近日，波士頓諮詢公司（BCG）旗下亨德森研究所發布一份最新研究報告《AI 將重塑更多的工作，而不是取代》（AI Will Reshape More Jobs Than It Replaces），透過對美國勞動市場進行細緻的模型分析，深入探討人工智慧（AI），特別是具備自主決策能力的代理 AI，在未來 2 至 3 年間對職場帶來的實際影響。
報告指出，外界普遍擔憂 AI 將大規模取代人力的情況，短期內並不會出現。相較之下，AI 更可能改變約 50% 至 55% 的工作內容，推動職務技能、工作流程與生產模式全面轉型。
至於完全被 AI 取代的職位比例，預估需到 5 年甚至更長時間後，才可能達到約 10% 至 15%。
AI 對工作的真實影響：重塑遠大於取代
報告將美國約 1.65 億個職位、涵蓋 1500 多種職業進行拆解，並依據 AI 影響程度分為六種類型。
其分析邏輯不只是判斷「AI 能不能做這份工作」，而是進一步追問：AI 是否能拆解並自動化其中的任務、是取代人還是輔助人，以及效率提升後市場需求是否會隨之擴大。
首先是「增強型角色」（Amplified Roles、佔 5%），這類工作在 AI 加持下生產力大幅提升，甚至帶動整體需求增長，職位不減反增，人依然是核心價值創造者，薪資水準也可能隨之上升，典型如軟體工程師與部分律師。
其次是「再平衡型角色」（Rebalanced Roles、佔 14%），AI 主要接管重複性或基礎性工作，但職位本身仍然存在，只是工作重心向更高層次任務移動，因此對技能要求明顯提高，並伴隨大規模再培訓需求，例如內容行銷與學術研究領域。
第三類是「分化型角色」（Divergent Roles 、佔 12%），AI 會取代部分工作內容，但整體產業仍有擴張空間，導致初級職位減少、高階職位需求上升或技能要求提高，常見於保險銷售與 IT 技術支援等職位。
第四是「替代型角色」（Substituted Roles 、佔 12%），在這些職位中，AI 已能直接完成核心任務，而市場需求成長有限，因此整體職位規模可能下降，例如部分金融分析師與客服中心人員。
第五類為「賦能型角色」（Enabled Roles 、佔 23%），AI 更像嵌入式工具，改變的是工作方式而非職位本身，例如臨床助理與實驗室技術人員借助 AI 提升記錄與分析效率，但核心工作仍由人完成。
最後是「低暴露型角色」（Limited-exposure Roles 、佔 34%），這類工作短期內受 AI 影響較小，多依賴現場操作、人際互動或複雜判斷，例如醫師與教師等職業。
整體來看，報告認為未來 2 至 3 年內，約 50% 至 55% 的職位將經歷不同程度的「重塑」，涵蓋增強、再平衡、賦能以及部分分化與替代型職位的調整過程；真正被完全淘汰的工作僅約 10% 至 15%。
換句話說，大多數人不會直接失業，但幾乎所有人都必須面對工作內容與技能結構重新定義的現實。
為何 AI 更傾向「重塑」而非「取代」？
報告指出，AI 對工作的影響取決於三大關鍵因素。
首先是任務自動化比例。只有當一個職位中超過 40% 的任務可被 AI 處理時，才較可能被大幅改變。目前約 43% 的職位達到這一門檻。
其次是人機關係定位。涉及情感判斷、人際互動或複雜決策的工作，AI 更傾向扮演輔助角色，而非完全取代人類。
第三則是需求是否擴張。當 AI 降低成本並刺激市場需求（如軟體開發），反而可能創造更多職缺；反之，若需求固定（如客服標準問答），才較可能出現裁員。
以軟體工程師為例，AI 雖可快速生成程式碼，但系統架構設計與商業邏輯理解仍高度依賴人類，因此高階人才需求不減反增。
企業與職場人的應對策略
面對 AI 浪潮，報告建議企業應將人才策略納入整體競爭布局，而非僅聚焦短期成本控制。重點不在於裁員，而是重新設計工作流程、角色分工與績效評估方式。
同時，企業應加大再培訓與轉職支持，協助員工從執行型工作轉向判斷與決策導向角色，並建立正向的 AI 文化，讓員工將其視為提升效率的工具，而非威脅。
對一般職場人士而言，關鍵在於主動學習 AI 工具，並強化判斷力與系統性思考。
報告特別指出，初階職位可能首當其衝，但具備經驗與高階技能的人才，未來反而更具市場價值。
