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不只是科技業大砍人!白領階層裁員潮洶湧而來,背後原因為何?

2023-06-01 整理.撰文 盧廷羲
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近兩年,全球科技業掀起大規模裁員潮。裁員追蹤網站 Layoffs.fyi 統計,今年只過了 5 個月,就有 698 家科技公司裁員,共計超過 19.7 萬人被解僱,超過去年的 16.4 萬人。

美國勞動就業研究機構 Employ America 分析去年 3 月到今年 3 月期間,美國失業的白領階層,一口氣增加了 15 萬人,其中包含專業服務、管理、電腦、工程與科學家。

《華爾街日報》(The Wall Street Journal)在〈正在消失的白領工作〉(The Disappering White-Collar Job)一文解釋了此現象的可能成因,包含企業過度招聘,加上利率上升,引發了長達數個月的白領階層裁員潮。更重要的警訊是,許多公司正重新考慮白領階層的「價值」,甚至可能出現永久性的改變,例如白領工作者被人工智能所取代。

延伸閱讀:請別相信 AI 不會取代人類工作!AmazingTalker 趙捷平:大裁員潮來了!遺憾的是由我出發

疫情後變化:白領過剩、藍領缺工

美國有線電視新聞網(CNN)在〈白領員工正感受到聯準會升息的衝擊〉(White-collar workers are feeling the brunt of the Fed's rate hikes)指出,聯準會(Fed)連續 14 個月升息、抑制物價,加上勞動力成本上升,使企業考慮裁員,首當其衝的就是白領階層。

數據顯示,美國去年 9 月增加了 26 萬 3000 個工作機會,高於分析師預估的 25 萬個,其中增長最快的是飯店業、製造業、建築業等藍領工作。對比來看,金融、商業部門的就業人數大幅下降;法律、廣告業務也下滑。麻省理工學院經濟學教授大衛.奧托(David Autor)研究發現,在新冠肺炎疫情之後,低收入者的工資反而增長更快。

到了今年 3 月,IT 部門裁員數比去年增加 88%、金融與保險業裁員比去年同期增加 55%、製造業僅上升 25%。《華爾街日報》指出,企業現階段的重點是留住藍領階層員工,像是服務生、倉庫工人、司機等。舉例來說,全食超市(Whole Foods)與迪士尼(Disney)近幾周宣布裁員,但他們保留了雜貨店店員、主題遊樂園的服務生等工作。

為什麼白領階層比藍領階層更受影響?其中一個原因是,科技、金融、房地產等白領員工,疫後有招募過度擴張的狀況。求職網站 Indeed 的經濟學者尼克.邦克(Nick Bunker)說,企業開始意識到,他們僱用了過多的員工,並打算削減成本。藍領階層則是在疫情期間就已大幅裁員,疫後這些工作需求上升,反而出現缺工現象。

白領面對的另一衝擊:AI 技術興起,應用範圍擴大

另一個影響白領裁員潮的因素,來自於新技術的興起,尤其 AI 應用範圍的大幅提升。

曾任麥當勞、富豪汽車(VOLVO)數位長(CDO,chief digital officer)的阿蒂夫.拉菲克(Atif Rafiq)接受《華爾街日報》採訪時說,企業雖然對知識型工作者的需求處在高峰期,但他們希望用更少的人力,來處理相同的工作任務。

臉書(Facebook)母公司 Meta 執行長馬克.佐克柏(Mark Zuckerberg)今年宣布裁員 1 萬人,他告訴員工,新技術能使營運更有效率,因此很多原有的工作會慢慢消失。

IBM 執行長阿文德.克里希納(Arvind Krishna)也說,他們將延緩招募,分析哪些工作可以由 AI 來執行。美國叫車服務平台 Lyft 新任執行長大衛.里舍(David Risher)說,他們的組織管理從「8 層」減少到「5 層」,在組織推動扁平化過程中,會裁掉 1000 個白領工作者,以利於創新。

延伸閱讀:你會被 AI 取代,還是因此變更專業?黃仁勳:從輝達 3 個故事學成功

相較之下,藍領階層的技術熟練,像是倉儲工人有能力使用電腦,在自動化產線上操作機器,被取代的機率反而較低。

總結來說,專家建議,面對裁員潮與 AI 技術的衝擊,不論是白領、藍領工作者,都應持續深耕新技術,避免被淘汰。

參考資料:The Wall Street JournalCNN

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你是在帶領團隊,還是在當高級保母?交辦前「少了這一步」,只會愈管愈累

2026-06-17
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「這個地方要不要先給主管看一下?」

Bella 盯著簡報第二頁,手停在鍵盤上。她原本想把標題寫成「年度方案回顧」,但想起上次主管看完簡報後,不只改了標題,也調換頁面順序。她心裡有點猶豫:現在傳去問,怕主管覺得她連標題都拿不定主意;先照自己的想法做,又怕晚一點被要求整頁重來。想了幾秒,她還是把檔案傳了過去。

不只簡報如此,整理客戶名單時,「產業別」和「客戶規模」要不要分開列,先問;回覆客戶的信,語氣夠不夠穩妥,先問;會議報告的結論要不要再補充一段說明,也要先問。這些確認看似都合理:她想降低出錯機率,也不想讓主管事後大改。只是久了之後,團隊慢慢養成一個習慣:遇到不確定的地方,先停下來等主管點頭。

延伸閱讀:時刻緊盯員工,是主管失敗的開始!不做「微管理」,如何避免有人脫隊?

部屬凡事先問,主管就會變成最後關卡

微觀管理常被說成控制欲太強,但在工作現場,主管多半是怕事情失控。上次部屬交來的成果不如預期,最後由主管收尾;這次主管自然會想盡早介入、看得更仔細,避免問題拖到最後才難以收拾。

問題是,盯得太細會讓部屬學到另一件事:反正主管最後都會改,自己不用太早下判斷。久了之後,部屬遇到小事也先問,主管也得花時間處理原本可以由部屬決定的細節。

根據蓋洛普(Gallup)研究,當員工覺得自己的意見被重視、能參與決策,通常更願意對成果負責。高敬業度團隊的生產力比低敬業度團隊高出 18%,獲利能力也高出 23%。想讓部屬願意多想一步,就不能把每個判斷都收回來。

一直被問細節?先用 5W2H 說清任務規格

部屬一直回來問細節,不一定是能力差,也可能是任務一開始就沒有被說完整。一句「這份報告盡快弄好」,聽起來省時間,後面卻容易出現一連串問題。部屬不知道報告給誰看、要解決什麼問題,也不知道哪些資料能用。

主管可以先把任務背景、產出、使用情境、期限、負責人、協作對象、做法和資源限制講清楚,也就是 5W2H:為什麼要做、要交出什麼、在哪裡使用、何時完成、誰來做、需要和誰合作、怎麼做,以及有哪些限制。

例如,不要只說:「這份競品報告周五前給我。」可以改成: 「周五下午 4 點前,整理 3 家主要競品的價格、通路和主打客群,做成 10 頁內的簡報。這份資料會給下周策略會議使用,目的是判斷我們下一季要先調整哪個產品線。」

任務規格清楚,主管後面就少一點臨時補充,部屬也比較能掌握任務目的、產出形式和判斷方向。

如果部屬仍然遲疑,主管也可以補一句:「這件事交給你,是因為你熟悉客戶資料,也能整理出判斷依據。」讓部屬知道自己被交付任務的原因,比較容易扛起責任。

成果總是一再重改?QQCDR 幫你對齊驗收標準

很多主管以為任務名稱、期限、格式都交代了,就算溝通清楚。等到成果交上來,才發現品質不對、成本超出,甚至踩到不能犯的規則。

尤其任務涉及對外製作、委外執行或跨部門協作時,更需要把驗收標準說清楚。5W2H 說的是任務規格, QQCDR 說的是最後怎麼驗收。它包含品質(Quality)、數量(Quantity)、成本(Cost)、期限(Deadline)和規則(Rule)。

同樣是競品報告,如果主管只說「整理一下競品」,部屬可能交出一份數字一堆、卻看不出結論的簡報。若改成:「請分析 3 家核心競品,每家公司至少包含價格、主要客群、通路打法和近期促銷。簡報控制在 10 頁內,周五下午 4 點前完成,內部採購數據不能放進檔案。」部屬就更清楚成果要符合哪些條件。

驗收標準先講明,主管就不用在過程中一直補充:「這個也要」「那個不能少」。部屬也不會做到最後才發現,主管心中的及格線和自己想的不一樣。

依 10-80-10 畫出容錯範圍,執行期才不用一直插手

主管會忍不住插手,多半是不清楚部屬出了什麼狀況可以自己處理,什麼狀況一旦出錯就難以補救。界線沒有畫清楚,每個小偏差看起來都像可能出事。

這時可以用 10-80-10 來分配管理力氣。 前 10% 先對齊目標、規格和標準,同時說清楚這件事為什麼重要、對部屬有什麼期待;中間 80% 讓部屬自己執行;最後 10% 主管陪著收尾、給回饋,確認成果符合當初設定的標準,避免又把成果拿回來自己改。

中間 80% 要能真的交給部屬,主管得先說清楚容錯邊界。例如:「單筆花費 5000 元以內,你可以先決定;如果會影響客戶承諾、對外報價或專案時程,就要先回報。時程如果需要調整,也要提前說,不用等到期限前才講。」這樣部屬知道哪些地方能自己處理,主管也不用看到一點變動就急著介入。

延伸閱讀:別再當救火隊長!掌握交辦與追蹤 6 技巧,拒絕「自己做到死」、讓部屬自動交出好成果

把追蹤節奏和授權邊界,帶回職場練習

經理人

主管真正卡住的,往往是放手之後該怎麼追蹤。當任務重要、部屬又還不夠熟悉的時候,主管很容易讓確認進度變成逐一審查,給的建議也不知不覺變成指令。《經理人》商管 LAB 推出《高績效主管的交辦學》線上課程搭配陪跑方案,協助主管在真實任務中練習交辦後的追蹤與授權:

1. 搞清楚哪些事可以交出去: 課程會帶你拆解任務風險,判斷哪些事可以讓部屬自己決定,哪些狀況必須回報主管,避免一擔心就全程插手。

2. 找到自己的追蹤節奏: 陪跑方案會搭配每周作業,練習安排任務前段、中段、完成前的確認方式,讓主管掌握進度,也讓部屬保有做事的空間。

3. 從回饋調整怎麼介入: 主管最難判斷的是哪裡該放手、哪裡該介入。陪跑方案提供學員問題回覆與直播 QA,協助你把工作現場遇到的狀況拿出來討論,修正下一次追蹤與授權的做法。

資料來源:Gallup Q12 Meta-Analysis

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