解封後這些工作最搶手!遠距指導員、數據偵探...後疫情10大潛力職業一次看懂
解封後這些工作最搶手!遠距指導員、數據偵探...後疫情10大潛力職業一次看懂

新冠肺炎(COVID-19)疫情讓許多產業停下腳步,但另一方面也加速生活、工作模式的轉型,待全球疫情逐漸獲得控制,商業活動再次開放、經濟回溫後,可以預見許多新的就業機會將如雨後春筍般出現。

如果你正在尋找新工作,或正考慮轉換跑道,不妨參考世界經濟論壇(The World Economic Forum)列出的未來10大潛力職業,雖然未必有適合你的職業,但也可藉此得知疫情後即將蓬勃發展的商業趨勢。

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圖/ Jacob Lund via shutterstock

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1. 遠距工作指導員(director of remote work)

在家工作、遠距工作已經成了一種常態,GitLab、Facebook、Twitter等科技公司內部,都已經建立專門處理遠端工作相關事宜的職位,任務是確保所有員工(無論在不在辦公室)保持溝通順暢,並提供遠端工作所需的工具。

2. 身心健康顧問(Fitness-commitment counselor )

過去一年內,許多人的精神健康也受到影響,曾有過抑鬱、焦慮和壓力過大等情緒。世界經濟論壇指出,將會有越來越多人需要心理健康方面協助和指導。

3. 智慧居家設計(Smart-home design manager)

蘋果、Google、亞馬遜以及其他科技大廠在今年聯合推出智慧家庭連網標準「Matter」,未來只要是擁有「Matter」認證的產品,都能與這些品牌的智慧家庭及語音服務相容,比如使用Google助理來調節某款家電,其他家電若有認證標章,即便是不同品牌,Google助理照樣能幫你控制。

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圖/ 翻攝自Google官網

打破這層限制後,可以預見,未來的居家設計將會以智慧家居為主要設計方向。

4. XR/沉浸式體驗顧問(XR-immersion counselor)

XR(延展實境,Extended Reality)也是越來越普及的趨勢之一,許多追求創新的品牌投入,沈浸式體驗顧問的角色為跟科技設計師、軟體工程師合作,訓練並協作,推廣AR或VR的技術。

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圖/ Pexels

5. 職場環境建築師(Workplace environment architect

疫情後,員工健康檢查到電梯動線安排,都成了雇主必須重新思考的事情,以人為中心的辦公室設計顯得更加重要,不只是硬體,職場是否要分流、一周有幾天遠距上班等等問題,都成了重要問題,需要仰賴專業顧問協助規劃。

6. 演算法偏見審查師(Algorithm-bias auditor)

演算法和大數據也是許多公司加強競爭力的方式,但卻也常有不盡人情的時候,最著名的例子就是迦納裔美籍的科學家波拉維尼(Joy Buolamwini)發現一個機器人而在玩躲貓遊戲時,沒偵測到自己的臉,只因為她是深色皮膚。

波拉維尼因此成立了演算法正義聯盟(Algorithmic Justice League),希望能改善演算法世界中的偏見與歧視,未來這樣的工作將會越來越重要。

7. 數據偵探(Data detective)

數據偵探的工作是利用大數據,觀察市場的局勢與方向,透過數據分析,給予企業各式各樣的建議。

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圖/ shutterstock

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8. 網路災害預報員(Cyber-calamity forecaster)

去年有許多公司都受到勒索病毒、勒索軟體的威脅,資安人才成了各大企業都必備的職位,未來勢必會持續成長,幫助監控潛在的網路威脅。

9. 潮水建築師(Tidewater architect )

氣候變遷與海平面上升等等問題,依舊是一大挑戰,在未來的建築設計理念中,將會強調與自然共存共榮,而非對抗,該如何與大自然和平共處,已經是建築師設計工程計畫時的第一要件。 「潮水建築」(Tidewater architecture)是指美國南部沿海地區的一種建築風格,以順應自然環境、能保護房屋免受低水位氾濫而聞名

10. 人機協作團隊經理(Human-machine teaming manager)

在疫情爆發之前,與機器合作的工作模式就已經是潮流,未來只會持續增加,如何讓人與機器更有效率地共事,將會需要專業的團隊經理來管理。

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圖/ MONOPOLY919 via shutterstock

不過,《富比士》指出,世界經濟論壇關注的是聽起來時尚又新潮的工作,大多數都是由專業白領人士占有,還有許多值得關注的新工作趨勢。例如未來家庭用的健康輔助設備、護士、醫療專業人員的需求皆會增加;隨著遠距工作成為潮流,從大城市搬到郊區的人也變多,新房建造、改建相關的需求將會上漲;另外,在疫情期間許多人都收養了寵物來陪伴,可以預期,未來相關產業以及獸醫的人數也會增加。

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本文授權轉載自:經理人

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #人才
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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