AI 時代只剩四種人能留下來？科技職場留人邏輯的根本轉變
科技公司裡哪些人會被 AI 取代、哪些人會留下來？這個問題最近在創投與創辦人圈引發了一場討論。起點是產品與成長營運者 Yoav Rechtman 轉發的一個論點：隨著 AI 承接越來越多科技公司的內部工作，最終能留下來的角色將只剩四種原型。
四種原型，押注底層能力而非職稱
Rechtman 的框架完全捨棄職稱，改用底層能力來定義誰能留下來。
第一種是高速交付的產品工程師與通才建造者，靠著善用 AI 工具快速出貨維持價值。
第二種是資安、SRE 與基礎設施專家，負責穩住 AI 大量生成的輸出，確保組織不因此失控。
第三種是具備高社交智能的銷售、客戶體驗與人才營運人員，做的是 AI 還沒辦法替代的關係工作。
第四種是法務、財務與治理等「組織大人」，在快速推進的組織裡扮演煞車與把關的角色。
這個框架想說的是，決定誰留下來的不是職稱，而是速度、系統思維、社交智能、風險管理這四種底層能力。
替代信號已出現，而且集中在特定族群
這個論點並非憑空而來，Goldman Sachs 研究發現，2025 年上半年，AI 暴露職業中（工作內容容易被 AI 取代的職業），20 到 30 歲族群的失業率上升近 3 個百分點，明顯高於其他產業的同齡族群。軟體開發、客服與文書類職位的入門職缺也大幅萎縮。
若 AI 全面應用至目前可處理的所有任務，同一份研究估計，美國約 2.5% 的就業將面臨「直接替代」風險，而隨著採用速度加快，這個比例還會繼續上升。
Anthropic 經濟指數的資料提供了更細緻的職業層級圖像。目前 AI 使用率最高的職業中，電腦程式設計師的任務覆蓋率高達 75%，位居所有職業之首；客服代表緊隨其後；資料輸入員的覆蓋率也達 67%，文件讀取與資料輸入這類核心任務已呈現顯著的自動化趨勢。
這三個職業恰好都落在框架所定義的「可取代層」。
值得注意的是，這些高暴露職業的工作者平均薪資比低暴露職業高出 47%，教育程度也更高。也就是說，受 AI 衝擊最深的，不只是低薪基層工作，也包括過去被認為相對安全的白領職位。
年輕工作者的情況尤其值得關注。Anthropic 經濟指數顯示，22 至 25 歲工作者進入高暴露職業的就職率，在 2024 年出現明顯下滑、較 2022 年下降約 14%，且統計上剛達顯著水準；同樣的趨勢在 25 歲以上的工作者中並未出現。
企業端的裁員數字更為直接。2025 年全年企業裁員逾 120 萬人，創 2020 年以來新高，其中約 5.5 萬人（佔總裁員數約 4.5%）明確歸因於 AI，數據來源為 Challenger, Gray & Christmas。
Amazon 以 AI 精簡架構為由，裁減 1.4 萬個企業職位；Salesforce 在執行長宣稱 AI 已處理高達一半內部工作量後，削減了 4,000 個客服職位；HP 則計劃在 2028 年前裁員最多 6,000 人。
Goldman Sachs 的研究也發現，行銷顧問、平面設計、行政庶務與電話客服等職類的雇用需求已低於長期趨勢線——這些職類恰好就是框架所定義的「可取代層」。
投資人的錢，正在沿著這個框架流動
創投圈對這個框架的反應不只是訊息轉發，而是用資本押注。
框架裡的第一個類別「高速通才建造者」，對應的是 AI 編碼助手的投資熱潮。Cursor 母公司 Anysphere 傳出正在以 270 億美元估值洽談新一輪融資。
a16z 目前超過 40% 的投資組合指向 AI 公司，包含法律 AI 平台 Harvey（估值 80 億美元）、自動化資安合規工具 Vanta（42 億美元）、員工管理平台 Rippling（110 億美元）。
這些公司都坐落在多個類別的交叉點，而非圍繞單一傳統職能建構。
獲得最大絕對資本投入的是資安與基礎設施類別。a16z 在 2026 年 1 月募集了 150 億美元，其中 17 億美元專門投向 AI 基礎設施。背後的邏輯很直接：隨著 AI 生成的程式碼、內容與決策在組織中大量增生，負責讓這些輸出保持穩定、可稽核、安全的人，在結構上就變得無可取代。
Sequoia 合夥人 Sonya Huang 在 2025 年 5 月的 AI Ascent 大會上說：「我們正在進入豐盛時代，AI 讓曾經稀缺的勞動力幾乎以零成本在任何地方都能取得」，這句話背後的邏輯是，真正稀缺的東西已經不再是執行量，而是凌駕其上的判斷力與關係智慧，也就是框架裡「熱人脈」與「組織大人」兩個類別所代表的能力。
框架的解釋力，以及它沒說清楚的事
不過這個框架有一個值得正視的反證。Anthropic 經濟指數的研究指出，儘管個別職業與族群的替代訊號已清晰可見，在整體失業率數據中，目前尚未觀察到 AI 對最高暴露職業工作者造成顯著的失業率上升。
替代正在發生，但其規模在宏觀數據中，仍難以與其他經濟因素區分。任何過於確定的預測，都需要對這一點保持謹慎。
而框架本身其實也有結構性的盲點。現實組織裡充滿混合型角色，包括同時負責出貨 Demo 的銷售工程師、同時撰寫產品規格的法務顧問，都不容易被歸進任何一個類別。
此外，更根本的問題在於人才管線。框架裡最脆弱的角色，也就是初階分析師、入門客服專員，恰恰是培養「組織大人」判斷力的訓練場域。大規模移除這些職位，短期看起來是效率提升，長期卻會壓縮培養高階判斷力的人才路徑。
Anthropic 經濟指數的分析，已顯示年輕世代進入高暴露職業的管道正在收窄，若這個趨勢持續，長期影響將遠超過單一職位的消亡。
PwC 2025 年全球 AI 就業晴雨表的數據，或許最能說明這個框架的真正意涵。數據指出，AI 暴露職位的職缺數量成長了 38%，但薪酬溢價幾乎全部流向了已展現 AI 技能的工作者。換句話說，這個框架與其說是在預測哪些職稱會消失，不如說是在描述一場技能分化的加速——AI 不是讓某些職位消失，而是讓同樣職位內部的勝負差距急遽拉大。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Forbes、Anthropic，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）