《富比士》報導，代理 AI（Agentic AI）帶來的最大討論焦點，往往集中在工作機會被取代與消失的議題。然而，數據所呈現的另一面卻顯示，AI 不僅正在改變既有職位，更持續創造大量全新的工作機會，而這項發展相較於失業議題，獲得的關注明顯較少。
新領時代來臨：AI 帶動百萬新職缺，人才需求全面翻轉
相較於外界普遍聚焦 AI 將取代工作機會的討論，最新數據顯示，AI 也正快速催生大量新興職業。根據 LinkedIn 今年 1 月公布的分析，自 AI 技術普及以來，全球已新增超過 130 萬個相關職缺，包括 AI 工程師、前線部署工程師及資料標註員等新興職務；同時，AI 基礎建設擴張也帶動超過 60 萬個資料中心相關工作機會。
LinkedIn 將這波轉變稱為 New-Collar「新領人才」時代，意指人才需求不再只看傳統學歷，而是結合知識工作、進階技術能力與人類特質。其中，AI 工程師更已連續兩年成為美國成長速度最快的職位。
世界經濟論壇（World Economic Forum）在《未來工作報告》中預估，到 2030 年全球將新增約 1.7 億個工作機會，雖然有 9,200 萬個職位可能因技術變革而消失，但整體仍將淨增加約 7,800 萬個工作。其中，AI 與機器學習相關專業人才被列為未來成長最快的職業類別之一。
麥肯錫（McKinsey & Company）則進一步提出代理式組織概念，認為未來企業運作將逐漸形成「人類與 AI 代理共事」新模式。在這樣的環境下，員工的角色不再只是執行任務，而是負責協調、監督及管理 AI 系統，確保其能有效完成工作目標。
不只需要工程師：企業搶前線部署、治理與安全人才
從企業的人才布局來看，最先受到 AI 浪潮帶動的仍是技術相關職缺。除了傳統的 AI 工程師外，許多企業近年開始招募能直接深入客戶現場、協助建置與調整 AI 工作流程的人才。這類被稱為前線部署工程師的角色，負責串接企業需求與 AI 技術應用，被視為代理式 AI 時代的重要推手。包括 OpenAI、Anthropic、Google 等科技公司都已將其列為重點招募職位。
《富比士》提及，隨著 AI 應用逐漸從實驗階段走向實際營運，企業對治理與風險管理人才的需求也同步升溫。除了確保系統符合各國法規與監管要求，相關人員還必須處理演算法偏誤、資料隱私與模型透明度等問題。不少企業也開始設立專責團隊，負責推動 AI 工具導入、員工培訓與跨部門協作，希望讓新技術真正融入日常工作流程，而不只是停留在測試階段。
AI 能力提升也讓資訊安全成為新的關注焦點，這裡的安全需求不只是傳統資安，而是針對 AI 系統本身進行紅隊演練。AI Red Team Engineer 會以對抗方式測試模型是否容易被越獄、是否會產生不安全行為，當 AI 代理不只是回答問題，而是能調用工具、執行任務時，這類測試也成為部署前的必要防線。因此，專門模擬攻擊情境、測試模型漏洞的 AI 安全人才逐漸受到重視。也有企業開始尋找能重新設計工作流程的人才，負責規劃人類與 AI 的分工模式，確保自動化系統在提升效率的同時，仍能維持決策品質與營運穩定。
相較於技術職位，真正龐大的就業成長可能來自非工程領域，每 20 個 AI 代理新職位中，有 10 個不是工程職。麥肯錫指出，未來最具規模的新興工作類型，將是受到 AI 強化的一線工作者，包括策略、產品、人資、法務、銷售、客服成功與稽核角色等職務。這些工作並非被 AI 取代，而是在 AI 協助下改變工作內容與技能需求。
以企業顧問與產品管理為例，愈來愈多組織開始尋求能夠理解 AI 技術、同時具備商業思維的人才，協助評估應用場景、規劃導入策略，並將技術能力轉化為實際商業價值。LinkedIn 的數據顯示，AI 顧問與策略相關職位已成為成長最快的新興職業之一，反映企業對數位轉型人才的需求正快速增加。
除了職能轉變，企業組織架構本身也開始出現新的管理模式。《富比士》指出，部分研究機構預測，未來 AI 代理將如同員工一般被納入企業營運體系，因此專責管理數位勞動力、協調人機協作的主管角色也將逐漸成形。與此同時，負責訓練 AI、優化模型表現的資料標註與訓練人才，以及設計 AI 對話體驗的內容與互動專家，也成為企業擴大導入 AI 過程中的重要支援力量。
當 AI 成為數位員工：企業如何打造人機協作新模式
AI 導入範圍持續擴大，也開始改變企業內部的人力管理與組織運作方式。過去人資部門主要負責員工招募、培訓與績效管理，但在 AI 代理逐漸參與日常工作後，企業也開始思考如何規劃人機協作模式，包括工作流程重新分配、組織架構調整，以及未來人才培育方向。部分研究機構甚至認為，未來企業的人力規劃不再只考量員工數量，還必須將 AI 代理納入整體管理架構之中。
法務與合規領域同樣出現新的需求。隨著企業大量導入生成式 AI 與代理式 AI 系統，智慧財產權、資料使用權限及法規遵循等議題日益受到重視。如何確保 AI 應用符合法律規範，並降低營運風險，已成為企業推動 AI 專案時不可忽視的一環。
AI 也正在重塑業務與客戶服務部門的工作模式。過去需要耗費大量時間進行的市場研究、客戶資料整理與後續追蹤工作，如今愈來愈多交由 AI 處理，讓業務人員能將更多心力投入客戶經營與商務開發。與此同時，企業也開始需要熟悉 AI 應用的人才，協助客戶導入相關工具、追蹤使用成效，並推動後續擴大應用。隨著 AI 治理與監管要求逐漸成形，企業對風險管理與稽核專業人才的需求也明顯增加。除了檢視 AI 系統是否符合內部規範外，也必須確保相關應用符合國際標準與監管要求，例如 AI 管理系統標準 ISO 42001，以提升系統透明度與可信度。
《富比士》補充，從這些人才需求的變化可以看出，企業導入 AI 已不再只是技術升級，而是牽動整體組織運作模式的調整。當愈來愈多企業開始招募相關人才，也代表 AI 正逐漸從實驗性工具轉變為營運核心的一部分。KPMG 研究指出，約七成大型企業計畫在未來三年內進行組織重整，而這些新興職務與能力需求，正是企業邁向 AI 驅動營運模式的重要訊號。
儘管外界仍持續關注 AI 對既有工作的衝擊，但從人才市場的變化來看，AI 同時也正在催生一批過去未曾存在的新型工作。《富比士》指出，未來企業競爭力的關鍵，或許不只是擁有最先進的 AI 技術，而是能否建立一套有效的人機協作機制，讓人才與 AI 代理在同一套組織架構下發揮最大效益。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《富比士》、World Economic Forum，圖片來源：Unsplash。
