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

家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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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？