程式設計師職缺大衰退!美國統計:跌回1980年代網路普及前水準⋯是AI惹的禍?
程式設計師職缺大衰退!美國統計:跌回1980年代網路普及前水準⋯是AI惹的禍?

在美國科技業正因為AI迎來高速發展、那斯達克指數在去年12月收盤首次突破2萬點的此刻,程式設計的工作會變得更少了?

近日有媒體注意到,美國程式設計(computer-programming)職位在近年快速下滑,跌至1980年代以來的最低水準──當時網路甚至還未普及。

程式設計師職缺大幅下降!程式設計師的工作是什麼?

根據《華盛頓郵報》報導,過去兩年裡美國接近3成程式設計工作消失,面臨著有史以來最嚴重的衰退,並且依照美國勞動統計局的資料,程式設計已經名列衰退最嚴重的10項職位之一。

不過需要說明的是,儘管程式設計師(computer programmers)、軟體開發人員(software developer)等名詞日常對話時常混用,在美國政府的定義中卻不盡相同。軟體開發人員主要負責在程式設計師間溝通、設計解決方案,而 程式設計師的工作主要就是依照指令寫程式

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圖/ T客邦

美國程式設計師數量降回1980年代水準,原因為何?

1980年代時,美國程式設計師人數約為30多萬人,隨著時間一度攀升至70萬人以上,然而時隔45年的現在,程式設計師人數已經降回30多萬人的水準。程式設計師過去一直被視為金飯碗,學寫程式代表著薪水保障,事實上2023年程式設計師仍有著接近10萬美元的平均年薪,為何現在人數卻直直滑落?

《華盛頓郵報》發現,美國程式設計師人數雪崩的起點是2023年──前一年OpenAI推出了ChatGPT,引爆延續至今的AI熱潮。美國智庫布魯斯金學會資深研究員馬克.穆羅(Mark Muro)表示,「程式設計師的減少,一定程度上看起來是AI對勞動力市場的初期影響。」

Anthropic研究人員針對旗下大型語言模型Claude對話進行分析得到的結果,似乎也可看出端倪。當他們統計與各行各業工作內容有關的對話時,發現使用AI執行往常分配給程式設計師的任務是最多的,達到6.2%,其次則是軟體開發人員,有5.3%,大幅領先其他職業。

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圖/ 數位時代

不過Anthropic方面強調,這只能解釋人們通常使用AI來協助完成哪些工作,並不代表AI能夠取代這些職位,「目前AI整體上仍是協助完成工作的工具,並非能將一部分工作自動化。」

求職平台Indeed招募實驗室經濟學家艾莉森.崔瓦斯塔瓦(Allison Shrivastava)同樣指出,程式設計師確實有可能被AI給取代,但不能將職位下滑完全歸咎於AI的影響。前些年科技界大舉招募程式人才,相關職位的人才成長速度遠高於其他行業,因此當就業市場遇冷時,自然下滑幅度也更大。

延伸閱讀:工程師生態大轉變!老鳥怨新人:被AI慣壞,連程式都不會寫了

科技公司加速擁抱AI,工程師不再只能會寫程式

現在科技公司確實越來越傾向用AI完成程式工作。Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)去年10月就曾經透露,新撰寫的程式碼中已經有4分之1是由AI生成;今年1月,Meta執行長馬克.祖克伯(Mark Zuckerberg)也預估,今年內AI可能就有辦法勝任中階工程師的工作,甚至目標未來所有程式碼都由AI完成。

在AI越來越擅長撰寫程式的情況下,程式設計師該何去何從?

IBM執行長阿溫德.克里希納(Arvind Krishna)曾表示,AI可以接手工程師以往需要處理的簡單卻耗時的任務,工程師便需要負責更為複雜的任務。

從美國政府的統計中或許也能窺見一些方向。儘管科技業處於縮減投資、精簡人力的情況下,程式設計師近兩年人數已經下滑27.5%,工作更為複雜的軟體開發人員只略減少0.3%。

AWS執行長麥特.加爾曼(Matt Garman)去年同樣曾向員工表示,他預估撰寫程式在工作中的占比會逐漸減少,希望員工能夠培養其他能力,協助客戶解決問題。

延伸閱讀:
年薪中位數Top10產業出爐,2類工程師薪水「漲幅逾70%」

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?

資料來源:FortuneWashington Post

關鍵字: #AI #軟體工程師
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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