程式設計快沒飯吃了?AI搶工作掀失業率,理科高材生被迫轉行應徵快餐店員工
程式設計快沒飯吃了?AI搶工作掀失業率,理科高材生被迫轉行應徵快餐店員工

重點一: 過去被視為就業保障的電腦科學學位,如今在AI技術普及與科技公司裁員潮的雙重衝擊下,畢業生面臨嚴峻的求職困境。
重點二: 曾被宣傳為高薪起點的科技業職位不再唾手可得,學生畢業後一年仍找不到相關工作,甚至轉向非科技領域求職。
重點三: 科技巨頭如亞馬遜、微軟大量導入AI工具,導致傳統程式設計工作需求減少,進一步壓縮就業市場。

「我剛拿到電腦科學學位,但唯一打電話找我去面試的公司,竟然是Chipotle(墨西哥捲餅連鎖店)。」美國普渡大學(Purdue University)電腦科學系的應屆畢業生米絲拉(Manasi Mishra)在一段TikTok短影音中自嘲道。年僅21歲、立志投身科技業的她,或許沒想過到人人視為金飯碗的學經歷,會成為出社會的第一道阻礙。

米絲拉從小在矽谷附近長大,以科技業鼓吹程式設計的職涯優勢與前景為目標,努力寒窗苦讀。然而,經過長達一年的求職後,她今年五月畢業時仍未獲收到任何科技公司的錄取通知,她甚至將範圍擴大不限於科技業,但唯一打電話邀請她面試的公司,竟然是墨西哥捲餅連鎖店。

米絲拉的經驗,正點出了美國新進程式設計師現今面臨的嚴苛現實。過去十多年來,「學習寫程式」一直是美國矽谷、科技巨頭甚至前總統們不斷向年輕世代推廣的口號,他們承諾只要取得電腦科學學位,便能獲得六位數美元的起薪,以及穩定的職涯保證。

隨著科技公司大規模裁員,加上AI工具的普及,這張「黃金門票」如今已然褪色 ,許多相關科系的應屆畢業生在求職市場上四處碰壁,甚至連速食店的工作都成為奢求。

延伸閱讀:大失業潮燒到高薪圈?美國白領失業率首超藍領,小摩:恐陷「無就業復甦」困境

被AI搞到懷疑人生!電腦科學失業率攀升,入門級工作逐漸被取代

根據紐約聯邦儲備銀行數據, 近年來,年齡介於22至27歲的電腦科學畢業生,失業率已攀升至6.1%,電腦工程學系畢業生更高達7.5% ,這兩項數據都高於所有應屆畢業生5.3%的平均失業率,也幾乎是生物學和藝術史等科系失業率的兩倍。

面對這波求職寒冬,以AI技術的快速發展與應用最為關鍵。微軟、亞馬遜等大型科技公司,都積極導入AI程式碼協作工具如GitHub CopilotCodeRabbit於工作流程中,這些工具能夠自動生成或除錯程式碼,大幅提升開發效率,也使得許多入門級的程式設計工作變得容易被自動化取代。

除了AI的影響,科技業在疫情期間的過度擴張、隨後削減成本的裁員潮、高利率以及企業凍結招募職缺,也都是導致就業市場疲軟的原因。

面對日益萎縮的就業機會,許多求職者不得不持續投遞數百甚至數千份履歷,卻僅換來寥寥無幾的面試機會,甚至連求職過程都已自動化。有一名畢業生在投出履歷三分鐘後便收到拒絕信,懷疑是演算法在進行第一輪篩選,而非人工審核。

科技業徵才回歸名校光環?年輕一代高薪夢破滅

在就業市場供給過剩的背景下,科技公司的徵才模式出現轉變。業界資深人士指出, 企業正回歸到傳統的菁英主義招募模式 ,將目光重新鎖定在麻省理工學院(MIT)和史丹佛大學(Stanford University)等頂尖名校的畢業生。不僅讓非名校出身或透過訓練營轉職的求職者處境更加艱難,也逆轉了過去十年來科技業在人才多元化方面所做的努力。

這股趨勢讓許多滿懷希望進入科技業的年輕人感到幻滅,他們曾相信寫程式是通往高薪與穩定生活的黃金門票,如今卻發現自己被演算法和自動化工具排除在外。

一名大學畢業生喬納森金(Jonathan Kim),已經申請過600多個軟體工程師職位,卻總是被拒之門外,後來在冰淇淋店上班時,仍持續更新開源專案程式碼。他無奈感嘆:「 他們賣給我們一個就業市場繁榮的假象。 」這句話,道出了無數年輕求職者心碎的真實感受。

回到米斯拉的故事,最終她跳脫傳統科技公司,選擇在TikTok上另闢蹊徑,以美妝網紅的身份發展,會寫程式碼的能力,也讓她成功尋覓了一份科技行銷和銷售的工作。

延伸閱讀: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
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資料來源:New York TimesNew York PostIndia Today

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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