濟論壇：這十大工作將被AI取代！與機器人當同事有哪些必學技能？|數位時代 BusinessNext

你有想過未來幾年，工作環境會有什麼大改變嗎？是機器人取代人類、遠距工作崛起，還是「多工」「斜槓」的概念繼續盛行？

世界經濟論壇（World Economic Forum）發布「2020 年就業前景報告」（The Future of Jobs Report 2020），預測未來 5 年內，哪些技術將會更受重視，哪些職位會爆紅，以及哪些職位將黯然失色。

10 大職位興起：數據分析、AI 相關工作大量出現

需求增長的前 10 大職位，包含：

數據分析師、科學家
人工智慧與機器學習方面的專家
大數據分析師
數字營銷和策略專家
流程自動化專家（Process Automation Specialists）
業務發展人員
數位轉型專家
資安分析師
軟體應用開發商
物聯網專家

「2020 年就業前景報告」指出，數據分析師和科學家，人工智慧和機器學習專家、數位轉型顧問，將如雨後春筍般湧現。這些角色的大量出現，反映出各行各業都受到科技進步影響。

另一方面，產業中比較「高階」的職位，愈加重要。例如，汽車產業的材料工程師、電商界的社交媒體專家，或是金融業的FinTech工程師等，他們的地位較不容易受取代。

10 大職位逐漸沒落：不學新技能，恐將被淘汰

需求減少的前 10 大職位，包含：

資料輸入人員
執行秘書
薪資結算師
會計師和審計師
零件組裝人員
行政經理
客服人員
運營管理人員
機械維修師
材料紀錄人員與庫存人員

技術更迭與新冠疫情的「雙重衝擊」，將使得低薪工人、婦女和年輕族群的工作面臨更大挑戰。另外，數據人員，行政人員、執行秘書、會計師，工廠工人，這些職位則容易受取代。上述族群，應想辦法提升自我能力，避免被淘汰。

12 種技術受重視：加密、雲端技術最看俏

加密和網路安全：成長率 29%
雲端計算：成長率 17%
分散式帳本（distributed ledger technology）：成長率 11%
人型機器人：成長率 11%
非人型機器人：成長率 10%
3D、4D列印：成長率 10%
物聯網：成長率 9%
人工智慧：成長率 8%
生物技術：成長率 8%
大數據分析：成長率 2%
電子商務與數位貿易（Digital Trade）：成長率 2%
擴增實境（Augmented Reality）：成長率 1%

調查指出，雲端運算（Cloud Computing）、大數據（Big Data）和電子商務（E-Commerce）仍然是主要的領先技術，但企業會更關心加密技術（Encryption）、非人型機器人（Non-Humanoid Robots）和人工智慧（AI，Artificial Intelligence）的發展。

機器人成為重要勞動力！2025 年 AI 與人類工作時間相當

一個有趣的指標是：43% 的企業表示，由於未來會整合不同技術，他們打算降低勞動力、考慮裁員；另有 34% 的企業表示，技術整合之後，反而願意擴增勞動力。

到了 2025 年，世界經濟論壇評估，人類和機器人在整體工作時間將趨近相等，意味著機器人的重要性持續上升。41% 雇主說，往後會分配更偏向「任務型」的工作（Task-Specialized Work）給承包商，其餘的則交給人工智慧。

那麼，在未來勞動市場中，雇主最擔心面臨什麼問題？根據雇主們的回答，依序為：

擔憂技術鴻溝，也就是現有人員的能力無法跟上科技（55.4%）
擔憂未來公司無法吸引專業人才（46.7%）
擔憂人員技術落差之下，影響組織的團隊領導氛圍（41.4%）

企業更加重視員工持續學習新技能

未來 5 年，雇主會更看重批判性思考、分析與解決問題的能力。同時，懂得自我管理、有學習心、挫折忍受力高、靈活的員工將會更受重視。

在 2018 年，只有 65% 雇主希望員工保持上進心，今年的調查中，高達 94% 企業都說，希望員工掌握新的工作技能。另一方面，企業認為 40% 員工都需要「重新培訓」，顯示了學習的重要性。

目前，有主動學習習慣的員工，較往年已增加 4 倍；雇主替員工提供線上學習的人數，較過去增加 5 倍。進一步來看，人們更優先學習數據分析、計算機科學與資科技術。

僅有 21% 企業能資助員工學習，政府應提供更多協助

儘管愈來愈多人意識到提升技能（Upskilling，為了現有職位提升的技能）與再技能（Reskilling，重新學習職位以外的技術）的重要性。平均來說，大約 40% 的職場工作者，需要6個月的再技能培訓，但這會依據產業不同而定。例如，在消費業、保健業來說，雇主依賴短周期的培訓；在金融業和能源產業，雇主則希望員工花更多時間投入較長的訓練。

然而，只有 21% 的企業有足夠的公共資金來支持員工學習。世界經濟論壇的研究總結，政府部門應投入更多資源，改善當前的教育與培訓系統，才能培育出更多人才。

新工作排擠「夕陽工作」，組織內的冗員將被淘汰

往後「新型態工作」出現的數量，仍大於「夕陽工作」，但整體來說，就業機會微幅下滑。目前，冗餘職位（Redundant Roles）占整體工作的 15.4%，到了 2025 年預計只剩下 9%（下降 6.4%），代表「冗員」會逐漸被淘汰；新興職業目前占整體工作的 7.8%，5 年後則會是 13.5%（增加 5.7%）。

數位化工作時代已來臨。84% 雇主會調整工作流程，其中最重要的就是遠距工作（Remote Work）。未來，預計有 44% 員工會採取遠距工作模式。

資料來源／世界經濟論壇

本文授權轉載自：經理人
責任編輯：錢玉紘

過去兩年，企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」；然而，隨著 AI Agent 技術的快速發展，未來幾年，企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI，AI Agent 更像一個虛擬人，可以自主查詢資料、操作系統與執行流程，這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義，從單純的輔助工具，正式升級為企業的「數位員工」。

然而，當 AI 被賦予更多權限與自主性時，也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言，若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制，AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險，反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此，中華創智推出 AgentHub 平台，協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制，讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」：權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為，在 AI Agent 時代，企業首先必須思考的核心命題是：「我們可以授權它做到什麼程度？」

他指出，AI Agent 若要順利完成一項完整任務，勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而，這也正是企業最兩難的地方：一旦賦予 AI 過大的權限，很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險，但若權限不足，又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬，正是企業導入 AI Agent 時最難以切割，卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察，在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示，早在去（2025）年，就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時，多半先從單一部門開始試行，客戶在規劃 AI Agent 時，希望從企業整體出發，讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而，當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後，企業真正需要解決的問題，就不只是如何部署，還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論，促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台，讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent，」李柏青說，未來企業需要管理的不只是員工，更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊；而 AgentHub，就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

打造數位員工的「生產履歷」！AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調，AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身，而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理，並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制，這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權，以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』，當系統運作遭遇異常或疑慮時，企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露，第一線客戶、特別是金融與政府單位，在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界，也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此，中華創智在協助企業導入 AgentHub 時，不僅協助建立底層架構與權限管理機制，更會依據不同應用情境，與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範，協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境，在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

從 MLOps 到 AgentHub：把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台，AgentHub 最大的差異化優勢，莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示，中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時，便已深入企業地端環境，相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著，企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點，中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗，也成為 AgentHub 最重要的設計基礎，讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運，而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外，AgentHub 的另一項優勢，在於採用 No-Code／Low-Code 開發模式，使用者不需要具備程式能力，只需透過拖拉元件，即可快速打造符合業務需求的 AI Agent，讓真正熟悉業務流程的人，也能成為 AI Agent 的開發者。

然而，「人人都能輕鬆開發」的背後，並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出，在 AgentHub 的架構下，每一隻 AI Agent 投入實戰前，都必須經過嚴謹的審核機制，並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然；若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差，管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣，必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業，關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為，AI 會放大企業原有的優勢，也會放大既有的管理斷點，因此，資料治理、權限管理與 IT 基礎架構，才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出，真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent，更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程，將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待，未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制，歡迎與中華創智團隊聯繫
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5年後，這十大工作可能被AI取代！與機器人當同事有哪些必學技能？