這幾年企業老闆一直喊「少子化缺工」，但我在想，那些消失的初階職缺，真的是「缺」嗎？還是根本就被悄悄消滅了？
溫水煮青蛙：台灣特有的認知盲區
2024 年開始，生成式 AI 和 AI Agent 技術大量導入企業，部分公司已經在縮減初階白領職缺。但在台灣，這波「AI 取代潮」被一個完美的理由掩蓋了——少子化。
當企業開出初階職缺找不到人，或乾脆直接用 AI 取代，社會和媒體習慣性地把問題丟給「少子化」。這種集體認知盲區，讓我們錯過了提前因應勞動力結構改變的時機。
相較於美國科技業和白領市場在疫情後與生成式 AI 出現後，職缺數量有明顯變化，基礎職位需求下降、要求年資提高的趨勢很清楚，台灣目前缺乏大規模量化研究。這很像溫水煮青蛙——等發現的時候，人才斷層的風險已經浮現了。
被拆掉的樓梯：學徒制正在瓦解
以前白領人才的養成靠的是「學徒制」——新人從找資料、寫初稿、貼標籤、寫基礎程式碼這些瑣碎工作中，慢慢熟悉產業邏輯。但這些工作，現在有部分正被 AI 工具承接。
紐約大學專業研究學院院長 Angie Kamath 在訪談中用過一個比喻：「樓梯被拆掉」。企業如果取消大量入門職位，就像拆掉建築物一樓通往二樓的樓梯，卻期待樓上的人依然存在。
更值得關注的趨勢是：多份報告顯示，美國科技與資料分析相關職缺較疫情前大幅減少，有些類別的職缺減少了約三到四成，而企業對資深職位的需求相對穩定。企業正在縮小人才培養的起點，卻對未來的接班真空缺乏警覺。
真實案例：法律系校友的困境觀察
在 Dcard 上有網友以法律系背景分享經驗，提到過去法官助理耗費大量時間的「卷證上標籤」等基礎工作，現在可以透過 AI 工具快速完成。該網友認為，初階法務失去了累積經驗的空間，連犯錯學習的機會都被壓縮。這是匿名個案，雖可作為感受面參考，但還沒有全面性的調查證實這是普遍現象。
更值得注意的是，有網友分享企業老闆的算盤：「部門 10 人只留 3 人，薪水給 1.5 倍，條件是必須用 AI 維持原有 10 人的產出。」這樣的案例提醒我們，結構性的職場變化正在發生。
5 年後的隱憂：人才斷層與接班真空
當初階職位（磨練的梯子）被抽離，企業將失去培養未來中高階主管與資深專業人才的「技能沙盒」。微軟資深工程師 Scott Hanselman 在公開分享中多次強調，資深工程師的責任之一是培養新人，組織需持續聘用職涯早期的開發者，否則幾年後的資深工程師將面臨斷層。
世界經濟論壇多份報告指出，受 AI 與自動化影響，全球多數職位的工作內容正面臨重組，尤其是需要重複性、例行性任務的基層職位。而台灣因為少子化議題的遮蔽，對此結構性變化的警覺相對不足。
Google 台灣總經理林雅芳在多次訪談中表示，台灣如忽視勞動力市場結構改變，恐影響未來的國際競爭力。
最後一哩路：誰該為未來負責？
AI 不會消滅工作，但會淘汰不懂 AI 的人。更值得關注的是，當企業為了短期效率而縮減初階職缺，整個產業可能將付出長期代價。
3 至 5 年後，當組織面臨接班真空與人才斷層的風險，我們才會意識到：那些被少子化掩蓋的結構性變化，原來是一場需要提前因應的人才供給危機。
註：上述推論仍需要更多台灣本地的量化研究與長期追蹤，才能精準評估影響程度。
