科技巨頭偏愛Z世代!資深員工敲「年齡歧視」警鐘,為何雇用太多年輕人容易翻車?
科技巨頭偏愛Z世代!資深員工敲「年齡歧視」警鐘,為何雇用太多年輕人容易翻車?

愛用「新鮮的肝」不是台灣科技界才有的現象,現在美國科技公司也更加偏好僱用剛畢業或畢業不久的年輕員工,使得中年求職者越來越難找到工作。

美國公平就業機會委員會的一份報告顯示, 科技工作者中25歲至39歲的比例大幅上升至40.8%,遠超美國整體就業環境平均的33.1%。與此同時,40歲以上的比例則下滑至52.1%,低於美國全國平均的53.1%。

從科技產業興起以來,許多人都認為科技從業者應該要年輕,才能不斷吸收新事物,打破過往常規。Meta創辦人馬克.祖克柏(Mark Zuckberg)10多年前時就曾經講過,「我想強調年齡和技術的重要性,年輕人更聰明。」

中老年人力資源公司55Redine Group創辦人辛普森(Lyndsey Simpson)直言,科技界是對資深員工最不友善的環境,聲稱IT工作者中只有22%年齡大於50歲,軟體、網路及遊戲產業裡,55歲以上員工比例低於4%,且一旦年齡大於36歲,在科技界升遷的機率每年下滑5%。

科技大裁員加劇年齡歧視問題

該報告提到,從2014年到2022年期間,科技界25歲以下員工人數每年約成長9%,顯示了科技職缺正流向這些Z世代年輕人。此外,科技界有約20%的投訴和年齡歧視有關,遠高於其他產業約15%的比例。

據裁員追蹤網站Layoffs.fyi的資訊,今年迄今科技公司裁員人數總計已超過13.7萬人,這讓科技業的大齡員工比例再遭稀釋。

layoff
近年科技界大幅度裁員,使得年齡歧視的問題也越來越受到關注。

馬斯克在掌管X後,就遭到員工起訴存在年齡歧視問題,因為50歲以上員工被裁的比例高於50歲以下員工;TikTok一位前高管在今年2月提起訴訟,同樣指控公司有年齡歧視,更喜歡年輕、沒有經驗的新鮮人;而本月人臉辨識技術新創Clearview AI,才因為年齡歧視的指控,與兩位前員工達成和解。

一位60歲的求職者透露,過去兩年裡他申請超過4,000份工作,但至今仍在失業當中,「我以為是自己做錯了什麼,才會找不到工作。」

企業不愛用中老年人,一部分原因在於更高的年資,因此更容易成為縮編對象,讓年輕員工比例更高。

至於為何新創也清一色是年輕人?薪資管理軟體公司Pequity執行長克諾普(Kaitlyn Knopp)解釋,新創往往初期資源有限,難以支付經驗資深員工的高薪,且年輕人往往更能接受低薪及高工時。

只雇「新鮮的肝」對公司真的好嗎?

專家認為,偏愛年輕員工對公司不是件好事。

例如,倫敦政經學院的調查就顯示,年齡分佈多樣化的公司員工滿意度是其他公司的兩倍,同時員工也會較有生產效率。參與該調查的研究人員喬勒斯(Daniel Jolles)指出,擁有不同年齡層員工能帶來更多不同的知識、觀點及社交網路。

外媒《財星》報導指出,康乃爾大學管理學副教授葛林伯格(Jason Greenberg)說,年輕人可以帶來創新,但都是年輕人也代表公司更容易陷入相對狹隘的視野,無法用更全面的角度看待事物。

葛林伯格指出,只挑年輕人的公司可能陷入經濟學家貝克(Gary Becker)提出的歧視禍害當中。他的理論指出,針對特定族群人才僱用的方針(例如年輕人),最終會讓公司付出代價,因為雇傭員工的成本會因為高需求而上升,並導致公司錯失有價值的人才。

科技公司偏愛年輕人的趨勢,或許不會那麼快出現改變,但隨著美國出生率持續下滑,加上工作者退休的時間越來越晚,資深員工遇到職場第二春的機會可能會愈來愈高。

Generation Z
專家指出,只僱用年輕人對公司往往不是最佳選擇。
圖/ Pexels

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資料來源:FortuneBusiness InsiderLinkedIn

責任編輯:李先泰

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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