【圖解】GenAI時代,台灣IT人員起薪低是硬傷?企業留人才從這3策略下手
【圖解】GenAI時代,台灣IT人員起薪低是硬傷?企業留人才從這3策略下手

過去1年裡,GenAI(生成式人工智慧)以出乎意料的速度發展,已成為自網際網路問世以來科技領域最具顛覆性的趨勢之一。在台灣,GenAI極有可能對高科技製造業,銀行業和消費品等重要產業帶來重大影響。

許多台灣公司長期以來一直在進行的數位轉型,更是在GenAI的帶動下加速了步伐,使得企業近年來為了滿足日益增長的技術人才需求面臨更巨大的壓力。

除了GenAI,還有另外2個因素推動了市場對IT(Information Technology,資訊科技)人才的需求上升。首先,出於將製造基地從中國外移的多角化考量及探索新的成長市場,愈來愈多的台灣公司尋求全球擴張。進入新地理區域和新業務增加了新的營運層面,提高了營運複雜度,因此需要IT輔助。

其次,台灣企業在本地市場也面臨來自全球業者日益激烈的競爭。外國品牌對台灣市場虎視眈眈,更是加劇了市場競爭,韓國領先電商 Coupang就是一個例子。Coupang在台灣市場的迅速增長,挑戰著本土領導者如momo,凸顯了台灣公司必須將數位化程度提升到全球標準的緊迫性。

這些現象加總起來推動了業界對優秀IT人才的需求增加,已經遠超市場所能供應。AI人才需求就是這種趨勢的一個指標。麥肯錫近期對大中華區100多家採用 AI的公司進行了研究分析,結果顯示具AI知識的畢業生明顯的供不應求。

到2030年時,大中華地區對具備建設AI產品技能的人才需求將從目前的100萬人增加到600萬人,成長6倍之多;這段期間企業將爭先恐後地解鎖AI在大中華地區可創造的超過4兆美元(約新台幣123兆元)的潛在價值。

然而,本土和海外大學以及現有的頂尖人才估計到2030年只能提供約200萬(或3分之1)所需的AI人才,這將導致400萬人的缺口。

麥肯錫圖表1
圖/ 數位時代

台灣IT平均起薪偏低是硬傷

在嘗試解決台灣科技人才缺口問題前,首先要了解其背後的根本原因,其中之一是台灣的薪酬不具競爭力。中國IT專業人員的平均起薪超過台灣的2至3倍。與台灣頂尖科技人才的首選目的地美國相比,這一差距更大。

職業發展是另一個重要考量。在台灣公司,IT通常被視為純執行性的職位,導致晉升軌跡進程較慢。在台灣,通常需要超過5年才能晉升一級,而在美國和中國的軟體公司,這一進程通常為2到3年。

此外,許多台灣IT專業人員感覺他們不被授權,也無法參與讓他們能接觸新技術的專案,這降低了本土就業市場的吸引力。種種因素導致台灣最有才華的科技專業人員遷移到中國或美國,在那裡吸引他們的是更優渥的薪資、更快的升遷管道和更有活力的環境。

除了加薪,還能怎麼獵才?

台灣公司可以考慮採取3種策略來解決這些根本問題,從而填補人才缺口:

第一、調整薪酬以吸引和留住優秀人才。 台灣企業要提高人才的競爭力,就必須認可並提升IT職位的重要性。

傳統上,台灣的科技產業在產品開發方面表現出色,而IT則被矮化為執行任務的角色。然而,隨著軟體逐漸成為公司競爭優勢的核心部分,其重要性必須反映在公司對IT領域的投資上,包括為IT專業人員提供有競爭力的薪水。在中國,全端工程師的薪水幾乎是台灣的2倍。

總體薪酬還包括金錢以外的福利,如多螢幕工作站、培訓和認證課程、彈性工作時間,以及在家工作的選擇。

第二、提升技能並調整獎勵措施。 招聘合適的人員並提供有競爭力的薪酬是很重要,但提升現有員工的技能,幫助他們適應新職位和新工作方式也同樣重要,尤其是對年資較長的IT專業人員更是如此。

推動這項變革的一個重點是建立OKR(Objective Key Results,目標關鍵成果),也就是設定目標和關鍵結果。OKR必須明確、可衡量且以業務為導向。在許多台灣IT組織中,個人目標和改進計畫往往是主觀的,並沒有有效地衡量,更多的是為了討好部門主管而不是推動實際效益。如果我們要將數位團隊的角色轉型成為業務端的執行夥伴,就必須重新思考績效管理和獎勵機制的設計。

例如,IT團隊成員的一個發展目標可能是成功推出一個新的產品功能。這個里程碑應該納入他們的KPI(Key Performance Indicators,關鍵績效指標)和獎金考量。納入這樣具體的目標不僅提供了清晰的方向,還能夠讓將 IT人員直接配合業務端設定的結果來工作。

有效的技能提升,加上設定正確的獎勵機制和績效指標,可以確保IT員工不僅具備一定的技術能力,而且能夠配合業務端的總體目標。

第三、利用海外人才樞紐。 台灣光靠在地的科技人才最後可能仍無法解決不斷擴大的人才荒。過去,台灣公司通常會出於成本原因,將IT人才外包到台中和台南的樞紐。但隨著業務需求不斷增長,企業應該跨境尋找技術人才,並考慮在越南或馬來西亞等地建立區域技術中心。儘管印度歷來是這類區域中心更常見的地點,但東南亞由於溝通稍微容易一些,且工作文化更為相似,已成為更具吸引力的選擇。

麥肯錫圖表2
圖/ 數位時代

人才僅是開始。採用新的營運模式也另一項重點:

儘管立意良善,這些變革執行起來可不是光靠IT部門就能妥善管理的。企業必須認識並接受IT角色的轉變,包括精細地調整營運模式及以全公司的角度出發管理變革。

每2年1次大規模業務變動的時代已一去不復返;企業現在需要更敏捷的評估業務和IT的重點工作。根據麥肯錫的研究,成功的企業皆改採「軟體公司的心態」,也就是同步調整和共同規畫數位產品。他們必須不斷重新評估:目前的IT專案是否仍符合業務目標?我們如何測試產品功能並快速調整?

推出新的數位產品不僅是IT的任務,業務團隊也有責任實現新應用程式和新用例的效益。這意味著業務用戶必須在定義和測試解決方案的過程中扮演積極角色,同時確保在組織內推動變革管理時使用新工具。

麥肯錫圖表3
圖/ 數位時代

責任編輯:蘇柔瑋

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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