「幽靈工程師」入侵科技業!10%軟體工程師什麼也不做,怎麼回事?
「幽靈工程師」入侵科技業!10%軟體工程師什麼也不做,怎麼回事?

許多科技人才哀嘆時機歹歹、很難找工作,而就業環境如此糟糕的罪魁禍首,或許包括了一群尸位素餐、正在腐蝕科技界的「幽靈工程師」。近日有研究調查數百家企業發現,有接近10%的軟體工程師幾乎毫無生產力,工作效率不到中位數的10分之1,甚至可能身兼多職。

幽靈工程師是什麼?研究發現,近10%工程師產能極低

根據《404 Media》報導,史丹佛大學生產力研究學者布蘭奇(Yegor Denisov-Blanch)調查了數百家公司、超過5萬名工程師的績效資料,發現「約9.5%的軟體工程師幾乎不做任何工作。」該調查剔除了部分企業聲稱有其他職責的工程師。

布蘭奇指出,科技公司開放研究團隊能夠存取內部的程式碼儲存庫(例如私人Github),而他們也利用這些科技公司員工的程式碼來跑演算法,最終發現有9.5%的工程師坐領高薪,卻沒有實質產出。

研究團隊的演算法會對程式碼進行數量及品質兩方面評量,判斷工程師的工作效率。「沒有實質產出」並非誇大,研究中指出,那些幽靈工程師的工作效率不到中位數10分之1。「這不公平地造成團隊負擔、浪費公司資源、減少就業機會,還限制了人類進步。」布蘭奇如此評價。他估計,假如企業開除這些工程師,便能夠節省數十億美元的成本。

「幽靈工程師」的背後原因:過度就業

這些混水摸魚的存在,脫離不了疫情下掀起的「過度就業」(overemployed)趨勢。布蘭奇便聲稱,幽靈工程師很可能兼任其他工作。

簡單來說,「過度就業」指的是身兼多職。疫情期間許多公司轉為遠端辦公,員工享有更大彈性不必在辦公室上班,因此能夠身兼兩份或更多份的正職工作而不穿幫,這種情況便被稱為過度就業。

有些人意識到,只是要在職務上還過得去,似乎不必每天工作8個小時,多的時間可以拿來兼差多賺一份薪水,overemployed.com網站上的標語便是「做兩份遠端工作,實現財富自由」、「歡迎來到財富自由的祕密之門」。

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現在甚至出現網站分享如何過度就業。
圖/ overemployed.com

無論是有貸款要還、想提早退休、為休假旅遊儲備更多資金,都是許多人瞞著公司從事多份正職的理由。化名約瑟夫的網路工程師曾向媒體分享,他在2022年透過身兼三份正職賺了34.4萬美元薪水,額外的收入讓他能夠還清近13萬美元貸款。

過度就業現在已經從個人行為轉為趨勢,人力資源平台Monster去年對約1,000名勞動者進行調查,發現其中37%受訪者坦承,他們擁有不只一份正職工作,並且在只有一份工作的人當中,超過一半(57%)有增加另一份正職的意向。

歐美最大論壇Reddit上有著過度就業的專屬討論區,還有分享身兼多職訣竅、哪些工作適合過度就業的overemployed.com網站出現,在在顯示這種行為並非個案。過度就業者大多害怕曝光,因此會選擇遠離一般社群媒體,特別是LinkedIn這種與職場密切相關的,並在Reddit等平台上匿名討論怎麼做、分享彼此心得。

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過度就業者是團隊毒瘤?

但可以肯定的是,不是所有人都能應付兩份、三份工作的負荷,勢必有相當一部分人透過敷衍了事的作法,維持兩邊工作。《TechSpot》指出,過度就業者通常不會好好檢查自己的工作成果,也不會思考如何創新,常常會為了避免穿幫推托會議或電話,並且更龐雜的工作內容也容易導致疏漏,得靠其他同事幫忙擦屁股。

一位化名賈斯丁的過度就業者向《Business Insider》表示,他建議其他過度就業者在工作上做到「好」(good),但不要做到「優秀」(great)。盡本分不會讓主管起疑,不要做太好則避免可能的升遷壓力,也讓主管降低期待。

但過度就業可以簡單認定是見不得光、愧對公司與同事的行為嗎?在過度就業者看來,這種說法並不公平。

另一位化名羅伯特的過度就業者認為,假如公司能夠輕易切割員工,「那麼你難道不該有更大的彈性對抗裁員,最大化保護自己家庭的利益嗎?」依照裁員追蹤網站Layoff.fyi的資料,過去三年裡科技界裁員人數已達到55萬以上。

另外,也有人認為儘管身兼多份正職,自己的工作成果公司都相當滿意,沒有違反法規
,也沒有任何對不起公司的地方,並強調企業也有雙重標準,像馬斯克一樣在多家公司任職的高管一點也不少見。

值得一提的是,現在歐美企業要求員工重返辦公室受到巨大反彈,也被認為部分與過度就業有關,因為遠端辦公中止理所當然意味著過度就業的結束。

延伸閱讀:程式教育第二槍,ALPHA Camp宣布停止營運!AI衝擊背後,哪種工程師才活得下來?

問題仍在企業,制定有效評量標準才能杜絕幽靈工程師

這些幽靈工程師的存在,最大問題還是在於科技公司本身。過度就業趨勢出現前,科技公司內部一直有著相當比例的低效工程師。布蘭奇提到,過去軟體工程師在公司的地位往往很高,企業不敢輕易得罪工程師,或者對他們動刀,「公司把10%到15%的低效率工程師當作業務成本。」

只不過,隨著科技界就業情勢轉換,工程師從各方爭搶的稀缺資源,變成能夠挑挑揀揀的過剩人力後,如今企業似乎打算處理這些擺爛工程師,例如透過電腦監控技術確認員工是否在工作,以保證工作產出。

但布蘭奇強調,若是想利用監控鍵盤之類的作法揪出問題來源,很可能會在公司內造成有毒的氛圍或文化,犧牲掉員工對公司的信任。事實上問題在於,企業沒有設定合理有效的績效標準,讓濫竽得以充數。

企業對工程師的評量標準不應該是程式碼數量或行數,布蘭奇聲稱,在他的想像中,未來工程師的考核標準應該更類似業務,依照績效表現決定獎金多寡或是被解僱,並聲稱憑借大型語言模型和AI技術,工程師可以變得更精英化。

延伸閱讀: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?
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資料來源:404 MediaBusiness InsiderFast Company

關鍵字: #工程師文化
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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