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。

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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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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