「共享工作」好處為何?一份工作兩人做,薪水少4成也行?一文認識最新工作模式
「共享工作」好處為何?一份工作兩人做,薪水少4成也行?一文認識最新工作模式

想像一份工作,壓力不再落在單一雙肩膀上,而是由兩人共同分攤。這就是「共享工作(Job sharing)」的魅力,不僅讓職場女性能兼顧事業和家庭,也帶來更多生活興趣。聯合利華的兩位資深行銷總監就以這種方式成功合作,獲得公司認可並升遷。共享工作雖然不常見,但近年來逐漸受到重視,不少公司開始探索這種靈活的工作模式。

共享工作雖然不常見,但近年來逐漸受到重視,不少公司開始探索這種靈活的工作模式。
圖/ xFrame

共享工作模式:領全薪6成的薪水,但辦公更加有效率

《TIME》報導,跨國消費品巨頭聯合利華(Unilever)的兩位資深行銷總監漢默(Sarah Hammer)和咪咪(Mimi Su)正在透過「共享工作(Job sharing)」的模式來分攤壓力。這種模式不僅讓職場女性在追求職業目標(career goals)的同時也能將時間留給家人或是發展其他的興趣。例如漢默就在工作時同時擔任孩子學校裡的家長教師組織主席長達兩年。

在第三個小孩出生後,漢默想減少原本的工作時間,但兼職工作對他來說沒有吸引力。在得知聯合利華允許某些部門共享工作後,她向上司提出與咪咪共事的想法(兩人是在華頓商學院求學時認識的),儘管當時行銷部門還沒有人採取這樣的工作模式,但因為兩人之前在公司的戰功彪炳,所以公司還是同意了。甚至在去年她們還獲得了晉升。漢默表示,這樣的模式是她留在聯合利華的部分原因之一,

漢默表示,共享工作這一模式是她留在聯合利華的部分原因之一,
圖/ 聯合利華

以薪資福利的部分來說,共享工作的模式下,兩人領到的薪酬都是全薪的60%而已。但兩人都表示這樣的模式比起單打獨鬥更有效率,原本的工作需要一個人每週花上65個小時才能完成,而現在,每當其中一人精疲力竭時,工作就能由另一人接手。咪咪甚至表示,「每當瀕臨極限時,隧道總會出現一盞燈,因為漢默要來接手工作了」。

共享工作成企業留才方法,福特助攻員工找合適「共享」人選

疫情催生出許多新的工作模式,促使許多雇主尋找對公司來說更靈活性的作法,而提供更多彈性的公司也更容易成長和招聘新員工。雖然共享工作還未成為顯學,但已經被部分僱主視為招聘和留住關鍵人才的手段之一。

去年9月,福特(Ford)就曾推出過一款配對工具,幫助員工在公司內部找到合適的人來共享工作;美國司法援助局今年3月時的報告也建議將共享工作當作招聘員工的管道之一,以解決警察部門的招聘困境。聘僱公司Really的研究也顯示,在澳洲的疫情封城期間,使用「共享工作」一詞的工作職位也大幅增加。

疫情間接催生了共享工作模式
圖/ shutterstock

美國奧馬哈的醫療保健公司Signature Performance體驗長馬蒂亞(Mark Mathia)也指出,「許多公司和我們一樣,都意識到允許員工分配全職職位的好處,比如更佳的身心狀態、更高的工作滿意度和工作與生活的平衡(Work-Life Balance)」。

共享工作的難題

雖然共享工作有許多好處,但在施行上也並非一帆風順。共享工作諮詢公司Work Muse的創始人尼克遜(Melissa Nicholson)估計,時至今日,也只有約20%的美國公司表示他們提供共享工作的模式。她表示這通常是因為人資部門或公司高層不鼓勵這樣的方式,因為一個職位僱用兩名員工可能會產生不可控的情況。

一個職位僱用兩名員工可能會產生不可控的情況
圖/ pexels

職位匹配問題也是一大困難,尼克遜表示,那些想共享工作,但因為公司不允許所以找上門諮詢的人正在增加。而就算公司允許,員工也很難找到一個與其相容的人。Job Share Connect的創辦人吉娜(Jina Hwang)也表示,「這些求職者有時很難說服公司錄取他們」。

資料來源:TIMETIME

責任編輯:蘇祐萱

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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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