「被解僱怎麼辦」搜尋暴增!衰退潮來臨,上班族們如何面對衝擊?
「被解僱怎麼辦」搜尋暴增!衰退潮來臨,上班族們如何面對衝擊?

根據德美利證券(TD Ameritrade)的最新報告,全球經濟有超過 50% 機率將走向衰退,Google 統計也顯示,「被解雇後該怎麼辦」(what to do when you get laid off)的關鍵字搜尋暴增了 336% 。

美國許多大型企業陸續出現裁員潮,根據《路透社》報導,Facebook 母公司 Meta 計畫將大砍今年 30% 的招募額度,並提醒員工可能即將面臨歷史上最嚴重的經濟衰退。《華爾街日報》則指出,沃爾瑪(Walmart)近期準備裁員約 200 人。面對岌岌可危的就業大環境,工作者該如何因應?

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圖/ shutterstock

面對可能的解雇潮,該做些什麼準備?

1.在經濟衰退期「重寫」職位描述

職位描述(Job Description)不該僅限於字面上的意思,描述不是平實乏味的記錄,應該避免將職位描述當成每日工作日誌在寫,而是更加強調在工作上的創造力。

根據資誠管理顧問公司(PwC)調查研究,超過 77% 的企業執行長最看重的是員工的創造力(creativity)與創新能力(innovation)。今日的工作型態已不像以往,固定模式的工作已由機器與演算法取代,在這個資訊過載與人工智慧的年代,擁有創意與創新這種無法自動化的能力,才是企業執行長所追求的人才。能夠跳脫既有框架,進行批判性思考,才是創意與創新的來源。

媒體通信服務公司 Cision 公司銷售總監也認為,領英(LinkedIn)個人檔案應該要強調工作創造的成果,而不是流於例行性的工作日常。每分工作都是在管理經手的人事與流程,職位描述應該要確實表現工作創造出的價值。您過去曾創造什麼,創意將如何引導您,將這些表現在個人檔案上,在經濟衰退期有助於幫您製造新的工作機會。

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圖/ Pexels/Andrea Piacquadio

2.評估經濟衰退到來的真正風險

雖然供應斷鏈又通膨高漲,但經濟衰退並不一定會發生。聯邦金融網路公司(Commonwealth Financial Network)資產管理經理人彼得·伊塞爾(Peter Essele)認為不必太悲觀,因為過去一年來工作機會成長達 4.31%,是 40 年以來的最大增長。然而 Google 搜尋的統計卻顯示一片悲觀,「工作機會不保,無法付起房租」(lost my job can’t pay rent)搜尋暴增 467% 。這很可能是總體經濟趨勢與個體趨勢的落差,但做最壞的打算,抱著最大的希望仍是不變的道理。上班族應該現在就開始動起來,更新自己的人脈網路,以便不時之需。

3.在經濟衰退來臨之前自我加值

此時,您所要做的是評估自身對於雇主的價值。是否需要抽空自學一些技術技能,或取得幾個證照?未雨綢繆,特意學習,增加更多技能包,提升自我價值。

當然,面對經濟前景不明,如果工作暫時受到經濟影響沒有著落,也可以考慮所謂「零工經濟」(gig economy),轉成自由職業工作者接案,或甚至大膽創業。總之,儘管經濟現況看來仍不至於大幅反轉,但避免經濟下行影響工作時手忙腳亂,上班族仍需提前做好準備。

資料來源:Forbes(1), Forbes(2)

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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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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