LinkedIn二度裁員砍近700人!但為何能狂吸Z世代,穩操「乾貨」營收翻倍?
LinkedIn二度裁員砍近700人!但為何能狂吸Z世代,穩操「乾貨」營收翻倍?

繼今年5月裁員716名員工後,微軟旗下社群的職場社群平台LinkedIn於週一(16日)宣布將進行第二輪裁員,會在工程、產品、人資和財務團隊中裁撤668名員工。

微軟表示,LinkedIn正面臨招募放緩和廣告支出下降。「在我們調整組織結構時,將繼續投資未來的策略重點,確保能持續為會員和客戶提供價值。」LinkedIn週一在部落格文章中寫道。對此有分析指出,由於使用LinkedIn找工作的求職者、企業招募越來越少,因此LinkedIn的服務需求逐漸下滑。

今年截至目前為止,LinkedIn共裁員將近1,400人。

LinkedIn在今年第二季的營收成長 5%,用戶總量超過 9.5 億,雖然透過LinkedIn找新工作的求職者減少,但也吸引許多Z世代開始使用LinkedIn,這個職場社群平台有何魅力?以下為整理報導。

社群平台正處於群雄爭鬥的戰國時代,Instagram與短影音爭搶你的眼睛,推特(Twitter,現改名X)被馬斯克(Elon Musk)收購後一團亂,更讓其他社群平台如Mastodon、Bluesky、Threads成為網友盼望的避難所,但現在殺出重圍的,卻似乎是微軟(Microsoft)旗下的職場社群平台LinkedIn。

每個社群平台總是勝任著不同任務,推特是和陌生網友抬槓爭辯的廣場;Instagram是展現完美自拍的舞台;臉書(Facebook)則是和往昔好友敘舊聊八卦的酒吧,而只有找工作時會在LinkedIn上更新看似專業的工作履歷,然後時不時收到要你去恭賀好友工作滿周年的系統訊息。

然而這樣的LinkedIn,現在卻愈來愈受到網友喜愛。微軟的財報中提到,LinkedIn年營收成長至150億美元年增5%,幾乎達到5年前的3倍數字。與此同時,該公司透露今年春季LinkedIn上的發文較去年同期增長41%,對一個有著20年歷史的社群平台,可說是相當罕見的高成長。

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圖/ 數位時代

不靠廣告賺錢,LinkedIn推創作者「乾貨」吸用戶

一部分原因或許出在競爭對手上。在LinkedIn上擁有10萬粉絲的網紅瑟蕾娜.雷茲瓦尼(Selena Rezvani)指出,各個社群平台都在改變演算法或規則,讓部分用戶無所適從。過去1年或半年可行的方法,現在卻可能完全行不通。

臉書及Instagram紛紛推出Reels與TikTok競爭,將重心放到了短影音上,甚至修改演算法的優先順序,主題式內容凌駕了親朋好友貼文。推特也好不到哪裡去,馬斯克一個突發奇想,就能要求平台優先推播他的個人推文,還嚴格限制非付費用戶只能看最多1,000條推文。

相較之下,LinkedIn不會在新產品上線時調整演算法。LinkedIn不依賴廣告賺錢,而是提供業務及人資訂閱服務,讓他們在平台上尋找合作夥伴及人才,不必對用戶的使用時間及注意力錙銖必較。

LinkedIn的性質,也讓用戶的發言更為溫和、講道理。「在LinkedIn上,你會看到人們表達反對意見時更有分寸。」雷茲瓦尼指出,「他們的老闆會看到。」

且在臉書及推特降低文章連結觸及時,LinkedIn仍然加強與創作者、新聞媒體的合作,並推出新聞通訊、Podcast 及影音工具幫助創作,用戶也很喜歡這些「乾貨滿滿」的內容,今年6月LinkedIn的調查顯示,希望看到不同內容的用戶比率,下降了多達80%。「Z世代及千禧世代的年輕人更願意轉換跑道、改變自己的角色。」LinkedIn總編輯、高級副總裁丹.羅斯(Dan Roth)表示,這也導致人們需要一直進修、分享所學及推銷自己的機會。

疫情也是成長契機,工作與生活的界線在這段期間變得更模糊,人們意識到善用所學建立個人品牌專業形象,是創造額外收入機會的重要基礎。Meta、亞馬遜(Amazon)等科技巨頭的大裁員,更是給予這群人才轉向LinkedIn的契機。

不過現在X也盯上職場社群平台的商機,在8月底推出測試版人力平台X Hiring,認證企業可以在介紹頁面顯示招募職缺,不僅憑藉龐大用戶群體讓X成為媒合人力的平台,也藉此邁出成為超級App的第一步。

責任編輯:蘇柔瑋

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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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