當我們提到未來的工作,許多人都會感到不確定。台灣的勞動市場在過去數十年間經歷了巨大轉變,這一切都源自於科技的進步以及全球產業結構的變化。
20世紀中葉,台灣曾以紡織業和製造業為支柱,這些產業依賴大量人力,提供了無數的工作機會。然而隨著全球供應鏈的轉移與自動化技術的崛起,許多人力密集型產業逐漸被機器取代,導致代工產業逐漸變成夕陽產業,許多員工在轉型過程中失業。
高速公路的人工收費員曾是不可或缺的工作崗位,我還記得十幾年前,高速公路開始導入隨著ETAG系統的時候,這些本在高速公路上吃半個鐵飯碗工作的收費員集體抗議的新聞不斷,數以千計的收費員失業,當時的遠通集團提供的轉職職缺許多收費員是無法勝任的。
羊羹我不是要評判十幾年的當時到底是遠通集團、政府還是收費員們本身的問題。只是那次的事件也讓還是大學生的羊羹我明白,再像是鐵飯碗的工作早晚也會有隨著時代改變而變得不必要的時候。
這些轉變告訴我們,如果不及時更新技能,我們將無法在日新月異的時代中保持競爭力。現今的AI與自動化技術更是加速了這一過程,許多過去被視為穩定的工作正面臨前所未有的挑戰,我認為這次只是範圍太廣了,廣到巨浪遠遠看起來像是緩慢地向岸上沖刷來,但只要一碰觸到海岸,接下來的就是毀滅式的職業結構重組。
我們能否適應這些變革,將決定我們未來的工作機會是否能持續增長,還是被無情淘汰。
AI與自動化技術的快速進步,已經深刻改變了全球商業運作模式。這不僅是一種技術上的進展,更是一場全方位的產業革命。
從製造業到服務業,AI的應用越來越廣泛,許多傳統以人力為基礎的工作已經被更高效的自動化系統所取代。過去需要依賴工人手動操作的生產線,如今已經被自動化設備全面接管,這些機器能夠全天候運作,並且保持高度精準。
以現在來說,製造業已經大幅運用了自動化技術,我們想到製造業都已經不是一群人站再產線前,而是一台台比人高的機器與幾個操作人員,這不僅提高了生產效率,還顯著降低了人力成本。
同時隨著AI技術在醫療、零售等領域的廣泛應用,一些過去被視為高度專業化的職位,也正逐漸受到影響。例如AI輔助診斷的技術已經能夠迅速處理龐大的醫療數據,這讓醫護人員可以將精力集中在更複雜的患者照護上。
這些技術的進步固然為企業帶來了更多的發展空間,卻也給勞動市場帶來了深遠的影響。隨著技術逐漸取代低技能的工作崗位,單一專精的技能已經無法應對未來職場的需求。我們不僅需要具備跨領域的知識,更重要的是,能夠靈活地適應快速變遷的工作環境。
自動化與AI的發展,導致了許多傳統工作崗位的消失,特別是那些重複性強、附加價值較低的工作。例如工廠內的操作工人曾經是主要的勞動力,然而隨著機器能夠自動執行這些任務,這些崗位不再需要依賴人力操作。這樣的變化帶來了大規模的失業問題。
這不意味著所有工作機會都將消失或者我們要反對世界的進步。
事實上,新的技術不斷創造出全新的職位需求。隨著自動化系統的廣泛應用,企業越來越需要具備技術背景的人才來設計、維護和優化這些系統。同時,數據科學家與人工智慧工程師等職位需求迅速增加。這些新興職位要求的不僅僅是技術專業知識,還包括靈活應對問題的能力,以及跨領域整合的創新思維。
未來的工作不會再只依賴於單一技能,靈活性和創新能力將成為核心競爭力。我們需要的是那些能夠將技術應用到實際問題中的人才,跨領域學習也將成為未來職場的關鍵趨勢。企業不再僅僅看重員工的學歷或專業背景,而是更注重他們是否具備在變動環境中快速適應並提出創新解決方案的能力。