10%上班族一年內想跳槽!人才荒席捲全球,留住優秀員工有哪些好方法?
10%上班族一年內想跳槽!人才荒席捲全球,留住優秀員工有哪些好方法?

COVID-19 疫情影響下,美國發生「大離職潮」(Great Resignation),台灣亦有類似情形,根據主計處「109年事業人力雇用狀況調查」,2020年台灣受僱員工淨退出2.1萬人次,是近11年新高,其中87%為自動離職。

PwC在2022年5月發布《2022希望與恐懼調查報告》,針對全球44國、約5.2萬位員工調查,發現大離職潮並沒有隨著邁向與疫情共存而結束,全球有約五分之一(19%)員工可能在未來一年轉換工作,台灣則有10%。

雪上加霜的是,台灣有大缺工潮情況, 104人力銀行統計,今年3月全站工作數達98.6萬人,創下歷史新高; 1111人力銀行4月資料庫顯示,業者釋出67.3萬個工作機會,同樣也是歷史高點。

對企業來說,今年會是人才荒的恐懼年,反面來看,能夠留住和徵得優秀人才者,會比其他同業更有競爭力。該如何留住人才呢?

《2022 希望與恐懼調查報告》提到,「薪資」仍是員工考慮換工作的首要因素(71%),35%全球員工將在未來一年要求加薪,台灣則為22%,其中以科技業面臨薪酬壓力最大,全球有44%的科技業員工將要求加薪,而公部門的薪酬壓力最低(25%)。

工作具自主性、雇主關照健康,成為留才2關鍵

除了加薪之外,台灣員工換工作還會考慮2個條件,一是能在工作中真正做自己(54%),以及所屬團隊關心我的身心健康(52%)。從全球調查數據還可發現,29%擁有關鍵技能的員工(認為他們的技能在其國家供不應求),比起不具備關鍵技能者,更有可能對自己的工作感到滿意(70%對比52%),也有更高比例覺得自己意見能被主管傾聽(63%對比38%)。

資誠人資管理顧問有限公司董事長林瓊瀛表示,員工不僅在尋求合理的薪酬,他們還希望對自己的工作方式有更多的控制權,並希望從工作中獲得更大的意義。

PwC2022恐懼調查報告
圖/ 江書瑾製圖

68% 台灣員工喜歡混合辦公模式,管理者留意公平升遷議題

PwC報告也發現,全球有近50%員工將自由選擇工作地點,作為轉換工作的考慮要件之一。在可以遠距上班的員工中,63%的全球員工喜歡混合辦公模式、68%的台灣員工喜歡混合辦公模式。

全球26%、台灣10%的員工希望未來一年可採完全遠距工作,但全球只有18%的員工預估他們的雇主願意採行這種模式,台灣則僅有5%。

另有18%全球員工、31%台灣員工,預估他們的雇主可能會在未來一年要求員工全面回歸辦公室工作,但全球只有11%、台灣只有21%的員工想要回到辦公室。

美國組織心理學家安東尼・克洛茨(Anthony Klotz)認為,疫情已經改變了工作模式,提供員工更多生活與工作安排的靈活度,大多數人都不願回去傳統的工作模式。

然而,在全職遠距的員工中,有超過三分之二的人擔心錯過發展機會,這代表員工在遠距工作下,要更積極展現績效,主動尋求職業發展。對管理者來說,則要公平分配晉升機會給辦公室、遠距工作者。

PwC2022恐懼調查報告2 (1)
圖/ 江書瑾製圖

員工認為職場安全與健康訊息揭露,比氣候變遷承諾更重要

想留住員工,除了回應他們對工作模式的期待,還要注意的是,工作者們也關心其任職企業是否足夠關切公共衛生、ESG等重要社會議題,並適當地揭露相關訊息。

PwC今年也針對 4446 位CEO調查,全世界有26%企業已做出碳中和承諾;台灣受訪的224家企業中,有66%表示正朝著碳中和或淨零碳排努力。但《2022希望與恐懼調查報告》調查顯示,員工認為企業最需要揭露的資訊是員工的健康與安全,其次是公司營運對經濟的影響(稅收、薪資、工作條件),第三則是「職場多元與包容性」,公司營運對自然環境影響反而排在第四。

林瓊瀛表示,由於勞動力的多元化,在工作場所中,員工之間可能對重大社會議題有不同的意見,建議領導者創造開放環境提供員工表達看法,傾聽和理解大家的感受。如此一來,營運策略與願景才能兼顧不同利益關係人所重視的面向。

PwC2022恐懼調查報告3
圖/ 江書瑾製圖

資料來源:Fast CompanyPwC2022 希望與恐懼調查報告PwC 2022台灣領袖深度調查專刊

延伸閱讀:
公司要成功,就該大方給薪、鼓勵休假!2 個台灣企業的故事
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本文授權轉載自:經理人月刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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