美國科技職缺消長大統計：哪些職位變熱門、什麼工作快過氣？5年以下資歷超難找工作？|數位時代 BusinessNext

美國科技職缺消長大統計：哪些職位變熱門、什麼工作快過氣？5年以下資歷超難找工作？

過去幾年裡，科技界的職位需求出現了多大的變化？人力資源平台Indeed統計了5年前與今年的職缺數量，揭露科技職位的消長態勢。

這5年來，科技職缺如何變化？

變化一：整體職缺需求衰退，軟體工程師也無法倖免

Indeed指出，科技界職缺需求量在這些年經歷了一次雲霄飛車，疫情期間曾一度經歷大幅度成長，不過隨著疫情後繁榮期結束而快速衰退。截至2025年7月初，職缺數量反而較2020年初下降了36%，顯示美國科技界已經進入凍結招募的時代。

Indeed的資料顯示，職缺的下滑大約一半是發生在疫情後的衰退期間，另一半則是發生在2022年底ChatGPT登場之後。

截至2025年初，大多數的科技職缺數量都低於疫情前的水準，149種職位開出的至少1,000個職缺中，只有28種職位超過了疫情前的水準，並有大約同數量的職位數量下降了40%以上，包括科技界最常見的軟體工程師。

Indeed高級經濟學家布蘭登．貝納德（Brendon Bernard）表示，「雖然沒有確切證據指出AI與職缺數量下滑有關，但自動化可能是職缺減少的原因之一。我們還看到AI的影響浮現在目前需求仍在成長的科技職位當中，其餘職位對經驗的要求也有所提升。」

變化二：與AI相關職缺需求增加，薪水也不錯

在整體職缺衰減的趨勢中，呈現上揚的職位大多出現在與AI相關的職位上，好比說機器學習工程師儘管與2022年初高峰相比下滑47%，但與2020年初相比的話，仍然成長了59%之多。類似的職位，例如以前很少見的AI/ML工程師，現在也都有著出色表現。

還有能幫助企業導入新技術的職位也非常熱門，像是SAP主管、SAP顧問等職位。

Indeed提到，對AI相關職位的熱烈需求也反應在薪資表現上。機器學習工程師等職位的年薪中位數高達26萬美元（約新台幣800萬元）。

變化三：基礎職位的需求大幅度下降

《Business Insider》則提到，現在科技界對基礎職位的需求大幅度下降，越來越多的職位要求應徵者有5年以上的經驗。

且雖然許多科技職缺需求大幅下滑，科技從業人員相比以前仍然有所增加。Indeed指出，雖然2024年的科技就業人數小幅減少2%，但與2019年時相比仍然成長19%，遠超出整體就業環境的2%。

Indeed認為，這樣的狀況使得科技界工作者與求職者的處境可說截然不同，工作者領著不錯的薪水，有著仍然穩定的工作；而剛步入勞力市場的畢業生，或者因為裁員被迫重新開始找工作的求職者，都面臨不得其門而入的窘境。

而到了某個時候，工作者和求職者的情況可能會再次趨同。Indeed提到，假如現在的招募下滑是AI相關的自動化技術扮演主因，那個科技業的就業環境可能會較現在的情況，出現更大幅度的衰退。

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。