會寫程式不再是金飯碗!美國軟體工程師職缺5年腰斬,是AI惹的禍?
會寫程式不再是金飯碗!美國軟體工程師職缺5年腰斬,是AI惹的禍?

一直以來,軟體工程師普遍被認為是待遇優渥、好找工作的專業,但在AI逐漸成熟的現在,這份印象正在逐漸被打破。《紐約時報》便在近日的文章中直指,過去程式設計一直被認為是工作有保障的金飯碗,但在AI浪潮來襲後,這樣的狀況開始出現變化。

在台灣,大學所學不好找工作、職涯中途想轉換跑道改做待遇更好的工作,有類似情況或念頭的人們,其中一部分會選擇修習速成的程式課程成為一名「工程師」。像這樣的短期課程在美國同樣有許多,然而開始有學生發現,即使上完課成為工程師,仍然很難找工作。

36歲的雷登(Florencio Rendon)在連續被建築公司開除後,決定找份更安穩的工作,於是參加程式訓練課程,希望能成為工程師。然而經歷四個月課程順利畢業後,他發現這身程式設計的本領,仍然很難找到工作。

這並非個案。電腦技術補習班Launch Academy創辦人皮克特(Dan Pickett)就決定今年5月起無限期暫停課程,因為學員成功找到工作的比率從90%大幅衰退到了60%的水準。

像雷登一樣遭遇的人萬萬千千,他們面臨的挑戰似乎反應出一件事: 程式設計不再是金飯碗了。 根據Layoff.fyi的統計,過去三年裡科技公司裁員累計達到55萬人以上,科技業正處於大縮編的時代,再加上AI技術的普及,使得寫程式的工作需求不再熱烈。

根據計算技術產業協會CompTIA的資料,軟體開發相關職缺與5年前相比可說腰斬,大幅減少了56%,而對於沒有經驗的新人來說問題更大,職缺縮減了67%之多。學習寫程式似乎不再是邁向成功的大道,「這是25年來我見過科技基層求職環境最糟糕的情況。」創投公司Menlo Ventures合夥人加納森(Venky Ganesan)表示。

延伸閱讀:主管熱情擁抱AI,員工卻冷了!退縮原因曝光:怕被認為作弊、能力不足、懶惰

AI搶走了軟體工程師飯碗?

AI技術的興起,被認為是導致科技業求職環境如此嚴峻推手之一。雖然外界過去普遍預測,事務性的工作才是最先被AI取代的,然而現況顯示工程師似乎同樣受到威脅。

2022年,Google旗下AI團隊曾聲稱,他們在程式比賽中測試了AI模型AlphaCode,發現效果已經媲美經過幾個月到一年訓練的新手工程師,而到了今年,Google已在財報會議上表示,超過4分之1的新程式碼現在都是由AI生成。

亞馬遜AWS CEO Matt Garman
AWS執行長加爾曼在今年告訴員工,未來24個月後可能大部分人都不會負責寫程式,要求員工繼續提昇自己。

亞馬遜AWS執行長麥特.加爾曼(Matt Garman)今年也曾告訴員工,未來24個月內,可能大多數開發人員都不會負責寫程式,這些基本任務會被AI給取代,並希望員工能夠繼續提升自己培養新能力,「這代表我們必須更了解客戶需求、知道我們要做什麼,比起在座位上實際寫程式,這會越來越成為我們的工作內容。」

不過,AI開始進入程式設計的工作當中,除了搶走職缺外,也代表著掌握AI技術成為一名工程師的必備能力,工作不再僅僅是寫程式。

事實上,AI的確能提升工程師的工作效率。普林斯頓大學、麻省理工學院、微軟研究院等多方學者共同著作的一份研究中指出,使用AI工具能提升開發人員26.08%的工作效率,並且對資淺的工程師提升幅度更大。

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Stack Overflow的調查中發現,逾6成開發者已經將AI工具運用在工作流程當中。
圖/ Stack Overflow

而程式設計問答網站Stack Overflow的年度調查中,有超過6成開發者聲稱他們已經開始在工作流程中運用AI工具,並有另外約14%開發者聲稱未來計劃使用。

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Stack Overflow調查指出,明年,大多數開發人員認為人工智慧工具將在記錄程式碼(81%)、測試程式碼(80%)和編寫程式碼(76%)的方式上更加整合。
圖/ stackoverflow

軟體工程師仍然有需求,只是門檻變更高

不過,短時間內程式設計工作還不至於被AI完全取代。麻省理工學院電腦科學家萊薩馬(Armando Solar-Lezama)指出,AI仍然缺乏很多基本技能,即使是GPT-4這樣的先進模型,仍然無法真正理解他們解決的問題,有時會犯一些離譜錯誤。

加州大學聖塔芭芭拉分校科技管理助理教授麥特.碧恩(Matt Beane)同樣提到,AI生成的程式碼時常摻雜新人難以發現的錯誤,目前仍是有經驗的工程師更能駕馭這項技術。且在學習運用AI技術上,有數學或工程背景本身就是一項優勢。

《紐約時報》提到,AI技術對程式設計領域最大的變化或許不是取代了工程師,而是讓成為軟體工程師有更高的門檻,不僅要會寫程式,還要懂得如何將AI運用在工作之中。近期微軟和LinkedIn的一份調查中就發現,66%企業高管聲稱他們不會僱用沒有AI技能的員工。

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美國「白領衰退」趨勢浮現,科技業成重災區!薪水越高越難找工作?

資料來源:紐約時報New York PostStack Overflow

關鍵字: #軟體工程師
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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