年薪上看487萬!10大「AI最難取代」高薪職位出爐:不只工程師,這類非理科也超穩
年薪上看487萬!10大「AI最難取代」高薪職位出爐:不只工程師,這類非理科也超穩

美國金融集團高盛(Goldman Sachs)2023年報告曾預測,生成式AI恐取代全球3億個全職工作;管理諮詢公司麥肯錫(McKinsey)同年也指出,到2030年,全球幾乎有30%的工作可能轉向自動化,多達3.75億名勞工會因AI而面臨失業風險。

AI 帶來的衝擊,正逐步從科技圈擴散至各行各業,面對這股自動化浪潮,究竟哪些工作能屹立不搖?

職涯資源平台 Resume Genius 最新報告,揭露當前最不易被AI取代的十大高薪職位。這些「最安全工作」的共通點是 年薪至少達到49,500美元(約新台幣145萬元),在2023年至2033年間的職位成長率高於10%,且被AI自動化取代的風險低於50%

值得注意的是, 這份榜單上的所有職業都集中在醫療保健和應用科學兩大領域 ,顯示「以人為本」的專業價值在AI時代的重要性不減反增。

這十大職位的年薪中位數介於62,580美元至149,910美元之間(約新台幣203萬元至487萬元):

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電腦與資訊研究科學家

年薪中位數149,910美元(約新台幣487萬元)居冠,預計職位成長率達26%,AI取代風險僅31%。

這些科學家透過深入研究、演算法開發和實驗設計,探索改進運算科技的新方法,需要深厚的理論電腦科學知識、具原創性的問題解決能力以及抽象思考能力,都是AI難以複製的技能。

根據布魯金斯學會和美國勞工統計局研究, 在創新和抽象思考領域,特別是STEM領域(科學、技術、工程、數學)的職業,受到自動化風險較低

醫師助理

年薪中位數為133,260美元(約新台幣433萬元),AI取代風險為0%,職位成長率高達28%。醫師助理在醫療團隊中扮演與患者互動,提供個人化的醫療照護角色,因此在診斷和治療流程,需要高度的手動靈巧性、複雜問題解決能力以及良好的人際互動技巧。

根據麥肯錫研究,醫療保健是AI取代潛力最低的行業之一,就算科技能輔助診斷和治療,但無法取代人類醫療提供者的角色,使得醫師助理被AI取代的風險為0%

專科護理師

年薪中位數為132,050美元(約新台幣429萬元),AI取代風險均為0%,職位成長率40%。這份工作同樣需要解決複雜問題能力、創造力以及人際溝通技巧。

這份榜單上的還有獸醫、醫藥衛生服務經理、語言治療師及流行病學家等職業,顯示醫療照護領域對於專業判斷、同理心和人際互動的需求強烈,在AI浪潮下具備高度韌性。

Resume Genius資深職涯專家 Eva Chan 指出:「AI 可以撰寫程式碼和處理數據,但它無法安撫病人或在危機中做出判斷 。目前最安全的工作是那些最需要人性的職位。當今成長最快速的工作仰賴於照護、判斷力和臨場感,這些都是 AI 尚無法實現的能力。

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圖/ shutterstock

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其他職業還有:

物流師

專門規劃和管理產品運輸流程,雖然AI能利用數據提升物流效率,在跨部門協調、安全倫理管理和突發事件處理時,仍需要人類做出即時且複雜的判斷

風力發電機維修師

從事安裝、檢查和維修風力發電機因需要大量人為手動操作的技能和現場判斷能力,像是攀爬發電機、緊急維修等。

專家頻頻示警!AI 教父:AI將取代所有白領工作

儘管部分職位被認為相對安全,但AI專家對於AI取代工作的速度與廣泛程度仍發出警訊。

根據Entrepreneur報導,「AI 教父」傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)在上個月的採訪中直言,AI 將「取代所有」白領工作。這位諾貝爾獎得主更在Podcast節目「Diary of a CEO」中表示,「一個人加上一個 AI 助理」將能取代過去「十個人的工作量」。

此外,Anthropic 執行長達里歐·阿莫迪(Dario Amodei)也在今年五月預測,未來五年內,AI 可能導致失業率上升20%,因為這項技術將取代一半的入門級白領工作。

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資料來源:Entrepreneur

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

關鍵字: #職場
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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