AI幫忙工作,第二波斜槓潮來襲?招募網站:近 4 成工作者都在身兼數職
AI幫忙工作,第二波斜槓潮來襲?招募網站:近 4 成工作者都在身兼數職

生成式 AI 工具出現後,已經成為許多工作者日常的得力助手,無論是翻譯文件、提供簡報大綱等,都可以靠這些工具降低負擔、加快工作效率。摩根士丹利(Morgan Stanley)的研究員對此提出了一項想法:如果生成式 AI 可以更快完成工作,何不藉此從事另一份正職呢?

《商業內幕》(Business Insider)引述了摩根士丹利的研究報告,每年擁有多份工作的人口正以 5% 速度增長,而對這個趨勢有興趣的人更以 18% 增加。研究員提到,在平價且進入門檻更低的生成式 AI 出現後,這個現象更加明顯。

生成式 AI 得以大幅縮短工作時間,又能獲取更高報酬

《財星》(Fortune)就寫道,在招募平台 Monster 的調查中,有 37% 受調者回答他們從事超過一份全職工作。然而身兼數職從來都不是新鮮事,之所以在這個時間點顯著增長,不只靠著 AI 工具興起,還受益於過去幾年疫情,使得遠端成為常態,讓這件事情變得更容易。

除此之外,透過 AI 擁有多份工作也能帶來更多效益。一是使用同樣時間做到更多事情,當然可以獲得更高的報酬;再者是《商業內幕》指出,工作者在工作中是否有使用生成式 AI ,也會影響薪水多寡。 如果善加利用生成式 AI 在複數工作上的人,平均每小時可賺取 8.5 美元(約新台幣 274.5 元),而沒有使用這項技術的人,則為平均每小時 7 美元(約新台幣 226 元),相差了 21%。

《VICE》採訪了一位同時從事 3 份財務報告相關工作的受訪者,就相當擅於利用 ChatGPT 建立 Excel 巨集,他只要提供一些參數,ChatGPT 就能接手生成代碼,再經過簡單調整即可,這幫助他能在幾個小時內,就完成過去需要 1~2 周才能處理完畢的工作量。

有些多工者會請 ChatGPT 代為回答通訊軟體的訊息,甚至還要求它使用全小寫英文字母,更像是「人」打出來的,或是協助他們記錄線上會議的資訊,這樣開會當下就能處理其他任務,未來有需要再回來翻閱紀錄即可。 摩根士丹利預測,來自複數工作的收入到 2030 年會達到 4000 億美元,而其中由應用生成式 AI 工具所產生的比例將超過 1/5。

雇主大多不在意完成方式,甚至允許兼任複數工作

但反過來說,面對利用 AI 工具同時承接多項工作的人,企業主有需要禁止或防範嗎?《商業內幕》揭露了答案:其實多數管理階層,根本就不在意你是否用 AI 工具來完成交辦的事項。

一間專注於企業教育訓練的平台 edX 針對美國 800 位高階經理人進行調查, 82% 的人表示,如果員工可以使用 ChatGPT 等 AI 工具,幫助他們更快地完成任務,他們願意讓員工使用這些新興技術從事多項工作。換句話說,只要員工可以完成任務,那麼無論用什麼技術、是否兼差根本不重要。 《財星》也補充,假設組織當前大部分都採取遠端方式,那團隊領導者主要會更關心任務是否能在特定時間內完成,而不是密切監控員工怎麼做、用什麼做。

現在已有許多企業正面看待以 AI 強化工作效率,edX 報告中點出有 73% 的高階經理人認同,下一批接掌的 CEO,都應該是知道如何善用 AI 的人。但於此同時,部分利用 AI 為自己創造更多收入的人,開始擔心這是否只是「短期獲利」,畢竟當企業了解到單憑AI就能完成這麼多工作時,工作者會更容易被取代。儘管當前還沒有唯一答案,但能夠確定的是與人工智慧共處、懂得如何駕馭它,都將成為未來重要的能力。

延伸閱讀:懶女孩工作後,職場再掀起「咖啡打卡」浪潮!

資料來源:Business Insider(1) 、Business Insider(2)、Fortune、VICE

本文授權轉載自:經理人月刊

責任編輯:錢玉紘

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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