我在矽谷的倒數60天⋯瘋狂找工作、否則滾回家!裁員風暴的失落者
我在矽谷的倒數60天⋯瘋狂找工作、否則滾回家!裁員風暴的失落者

過去幾年間科技業持續積極擴張事業版圖,不料經濟不景氣而迎來科技寒冬,許多科技公司紛紛選擇裁員和暫停招募。隨著Meta和亞馬遜(Amazon)在11月進行疫情後的首次大規模裁員,美國的科技裁員潮創下新高,而這對持有短期簽證的員工造成嚴重衝擊,甚至可能讓他們直接離開美國。

矽谷過去仰賴的外國人才,裁員後恐難繼續留美

持有H-1B簽證的移民通常都是具有大學學位或是特殊專業的勞工,而科技公司透過這類簽證廣納國際人才,雇用具備工程、生物科技和資訊工程專業能力的外國員工。不過突如其來的裁員潮對這些員工來說形成了極大的壓力, 因為他們只有60~90天的時間可以找下一份工作,否則只能離開美國回到家鄉

一位遭到解僱的雲端服務商DocuSign員工在LinkedIn表示,他曾以為自己可以在11月前找到工作,不用擔心簽證的問題,但一個月過後發現沒有什麼工作機會,這讓他開始沮喪,並且開始意識到很可能必須和美國的一切道別。

儘管部分公司(例如亞馬遜和推特),會提供員工一筆資遣費,但對這些為簽證所苦的人來說,時間是最重要的。有些外國人向《富比士》(Forbes)表示,電動車新創公司Rivian和外送平台公司GoPuff提供解僱員工延長60天工作空窗期的辦法;另一間新創公司OneTrust則讓員工選擇要6周的無薪假還是資遣費,選擇無薪假的軟體工程師荷西·托瓦(Jose Tovar)表示,這個選擇讓他有了更足夠時間尋找工作。

延伸閱讀:【圖解】矽谷人才大搬風!10萬人被炒沒在怕?這3個領域最搶手

Meta、亞馬遜、推特大裁員,光1個月就有5萬人丟飯碗

根據追蹤科技公司裁員的網站Layoff.fyi資料,今年11月份已經有約5萬名科技業員工失業,是今年其他月份失業人數的2倍,光是Meta、亞馬遜、思科(Cisco)和推特(Twitter)就佔了其中的三分之二。

在移民領域工作超過10年的律師凱西·柯爾(Kathy Khol)表示,外國人通常在這些公司佔2至3成,而他們卻必須在60天內尋找下一份工作,避免被驅逐出境。

Silicon valley
今年許多科技公司皆陸續進行大規模裁員,而11月份的裁員人數較其他月份高出許多。
圖/ shutterstock

柯爾提到, 過去科技業雖然也曾有過大規模裁員,但並不像今年是整個產業同時進行的情況,這導致最近失業的外國人至少有一半無法在時間內找到新工作 。除了工作機會供不應求以外,由於碰上美國年底的連續假期,求職的時間也受到壓縮,讓移民們留在美國的路途可以說是雪上加霜。

雖然Meta和亞馬遜等公司都曾向員工承諾會提供簽證相關的支援或協助尋找下一份工作,但實際上的處理方式似乎又是另一回事。過去在Instagram工作的人工智慧研究科學家Huy Tu表示,他曾向公司的律師諮詢,但律師似乎只用並未「完全符合」支援情況的答覆,回應他的移民問題。

由於11月份的裁員數量眾多,導致一些公司無法提供足夠支援。律師柯爾認為,雇主有必要為裁員負責,他們可以做到的是做好完善的規劃,像是提供簽證持有者相關的法律諮詢資源,讓受到解僱的外國員工可以更有保障。

延伸閱讀:圖解10年最冷經濟寒冬,但為何說像照妖鏡?IPO市場誰最慘?

參考資料:CNBCForbesBusiness Insider

責任編輯:林美欣

關鍵字: #裁員 #矽谷
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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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