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

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？

世界經濟論壇發布「2020年就業前景報告」，揭露往後5年的職場將會變得怎麼樣？不變的事實是，每個人都應該提升學習能力，才不會被時代淘汰。

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

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。