傳統工程師大轉型!Meta啟動千人「AI Builder」計畫,3種新職稱目標一人抵一組團隊
傳統工程師大轉型!Meta啟動千人「AI Builder」計畫,3種新職稱目標一人抵一組團隊

在宣佈中止累計虧損逾800億美元的元宇宙事業後,Meta開始加速擁抱AI的腳步,由高層帶頭要求全體員工將AI融入日常工作,同時還調整了每個部門的團隊結構,藉此打造更扁平的組織架構,與AI原生公司競爭。

根據各方媒體獲得的內部備忘錄與員工消息,Meta這場AI轉型不僅涉及角色與團隊調整,也將改變員工的日常工作方式,甚至影響未來專案執行的規模與效率。

Meta調整組織架構,3種新職稱重塑工作模式

Meta Reality Labs旗下開發者工具部門近期開始實行「AI Builder(AI開發者)」試點計畫。備忘錄指出,約1,000名員工將被重新命名為三種角色之一:AI Builder(AI開發者)、AI Pod Lead(AI小組負責人)或AI Org Lead(AI組織負責人)。

Pod Lead負責日常運作,而Org Lead則管理績效評估與升遷流程,後者的部分工作將由AI系統協助。這次調整的目的是推動扁平化組織,打破傳統部門界線,讓小型跨領域小組能夠快速迭代與合作。每個「pod」小組將聚焦特定成果,並可跨工程、設計等不同領域承接任務,以提升生產力與產品品質。

facebook reality lab
Meta旗下Reality Lab近期展開AI轉型,以打造AI原生團隊。
圖/ Facebook

備忘錄強調,「我們的最終目標是實現工程生產力和產品品質的顯著提升,這需要從根本上重塑運作方式、組織結構及互相支持的方式。」

Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)曾喊話,2026年將是AI徹底改變工作方式的一年,未來某些專案可能由單一「非常有才華」的員工完成,以往需要多人團隊才能完成的工作,也有可能只靠小型AI原生團隊完成。

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祖克柏也開發AI助理,Meta高層帶頭要求員工擁抱AI

同時Meta高層開始帶頭推動將AI融入日常工作。Meta技術長博斯沃思(Andrew Bosworth)接管了公司內部AI應用監督工作,包括「AI For Work」計畫。該計畫旨在促使Meta全員使用AI工具,改變日常工作模式,加速工作進度,並減少組織層級。

祖克柏本人也在開發AI助理,協助處理管理與決策工作。Meta希望鼓勵所有員工都能建立和運用新AI工具增進工作效率。例如內部的個人助理AI「MyClaw」可存取使用者的工作檔案與聊天記錄,甚至能代表員工與同事進行溝通。

Andrew Bosworth
博斯沃思正負責推動AI for Work計畫,要讓AI融入Meta員工的日常工作之中。
圖/ YouTube

此外,博斯沃思負責另一個新成立的組織,專門支援建構大型語言模型的團隊。備忘錄顯示,這些團隊的管理模式也將小型化,每位管理者可管理最多50名員工,並且從成立之初就強調「AI原生化」。

Meta此次推動的AI轉型,也與外部市場競爭有著密切關聯。博斯沃思在備忘錄中提到,AI新創公司通常員工規模較小,但AI原生能力突出,Meta希望透過類似策略,保有競爭力。

因此Meta計畫在7.8萬名員工中全面推廣AI工具與流程變革,目標是提高工作效率、減少中間管理層級,並培養全員在日常工作中使用AI的習慣。從高層到基層,Meta正努力打造一個「AI原生化」的工作環境,讓未來專案能以更小的團隊、甚至個人形式完成,並提升整體組織效率。

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資料來源:Business Insider華爾街日報
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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