全球3億工作將被AI淘汰！Taboola高管：「跨領域人才」比過往更吃香|數位時代 BusinessNext

全球3億工作將被AI淘汰！Taboola高管：「跨領域人才」比過往更吃香

高盛證券4月推估，全球有4分之1的工作會被AI取代，約是3億個可自動化的全職工作。工具ChatGPT問世19個月，你的工作還在嗎？

生成式人工智慧（Generative artificial intelligence，簡稱「生成式AI」）工具ChatGPT問世19個月，你的工作還在嗎？

高盛證券4月推估，全球有4分之1的工作會被AI取代，約是3億個可自動化的全職工作。

首當其衝的就是工作內容可以使用生成式AI「一鍵完成」的職務工作者，像是基礎的資料判讀者、基礎軟體工程師、基礎繪圖師和翻譯等。中國媒體《時代財經》推測，原本蓬勃的遊戲美術產業，已有半數美術設計師被裁減。

「以前1張概念原圖需要1、2周製作，現在AI生圖，同樣質量的圖片，幾天就可以產出100張。我們顯然正在經歷創意產業的工業化。」台灣一家遊戲公司創辦人這樣說。

他舉例，若從工作量來看，過去300名員工，就做300人的事，但是導入生成式AI工具後，得做1000人的工作才行，這樣才符合成本。

而就產能來看，以前若是1年推出1款產品，現在就是1年推出3款產品，他解釋，「往好處想，是1年的成功機會，從1次變成3次，但實情是，若不這麼做，我們就會完全落後競爭對手。」

同在海嘯第一排的軟體產業，也有雷同的心路歷程。

「ChatGPT剛出現時，說不怕，肯定是騙人的，我們真的怕爆了。」軟體工程師陳先灝服務於全球最大原生廣告平台Taboola，回想第一次看著ChatGPT快速吐出一行行程式碼，直覺就是「出大事了」。

所幸，後來他發現：「AI的能力是有限的，但運用它，可以加快開發速度。」心定下來後，他開始在工作流程裡，檢視自己的勞動價值。

陳先灝會先把程式碼外包給AI協助，接下來就專注在自己最感興趣的環節裡，「我喜歡溝通，也非常喜歡解決問題，現在更有機會發揮這個價值，與其說我是工程師，我現在更像是產品經理。」

Taboola研發副總裁俞寧寧則觀察指出，生成式AI時代比以往更需要跨界人才，「我們公司最厲害的客戶專家，並不是工程背景出身，而是念哲學的。他會用批判式思惟反覆追問ChatGPT，以人機協作的方式完成客戶想用的產品。」她不禁感嘆，生成式AI時代缺的不只是工程師，甚至是傳播、歷史或中文人才。

至於經常被點名可能被取代的翻譯行業呢？「這2年，總是有人關心我們，『還活著嗎？』」翻譯公司WritePath寫意達執行長金超群苦笑著說，「其實我們在AI時代，活得更好。」

來自紐西蘭的WritePath總編輯歐哲夫（Geof Aberhart）投身翻譯長達20年，一路見證翻譯工具從電子字典，演變到網路應用。他從來就不擔心工作會被電腦取代，反倒對於AI可以校準瑣碎的低階錯誤，鬆了一口氣。

歐哲夫說。在AI工具的幫助下，現在反而有更多時間運用翻譯專業，從比較高階的任務切入，在整體表現上更下功夫，例如保持語境完整、用字更加精準，或是深究不同受眾對語意理解的差異。

AI趨勢觀察家、Google台灣前董事總經理簡立峰提醒，台灣產業的核心在硬體產業，而非知識型產業，所以衝擊比歐美慢。他認為，這對企業來說是好事，因為太早跳進去，其實也不知道要如何做，只是浪費資源，「企業要小心，但是個人要大膽。」

簡立峰見證電腦與網路時代的崛起，如果為未來AI時代下個注解，該是如何？「以後的AI，對個人來說，就像現在的英文，對企業來說，其實就像是現在的水電。」他說。

本文授權轉載自：今周刊

延伸閱讀：除了ChatGPT，還有哪些好用生成式AI工具？Gemini、Claude等4大工具介紹

「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。

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%。

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。

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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