低敬業度令全球經濟因生產力損失而耗費超過 10 萬億美元

華盛頓2026年4月8日 /美通社/ — 2025 年全球員工敬業度跌至 20%，低於 2022 年 23% 的高位，是 Gallup 記錄中首次出現連續兩年敬業度下滑。 Gallup 最新 State of the Global Workplace（全球職場狀況）報告指出，雖然長期趨勢向好（自 2009 年以來上升 8 個百分點），但近期的下跌意味全球企業正面對日益嚴峻的挑戰。

全球敬業度每相差 1 個百分點，便相當於約 2,100 萬名員工。 長期趨勢雖然反映數以百萬計員工的工作質素正在改善，但近期的下跌確實值得關注。

員工敬業度偏低，持續造成沉重的經濟損失。 2024 年，員工敬業度不足令全球生產力損失估計達 10 萬億美元，相等於全球本地生產總值 (GDP) 的 9%。

2025 年全球敬業度普遍下滑，且沒有任何地區錄得增長。 南亞下跌 5 個百分點，跌幅最大。

管理層繼續拖低全球敬業度

全球敬業度近期下跌，主因在於管理層敬業度下降。 2022 年至今，管理層敬業度累計下跌 9 個百分點，單在 2025 年已跌 5 個百分點（從 27% 降至 22%）。 反觀非管理崗位員工，其敬業度大致平穩。

過往管理層的敬業度一向高於下屬，惟此差距現已大幅收窄。 時至今日，管理層的敬業度已不再高於一般員工，反映職場生態正出現關鍵變化。

地區資料亦突顯這股走勢。 在南亞（主要由印度帶動），管理層敬業度在 2025 年下降了 8 個百分點，同時管理層人數亦減少，顯示組織扁平化可能導致敬業度下降。

在人工智慧 (AI) 應用等新興職場趨勢中，管理層同樣擔當重要角色。 Gallup 在美國進行的研究顯示，由管理層推動的計劃及系統整合，是組織內部頻繁使用人工智慧的主要動力。

Gallup 行政總裁 Jon Clifton 說：「此報告為人工智慧時代的管理效能樹立全球基準。企業在人工智慧方面投入巨資，但相關成果尚未反映於業績之中。 Gallup 的資料揭示企業界普遍忽視的答案：管理層。」

區域格局變動之間，全球就業市場觀感平穩

約有半數 (52%) 員工認為目前是求職的「好時機」，於 2025 年微升 1 個百分點。 全職在辦公室工作的員工對就業市場更為樂觀，惟遙距及可遙距工作的員工則趨向悲觀，或反映遙距職位空缺正在縮減。

按地區劃分，澳洲/紐西蘭（下跌 12 個百分點）及美國和加拿大（下跌 10 個百分點）的就業市場信心跌幅最為顯著。

澳洲/紐西蘭雖仍高於全球平均，但美國和加拿大目前已躋身全球最不樂觀地區之列。

員工福祉稍見好轉，惟壓力猶存

全球員工福祉三年來首次好轉，34% 的員工被歸類為蓬勃發展狀態，比 2024 年高出 1 個百分點。 拉丁美洲與加勒比海地區及歐洲的升幅最為明顯。

然而，日常的負面情緒（包括壓力、憤怒及悲傷）仍高於疫情前水平，反映員工在工作和生活上的感受已出現持久轉變。

管理層的整體福祉及敬業度雖高於一般員工，惟其每日承受壓力、憤怒、悲傷及孤獨的機率亦遠高於後者。 儘管挑戰重重，敬業度仍起關鍵保護之效：敬業的管理層負面情緒較少，且較其敬業度較低之同儕，更易達至蓬勃向上狀態。

關於 Gallup
Gallup 為領導者及組織提供資料分析與顧問服務，以助解決最迫切的問題。 Gallup 擁有超過 80 年的豐富經驗，足跡遍佈全球，對員工、客戶、學生和公民的態度和行為的瞭解，比世界上任何其他組織都更深入。

Cognizant 的研究顯示，人工智慧的發展速度超過預期，今天有 93% 的工作可能會受到影響

研究結果亦指出，人工智慧的影響存在其限制，技能培養與人類判斷在組織如何充分發揮 AI 全面價值方面，仍扮演關鍵角色。

新澤西州提恩內克2026年1月16日 /美通社/ — Cognizant 宣佈釋出《New Work, New World 2026》(新工作，新世界 2026)，提供有關人工智慧 (AI) 將如何影響工作和職位的新分析。 基於 2024 年釋出的原初報告，這項新研究顯示人工智慧改變勞動力的速度正在比先前報導的更快：它目前能處理美國 4.5 萬億美元的工作任務，並可能影響今天 93% 的工作。 然而，該報告亦強調，AI 並非提升勞動生產力的萬靈丹；要全面釋放 AI 的價值潛力，人類的參與以及具備彈性的營運模式仍然至關重要。

Cognizant 的新研究顯示，人工智慧在改變勞動力方面的速度比之前報導的更快，但人類仍然是不可或缺。

Cognizant 在《New Work, New World 2026》（新工作，新世界 2026）中的分析基於對 O*NET 勞動力資料庫中 18,000 項任務和 1,000 個職位的重新評估，重點是如何透過人工智慧協助或自動化工作和任務。 具體而言，這項最新研究指出，「暴露程度評分」——即某一職務可被 AI 協助或自動化的程度——正以加速的速度發生變化，並強調這些持續演變的變化將如何影響勞動力表現與企業成功。

Cognizant 行政總裁 Ravi Kumar S 說道：「我們看到大量資本流入人工智慧領域，這些技術的快速採用正在重塑工作場所。 我們的研究顯示，企業今天可以釋放 4.5 萬億美元的勞動力生產力。 然而，將這筆投資轉化為有意義的成果，需要的不僅僅是原始的技術實力。 企業亦必須整合情境智慧 (contextual intelligence)，建立能夠吸納新一代 AI 能力的彈性系統，並在推動技術進步，同時優先重視人員的學習與能力發展。 專注於這些基本要素的公司將能夠釋放人工智慧的真正價值。」

Kumar 進一步指出：「唯有人才技能的持續提升，才能讓當前的 AI 投資在未來轉化為實質的成果。 透過提升員工的數位能力與持續學習力，並將 AI 應用深度結合企業實際需求，AI 的價值方能全面釋放。 因此，新的工作職位將會出現，以有效掌握這個機會。

Cognizant 的《New Work, New World 2026》（新工作，新世界 2026）報告再次強調，人類的知識和判斷力仍然是發揮人工智慧全部潛力的關鍵。 報告強調，在沒有人類智慧和參與的情況下，人工智慧的價值潛力仍未被充分發揮。 在人類仍需處理的工作任務中，有很多是人工智慧可能永遠無法幫助的，更遑論自動化。 AI 的真正潛力，在於提升員工技能並解放人力，讓其專注於更高層次的思考活動，例如創意敏捷性、突破性思維與創新構想，這樣能為企業營運帶來改變。 

報告其他的關鍵亮點發現包括：

• 人工智慧正在比預期更快地改變 勞動力市場：報告發現，今天職位的平均暴露分數為 39%，比原本預測的 2032 年資料高出 30%。 這意味著更多的工作任務可以比原本預測的更早得到人工智慧的協助或自動化。 這些暴露分數現在每年增長 9%，相比原初研究中的 2% 增長幅度大幅提高。 一些職位的暴露分數顯著變化，包括法律（從 9% 增至 63%）、教育（從 11% 增至 49%）、醫護專業人員（從 10% 增至 39%）以及高層管理職位，包括行政總裁（從 25% 增至 60%）。
• 知識型工作並未消失，人手工作也並非完全不受影響：人工智慧的影響正隨著各行業的發展而不斷變化。 曾經被認為高度暴露於人工智慧的電腦和數學職位，現在不再位居報告中的暴露分數榜首——這表明人工智慧的快速進展可能在某些知識型工作領域達到了極限。 同時，研究顯示人工智慧可能以比先前預期更快的速度，對人力勞動工作產生重大影響。 例如，交通運輸的暴露分數從 6% 上升至 25%，而建築業則從 4% 上升至 12%。
• 總體而言，人工智慧今天能在各種職位中實現 4.5 萬億美元的勞動力生產力：透過增加自動化，人工智慧今天有潛力為企業和經濟帶來顯著的價值。 根據這份新報告，只有較少的工作任務未受到自動化的影響。 無法被人工智慧自動化的任務比例大幅下降，從 2023 年平均 57% 降至如今的 32%。
• 同時，從勞動力中實行全面 AI 價值並非一種通用的策略：報告顯示，人工智慧無法自動化超過 40% 的管理、商業/財務營運和行政工作，這揭示了一個關鍵現實：人工智慧無法完全取代人類，人類的專業知識和協作仍然是不可或缺。 為了挖掘 4.5 萬億美元的勞動力生產力，企業必須建立靈活的營運模式，以適應不斷發展的人工智慧能力。 他們亦需將員工學習視為一項即時應變機制，讓員工能夠不斷緊貼變化的步伐，並有效地利用人工智慧來實現有意義的增長。

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關於 Cognizant:
Cognizant (Nasdaq: CTSH) 致力於打造現代化企業。 我們協助客戶推動科技現代化、重新構想營運流程並轉型整體體驗，使其在快速變動的環境中持續領先。 我們攜手改善每一天的生活。 瞭解更多，請瀏覽 www.cognizant.com 或關注 @cognizant。

Cognizant 一直致力於透過其 Synapse 計劃來培育下一代人才，該計劃旨在到 2030 年觸及全球兩百萬人，為他們創造新的機會路徑，並為未來的職位做好準備。 欲瞭解更多關於 Cognizant 的 Synapse 技能培訓計劃，請瀏覽網站。

前瞻性宣告

本新聞稿包含可能構成前瞻性宣告的內容，這些宣告根據1995年《私人證券訴訟改革法案》的安全港條款作出，其準確性必然受到風險、不確定性和對未來事件的假設影響，這些事件可能最終未能證實為準確。 這些宣告包括但不限於與人工智慧的採用及其對勞動力價值的影響、人工智慧對勞動力和經濟的影響及速度，以及企業透過技能培訓和人類參與來發揮人工智慧全部潛力的努力效果等前瞻性宣告。 這些宣告既非承諾也非保證，而是上述研究結果的發現，並仍然受到各種風險和不確定性的影響，其中許多風險是我們無法控制，這可能導致實際結果與這些前瞻性宣告中預期的結果有重大差異。 現有及潛在投資者應瞭解，不應過度依賴這些前瞻性宣告，因為這些宣告僅在本文所述日期有效。 可能導致結果與所表達或暗示的有所重大差異的因素包括一般經濟狀況、技術發展與競爭的影響、我們所競爭市場的競爭性和快速變化的特性、人才市場的競爭及其對員工招聘和留任的影響，以及我們在最近的 10-K 年度報告和其他向證券交易委員會提交的檔案中討論的其他因素。 Cognizant 無義務更新或修訂任何前瞻性宣告，無論是因為新資訊、未來事件還是其他原因，除非根據適用的證券法規要求進行更新或修訂。

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「生成式 AI 可以說是一把雙面刃，帶來便利性的同時，也得考量伴隨的資料安全與合規挑戰。畢竟 AI 應用經常涉及大量敏感資訊，如果缺乏有效治理，可能導致『影子 AI』氾濫、資料誤用甚至外洩風險。」Synology 企業應用事業群協理黃智廣觀察，「同時，零散的工具與繁瑣的部署流程，也讓中小企業 IT 團隊在人才不足的情況下面臨沉重負擔。」

企業當前迫切需要一套能整合 AI 生產力工具，同時確保資安與合規的一站式解決方案，對此Synology 全新推出的管理工具 AI Console，將能有效協助企業應對資安與人才缺口的雙重壓力。

化解影子 AI，打造透明治理的中控臺

黃智廣說明，Synology AI Console 首先可賦予 IT 部門靈活部署多元 AI 模型的能力，IT 得以在單一介面，輕鬆管理包括 OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Amazon Bedrock 等模型，還能避免員工使用未經公司授權的 AI 工具，大幅降低影子 AI 的風險。

接著，IT 可為每個 AI 模型，設定每日或每分鐘的 token 用量上限，有效防止濫用，以控制 AI 成本在預算範圍內。同時，透過角色許可權管理，可針對特定團隊或使用者開啟 AI 功能，確保 AI 資源被正確的使用者充分發揮價值。

從遮蔽與還原資料，到監控行為都在本地完成

除了提供管理易用性，黃智廣強調 Synology AI Console 的另一個目標，是保護企業最重要的機密資料，並滿足如 GDPR、個資法等多國資料合規要求。

具體來說，Synology AI Console 支援去識別化功能，內建了全球與各國機密資料的標準專案，例如姓名、信用卡號碼、銀行帳戶、IP 位置、電子郵件地址、API 金鑰等。選定專案之後，員工傳送內容到第三方 AI 供應商時，AI Console 就會先自動遮蔽中的機密資訊；而當模型回傳結果，再由 AI Console 還原資料，整個遮蔽與還原過程皆在地端執行，確保所有機密資料都只流通於企業儲存伺服器，防止資料外洩或被第三方 AI 模型用於訓練。

另外，Synology AI Console 提供完整的稽核日誌，從使用者 AI 操作行為（使用時間、IP、token 數量、指令內容），到 AI 輸入與輸出，以及管理員變更配置，都會詳實記錄，讓 IT 部門隨時掌控員工如何使用 AI 工具，確保符合公司政策，並得以定期匯出報告，滿足稽核與合規需求。

無額外 AI 整合成本，賦能原生 Synology Office Suite

回到團隊生產力，企業現行經常使用公有雲生產力平臺的 AI 訂閱方案，但往往要價不菲且方案持續變動、難以預測未來開支。黃智廣指出，Synology AI Console 本身無需額外費用，只要企業新增原有的第三方 AI 模型，再啟用 Synology Office Suite 的支援套件，即可享有同等級的 AI 生產力工具。

黃智廣舉例，Synology Office 透過 AI 助理，可快速撰寫草稿、協助潤飾文字、翻譯整份簡報、在試算表生成公式，甚至能參考存放在 Synology Drive 的檔案，得到更精準、更符合需求的內容；而 Synology MailPlus 亦能快速摘要冗長信件，並參考歷史信件提供回覆建議，有效減少繁瑣重複的工作。他強調，相較於訂閱公有雲 AI 方案，Synology AI Console 整套解決方案相當實惠，且易於掌握整體擁有成本（TCO），更適合企業打造智慧辦公環境。

Synology AI Console 只是落實私有雲 AI 整合的第一步，黃智廣分享了 Synology 的 AI 策略藍圖，未來將支援與 OpenAI API 相容的 AI 伺服器，讓企業能自由選擇自建的大型語言模型（Large Language Model, LLM）。同時，結合 MCP（Model Context Protocol）與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，將真正實現「全地端 AI 使用環境」。

這意味著企業能在完全掌控資料與伺服器的前提下，靈活打造各種 AI 應用場景，並兼顧安全與合規。舉例來說，企業可將 Synology AI Console 作為 MCP server，串接 LLM 供內部 AI Agent 存取，用來自動化重複繁瑣的工作流程，除此之外，還能建構專屬的內部知識庫，透過 RAG 讓 AI 參考企業資料，生成結果更加精準。

從 AI 模型選擇、使用許可權控管、資料安全到稽核與合規，還能提供高成本效益的智慧生產力工具，Synology 一站式 AI 管理方案，讓企業能夠放心地完成 AI 轉型，高效又安全地邁向 AI 驅動的新工作模式。

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