AI 使用率飆升，職場轉型真相揭曉！紐約聯準行：裁員潮未現，升遷門檻卻已重塑
AI 使用率飆升，職場轉型真相揭曉！紐約聯準行：裁員潮未現，升遷門檻卻已重塑
企業內訓正夯，AI 工具能力成為職涯關鍵，台灣面臨轉型落差考驗。
InfoAI 編輯部
InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜AI 熱潮下，工作真的變少了嗎？
生成式 AI 席捲職場已近兩年，從 ChatGPT、Claude 到 Office Copilot，各界對「AI 會不會搶飯碗」爭論不休。許多預測認為，AI 應用普及將引爆大規模失業潮，但最新的國際調查卻告訴我們，現實其實比想像中複雜許多。
根據紐約聯邦儲備銀行（New York Fed）2025 年 9 月最新報告，儘管企業 AI 使用率快速提升，對於整體就業市場的衝擊依然「溫和」。沒有出現預期中的大規模裁員潮，多數公司選擇投資於內部再訓練，優先提升現有員工的 AI 技能，而不是立即大幅裁減人力。但這是否就代表職場從此安穩無虞？其實未必。
AI 導入率大幅提升，職場裁員潮卻未現
這份由紐約聯準行主導、針對紐約州、北澤西與康乃狄克地區數百家企業的問卷調查顯示，AI 在各行各業的滲透率持續上升。服務業方面，有 40% 企業表示已經導入生成式 AI，製造業則達到 26%，相較 2023 年分別僅 25% 與 16%，成長非常顯著。
然而，實際裁員的比例卻極低。只有 1% 的服務業企業因導入 AI 發生裁員，製造業則幾乎沒有相關裁員案例。企業主管普遍選擇投入「內部再訓練」，有超過三分之一的服務業與 14% 製造業企業已經啟動員工 AI 技能培訓，更多公司表示未來半年會將再訓練列為重要目標。
這樣的現象說明，雖然 AI 具備提升效率的潛力，但現階段在企業內更多扮演「輔助工具」角色，取代人力的動作並不急迫。對於勞動市場來說，AI 的導入尚未引起預期的劇烈動盪。
AI 應用重點仍以效率提升為主，流程轉型尚未成熟
進一步觀察企業對 AI 的實際運用，大多數案例都停留在內容生成、資料摘要、客服支援等重複性任務，例如透過 ChatGPT 輔助文件整理、讓 Claude 協助客服回覆、利用 Office Copilot 自動產生報告等。這些應用雖然能減輕員工日常負擔，但尚未大規模影響核心流程決策或實體作業，自然也未對人力結構產生根本性的改變。
AI 被視為提升團隊生產力的「助攻手」，而不是直接搶走大家飯碗的「破壞者」。多數企業主管認為，與其冒著裁員造成團隊動盪的風險，不如透過內部再訓練，協助既有員工跟上科技浪潮，進而保留寶貴的人力資本與組織文化。
裁員非主流，內部再訓練才是企業升級關鍵
企業不大規模裁員，並非毫無轉型壓力，而是看重再訓練所帶來的效益。相較於裁員後重新招募新血，企業若能培養現有員工掌握 AI 工具，能減少人才流失與文化斷層，同時保有寶貴的經驗與默契。
此外，AI 工具的應用與整合需要與企業原有流程密切配合，光靠新聘人才難以迅速推動落地。因此，內部再訓練成為目前最實際、也最具成本效益的解方。不論是針對基層員工的工具操作課程，還是為主管設計的數據決策訓練，都是提升整體 AI 素養、強化團隊競爭力的關鍵策略。
職場新規則：AI 工具力成為升遷與續聘門檻
雖然暫未見大規模裁員，但 AI 正在悄悄改變職場競爭規則。根據調查，能夠熟練操作 AI 工具、並將其整合進日常工作流程的員工，越來越被企業優先留用。升遷與續聘的標準也在無形中轉變，AI tool integration skills（AI 工具整合力）、prompt engineering（提示詞設計）、自動化流程規劃等新能力成為職場「隱性門檻」。
對於新鮮人而言，情況更加嚴峻。許多過去屬於初階白領的重複性任務，如資料輸入、簡單報表、客服基本答覆等，現在已經逐步由 AI 處理。新人想要脫穎而出，必須展現更強的問題解決力、流程整合能力，以及跨部門協作經驗。職場「入門票」不僅沒降低，反而因為 AI 普及而顯著提高。。
國際研究：AI 正逐步壓縮初階職位與薪資成長空間
這樣的趨勢也反映在近期多份國際研究。英國和美國的人力資源報告均指出，生成式 AI 在企業的應用將逐步減少初階白領職缺，使新鮮人或職場新手的競爭壓力加劇。同時，AI 所帶來的流程自動化，亦有機會拖慢部分職位的薪資成長空間，形成結構性的新挑戰。
不過，這並不代表 AI 就是職場「壞消息」。相反地，懂得善用 AI 的員工與主管，反而能因工具力提升，在職場上取得更高影響力與更好發展空間。
台灣職場現況：AI應用現實與結構性挑戰
在全球AI應用浪潮下，台灣的產業界正快速投入AI技術，不僅僅是大型科技公司，連傳產、金融、零售、醫療等各行業也紛紛啟動轉型。然而，整體觀察現階段的台灣職場現況，仍存在幾個明顯的結構性瓶頸與轉型落差：
1. AI導入程度與行業差異大
目前僅有約12%的企業將AI真正導入到整體營運流程，25%屬於部門或個人使用的試點階段，仍有近一半（46%）企業尚未有任何AI規劃。其中，工業製造、金融與科技產業的導入速度較快，但零售與醫療等產業則多處於觀望或早期階段。
多數企業傾向以外包或委外解決方案為主，僅有少數企業具備完全內部導入AI的能力，反映出技術與人才短缺的結構性問題。
2. 企業主動性提升，但投資相對保守
雖然近三成企業預計未來一年將增加AI預算，但目前仍有超過六成企業尚未投入任何AI相關經費，顯示多數公司仍以試探與觀望為主。
對於AI應用的期望，首重於「降低人力成本」、「提升營運效率」與「自動化流程」，但真正著重於數據創新、商業模式重塑與組織文化轉型的企業仍屬少數。
3. 最大痛點是人才短缺與內部數位素養不足
45%企業認為缺乏AI相關人才是推動AI的最大障礙，其次為導入成本過高與資料整合困難。僅有約四分之一企業提供員工AI相關訓練，且多數僅投入極低比例的訓練預算。
不同產業在AI應用能力與風險控管能力也有明顯差異，例如工業與金融業在風險控管相對成熟，但零售與醫療領域的人才與應用能力仍待加強。
4. AI真正帶來的「職場變革」尚未落地
雖然AI工具被認為可以有效減少重複性工作、釋放人力資源、提升決策效率，但現實上，多數企業仍在「試用」與「局部導入」階段，尚未出現普遍的「組織結構重組」或「職能大升級」現象。
在台灣，AI被期待能補足少子化與高齡化帶來的人力缺口，但若企業內部的數據治理、組織協作與數位素養未同步提升，AI效益將難以全面落地。
5. 產業結構轉型與教育人才斷層需同步突破
台灣長期以硬體製造為強項，AI應用主要集中於自動化與效能提升，但在B2B、B2C的數據創新與商業模式升級上，尚未形成「智慧應用」的產業生態。
現階段，企業需積極與政府、學界合作，推動跨域人才培育與AI素養提升。教育端也必須加速數位課綱與實務導向改革，否則將陷入「硬體強、應用弱」的困局。
總結來說，台灣職場現況正處於AI轉型的「早期擴散」階段，產業領頭羊已見初步成效，但多數企業仍在探索適合自己的導入模式與應用場景。若能補齊人才與內部數據治理的短板，未來AI將不只是提升效率的工具，更是推動台灣產業價值鏈升級、企業創新的核心動能。
觀察重點：未來五年將進入「AI 協作時代」
綜合調查結果與產業觀察，AI 並不是職場的毀滅者，而是一種「放大器」：它讓高效能者更強，也加速低效能者的被淘汰。工作型態將朝向「重組」而不是「消失」，新職能與新角色將大量湧現。能夠主動升級、懂得駕馭 AI 工具的員工與主管，才是未來五年真正的贏家。
AI 的發展同時也是「升級賽」，不是「淘汰賽」。新一代職缺將重視整合思維、跨界應用與數據敏感度。想要把握下一波職涯紅利，現在就是起點。
給讀者的三點提醒：如何迎戰 AI 轉型壓力？
1. 不被裁員不代表安全，升遷與續聘標準已經改變。檢視自己是否具備 AI 工具操作、流程整合與 prompt engineering 能力，這些將成為你的價值證明。
2. 不要低估 prompt 工程與工具整合力的重要性。能夠善用提示詞，快速串接不同 AI 工具的人，會成為未來團隊的關鍵角色。
3. 身為主管，請即刻佈局 AI 教育與內訓。提供員工持續進修資源，主動引進 AI 工具，才能讓團隊不被時代淘汰、留住優質人才。
下一步觀察焦點：台灣如何彎道超車？
未來一年內，台灣產業界值得重點關注以下議題：
企業是否能建立系統性的 AI 再訓練機制，協助員工全員升級？
是否有機會推動「AI 職能標章」或跨產業人才轉型方案，提升人力市場競爭力？
政府是否願意投入更多輔導與補助，協助中小企業加速 AI 轉型？
教育部門是否能將 AI 應用實作正式納入國高中與大學課綱，縮短學用落差？
這些問題的答案，將決定台灣在 AI 時代的人才與產業競爭力。
FAQ｜關鍵問答
Q1：這份報告的樣本是否具代表性？
是的，這份調查由紐約聯邦儲備銀行主導，涵蓋紐約州、北澤西與康乃狄克州三大經濟區的服務業與製造業企業，這些區域是美國東北經濟重鎮。報告採取隨機抽樣問卷，數據真實反映企業用人與轉型現狀，具有高度參考價值，並且多家主流媒體（如 Bloomberg、Reuters）同步引用。
Q2：AI 使用率提升為什麼不會立即造成大規模裁員？
目前多數企業將 AI 視為提升效率的輔助型工具，應用集中在內容生成、資料彙整、流程自動化等重複性任務。這些工作雖然由 AI 取代部分流程，但更高層次的決策、跨部門協作與面對複雜客戶需求，依然仰賴人力。同時，裁員會帶來團隊動盪與成本負擔，企業傾向先培養現有員工學習新工具，逐步升級而非直接大規模裁員。
Q3：哪些人最容易受到 AI 衝擊？為什麼？
初階白領職位、新鮮人，以及對 AI 工具有抗拒或學習意願不高的中階員工，是最容易被邊緣化的族群。AI 取代重複性任務後，這些職缺的需求量會下降；同時，企業更傾向保留能創造新價值、懂得與 AI 協作的員工。如果缺乏升級意識，或僅具備單一技能，很容易因為競爭力不足而失去職場優勢。
Q4：熟悉哪些 AI 工具與能力會成為職場加分項？
熟悉 ChatGPT、Claude、Notion AI、Office Copilot 等主流程 AI 工具操作，具備 prompt engineering（提示詞設計）、資料結構分析、跨平台工具整合與自動化流程設計能力，都會被企業視為極具潛力的升遷與續聘要素。能夠提出流程優化建議、主動串接新工具的員工，更容易受到主管賞識與拔擢。
Q5：企業主管面對 AI 浪潮，現在最該做什麼？
主管首要工作是啟動部門內部的 AI 教育與實作導入，讓員工理解 AI 的實際應用場景，而非僅止於「替代人力」。建議規劃定期培訓課程、導入內部案例實作，鼓勵員工跨部門分享成功經驗，並設計 KPI 鼓勵主動學習。主管若能及早布局，將有效提升團隊戰力與穩定度。
Q6：台灣該如何應對這波 AI 轉型壓力？有什麼建議措施？
台灣產業可從三大面向著手：首先，建立「職場 AI 工具素養認證」制度，提升全體員工的工具力；其次，教育部門應積極強化 AI 應用實作課程，讓學生提早接觸產業需求；最後，政府可擴大補助中小企業導入生成式 AI，降低數位落差。只有全社會協力，才能確保台灣在未來競爭中不落人後。
參考資料：
NY Fed Finds Modest Impact of AI on Jobs Even as Usage Increases
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-04/ny-fed-finds-modest-impact-of-ai-on-jobs-even-as-usage-increases
AI not affecting job market much so far, New York Fed says
https://www.reuters.com/business/ai-not-affecting-job-market-much-so-far-new-york-fed-says-2025-09-04
Is AI Leading to Layoffs? There’s Little Evidence So Far
https://www.barrons.com/articles/ai-jobs-layoffs-new-york-fed-report-617a9bd4
AI isn’t taking jobs, but it may be limiting pay growth, study finds
https://www.marketwatch.com/story/ai-isnt-taking-jobs-but-it-may-be-limiting-pay-growth-study-finds-06bc0277?
NY Fed survey sees minimal impact on jobs from AI adoption
https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/ny-fed-survey-sees-minimal-impact-on-jobs-from-ai-adoption
Forget rows about interest rates — we should watch out for AI
https://www.thetimes.co.uk/article/forget-rows-about-interest-rates-we-should-watch-out-for-ai-vmcxqcdx2
Artificial intelligence is threatening entry-level white-collar jobs
https://www.theguardian.com/global/2025/jun/02/artificial-intelligence-jobs-techscape
《台灣產業AI應用趨勢與展望報告》
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