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?
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?

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。

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圖/ 經理人

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:

  1. 數據分析師、科學家
  2. 人工智慧與機器學習方面的專家
  3. 大數據分析師
  4. 數字營銷和策略專家
  5. 流程自動化專家(Process Automation Specialists)
  6. 業務發展人員
  7. 數位轉型專家
  8. 資安分析師
  9. 軟體應用開發商
  10. 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:

  1. 資料輸入人員
  2. 執行秘書
  3. 薪資結算師
  4. 會計師和審計師
  5. 零件組裝人員
  6. 行政經理
  7. 客服人員
  8. 運營管理人員
  9. 機械維修師
  10. 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。

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圖/ shutterstock

12 種技術受重視:加密、雲端技術最看俏

  1. 加密和網路安全:成長率 29%
  2. 雲端計算:成長率 17%
  3. 分散式帳本(distributed ledger technology):成長率 11%
  4. 人型機器人:成長率 11%
  5. 非人型機器人:成長率 10%
  6. 3D、4D列 印:成長率 10%
  7. 物聯網:成長率 9%
  8. 人工智慧:成長率 8%
  9. 生物技術:成長率 8%
  10. 大數據分析:成長率 2%
  11. 電子商務與數位貿易(Digital Trade):成長率 2%
  12. 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:

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

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

關鍵字: #人工智慧
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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