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導入 AI、凍結新人職缺!企業追求效率,10 年後恐面臨「人才真空」

2025-10-22 撰文 李岱君
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很多企業領導人,都是從最不起眼的工作開始,但這樣的職涯路徑,可能走入歷史。

哈佛大學論文《生成式 AI 對不同年資員工的影響》(暫譯,原文:Generative AI as Seniority-Biased Technological Change)追蹤了近 28.5 萬家公司,發現導入 AI 的企業,初階員工人數從 2023 年第一季開始急劇下降,而資深員工卻穩定成長,為什麼有這樣的情況?

延伸閱讀:徵才不再看學歷?8 成企業改採「技能本位徵才」,亞馬遜、沃爾瑪都跟進

在 AI 時代,企業再也不需要新人「從底層學起」,與其培養新血,不如讓熟練的老員工搭配 AI,直接放大產能。於是企業選擇「凍結招募」,研究顯示,AI 企業的初級員工招募量平均減少 22%,離職率反而下降了。

同一份哈佛研究發現, 最受衝擊的,是那些學歷不到頂尖、堪稱中上的年輕人。他們既不夠便宜,也不夠稀有,職場機會因此呈現 U 型分布:頂尖留下、底層苟活,中間消失。

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生成式 AI 導致企業大幅削減入門職位的招聘,但組織的中間層(資深員工和經理層)相對穩定,甚至可能因為 AI 提高效率而工作量增強(Augmentation),企業傾向於保留現有資深員工並加速內部晉升。
經理人月刊

資深員工的「隱性知識」,反而在 AI 革命中擁有優勢

這一次的 AI 革命,資深員工擁有前所未有的優勢。

AI 使用門檻雖低,但輸入品質取決於領域知識(domain knowledge)。《CBS》指出,這些大型語言模型(LLM)是基於書籍、文章和網路上的書面材料訓練的,但年長工作者擁有大量的隱性知識(tacit knowledge),他們從經驗中學到的技巧可能從未被寫下來,這是 LLM 中不會有的知識。

資深人員知道「如何問對問題」、「如何判斷答案是否合理」、「這個產業的潛規則是什麼」,就算用 AI 生成報告,最後仍需要「確保分析準確、質疑它、挑戰它」,這就是為什麼企業現在傾向保留老手。

《華爾街日報》報導,軟體公司正在招聘更有經驗的工程師,放棄一些剛從學校畢業的初級程式設計師。如果 AI 能做初級任務,企業為什麼要招一個需要培訓的新人,而不是讓一個已經有經驗的員工用 AI 做得更快?

效率提升、掏空底層的隱憂:職涯階梯崩塌的「人才真空」

然而,看似合理的短期決策,卻在為企業埋下隱患:企業效率確實提升,但當底層職位被掏空,職涯階梯也正在崩塌,公司將會「人才真空」(void of talent)。

第一個後果是平均年齡持續攀升,導致某些產業逐步凋萎。《金融時報》(Financial Times)報導,如果企業持續不招新人,當現有員工退休、離職,卻沒有新人補上,製造、金融後勤等產業,可能在 10 年內面臨人才斷層。

延伸閱讀:「我的孩子很可能不會上大學」OpenAI 奧特曼如何描繪 AI 與人類共存的世界?

第二個後果是過度晉升不適任人才,AI 取代了入門級工作,也讓仍在職的初級員工更容易被提拔。這些人看似升得快,但實際上是因為沒有新人遞補、沒有完整訓練流程,企業只能在有限人力中升出管理者。

現在的資深員工都是在沒有 AI 的年代成長,他們有扎實的基礎,再加上 AI 如虎添翼。但如果新一代從來沒有機會做「苦工」、累積「基本功」,當他們被推上資深位置時,真的能勝任嗎?

最後一個後果,是組織內的學習鏈斷裂。過去,知識傳承是透過「做中學」,資深員工在指導新人時,也在傳授隱性知識,但當 AI 取代苦工,這條學習鏈就斷了。《世界經濟論壇》的報告警告,當進入職場、改變階級的初階職位一一消失,社會階級的流動將會更僵化。

企業跟員工都要有「沒有人知道 10 年後的工作是什麼」的認知,員工不能再依賴僵化的職涯規畫,而是需要學會不斷適應;企業也要信任員工,並在工作場所中培養員工的韌性(resilience)、適應性(adaptability),才有能力面對不確定的未來。

核稿編輯:林庭安

資料參考:FortuneHBRFT哈佛經濟學院CBS

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