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50%職缺被取代，但機遇就在眼前

AI技術正快速改變職場規則，根據麥肯錫報告《工作的新未來》，到2045年，全球50%的職缺可能被AI接管，這一時間比2017年的預估提前了約十年。其中，歐美地區約30%的職缺將實現部分或完全自動化，尤其是零售、製造和金融行業受影響最大。高盛報告進一步指出，全球3億份全職工作的工作量可能被AI取代，特別是文職工作自動化比例高達46%，法律工作為44%，傳統工作模式正被重新定義，職場穩定性成為一大挑戰。

但AI並非僅是挑戰，更催生了全新職業需求。預估AI將創造700萬新職位，集中在高科技、生物科技與醫療等領域。新興職位如放射科AI操作專員。同時，對STEM（科學、技術、工程、數學）技能的需求迅速增加，為技術型人才提供了更多機遇。

面對這樣的快速變化，技能轉型成為關鍵。企業正加速推動培訓計劃，例如微軟的「AI就業學習路徑」，幫助員工掌握數據分析與AI操作技能。未來，結合技術能力與情感技能的多元專才，將在職場中占據更大優勢。

AI以全新的方式改變工作的本質，推動智慧協作的實現。以下五種典型轉變正在重塑職場規則：

快速適應： 工具加速新人上手，縮短適應期，提高工作產出。

提升效率： 智能客服與數據分析工具，讓多任務處理更流暢。

專注創新： 可接管重複任務，人類可專注於策略性與創造性工作。

優化資源： 優化生產排程，提高資源利用率與生產效率。

重塑分工： AI接管低技能任務，讓員工轉向高價值角色。

這些新面貌不僅重塑了職場規則，也為智慧協作鋪平了道路。

AI改變了工作的模式：從「人找事」到「事找人」

AI的智慧協作模式正在顛覆傳統的工作分配方式。過去由主管分派任務的「人找事」模式，因低效率和資源錯配飽受詬病，而如今，「事找人」的高效協作正成為新標準。

傳統模式：「人找事」的挑戰

在傳統模式中，任務分配依賴主管逐一詢問進度，才能決定誰接新任務，過程低效且易於錯配資源。部分員工負擔過重，部分卻閒置，拖慢整體進度。

現代模式：「事找人」的高效協作

AI能即時分析員工的技能與負荷，快速匹配最適合的人選。例如，AI可篩選具相關經驗且負荷較輕的員工，直接通知其執行任務。這樣的分配方式更快速、高效且精準。

智慧協作的改變

AI實現了公平透明的工作分配，減少了溝通成本並提升效率。這一模式已在辦公室、零售及製造等領域廣泛應用，展現了智慧協作的巨大潛力。

人機協作的最佳拍檔: 速食店的AI廚師 

在速食行業，Flippy這款AI機器人徹底改變了廚房的運作方式。它能精準掌控薯條的烹飪時間，炸出每一根金黃酥脆的薯條，同時高效協調多項烹飪任務，顯著縮短餐點製作時間並減少浪費。有了Flippy的協助，員工能專注於顧客服務，例如推薦新品或提供更個性化的互動。AI負責繁瑣的操作，人類則專注情感交流，這種分工充分展現了智慧協作的價值，提升了效率與顧客滿意度。Flippy的應用只是開始，人機協作的潛力正逐步釋放，未來將在更多行業中帶來革新。

「娜娜幫我」化身職場效率神器

繁瑣的行政工作和活動管理往往佔據大量時間，而「娜娜幫我」這款智慧AI助理正以高效解決方案，徹底改變職場運作模式。

無論是會議安排、差旅行程還是活動管理，「娜娜幫我」都能提供自動化支持。例如，它能根據與會者的日程自動安排會議，並發送通知和會議記錄，省去反覆確認的麻煩。針對差旅，AI助理可以協調行程、簡化報銷流程，讓員工專注於核心任務。在活動中，它還能記錄參會名單、整理交流細節，確保每個環節井然有序。

而在現有的企業資源系統中，AI助理已被廣泛應用於提升工作效率，分為知識型、行政型和決策型三種類型。知識型AI助理可以快速解答專業問題，行政型AI助理高效處理日常瑣事，決策型AI助理則通過數據分析提供精準建議，幫助企業做出更明智的選擇。想讓工作更省心？來試試看「娜娜幫我」如何簡化你的日常！

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圖片來源: 鼎新數智

AI是機遇，也是挑戰

AI正以驚人的速度改變職場生態，為企業和個人帶來效率提升的同時，也伴隨著分工與技能轉型的挑戰。

低技能崗位逐漸被AI取代，而新興職位則對員工的創造力與技術能力提出更高要求。企業需加速推動技能培訓，個人則需快速適應AI時代的新需求。此外，AI的決策高度依賴數據，數據治理的質量將直接影響其公平性與可靠性。

在這場技術革命中，挑戰與機遇並存。如何在擁抱AI的同時，保護人類的核心價值，將成為未來的關鍵課題。

數智思維：用智慧驅動職場與企業發展

在AI技術滲透職場的時代，真正的競爭力不僅來自於技術的應用，更源於一種全新的思維方式——數智思維。這種思維強調以目標為導向，通過AI技術和數據分析，實現高效的決策與行動。

數智思維的核心可用SUPA模型來概括：

1. 感測（Sensing）：隨時掌握外部環境與內部數據的動態，如市場趨勢、員工負荷或生產效率，快速發現機會與風險。
2. 理解（Understanding）：通過分析數據，提取有用的洞察，理解問題背後的深層邏輯，為決策提供支持。
3. 計畫（Planning）：以目標為導向，制定精準的解決方案，確保資源分配高效有序。
4. 執行（Acting）：快速將行動落地，分配任務到最合適的人或工具，實現決策的價值轉化。

AI技術的快速發展，讓智慧協作與數智思維成為我們應對未來挑戰的利器。當數據被轉化為洞察，並以智慧驅動行動時，AI不僅是挑戰，更是解鎖未來機遇的關鍵。擁抱智慧協作，我們將共同邁向更加高效且可持續的職場未來。

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