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又有新名詞出現了，現代人真是越來越忙碌。
「新領工作」（new-collar jobs）由前IBM執行長吉尼．羅密提（Ginni Rometty）在2015年提出，泛指科技業的中等技能職位，如網路安全分析師、應用程式研發師、雲端運算專家等。隨著科技技術的精進，也漸漸擴大其代表意義，可先簡言之有別於白領與藍領之間的新型工作型態，維基百科則進一步解釋，泛指以非傳統教育方式將所學會的智能與技術運用於現代科技產業的職務。
是否看完仍是丈二金剛、一頭霧水？
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體力活也能充滿科技味，藍領轉白新歷程
其實新領工作還是可以從傳統的藍白領當作分類；藍領泛指以體力勞動工作的人，5G所推動的自動化，可以讓原本的身體勞動不單單只有顯見的體力活，而是加以結合，增加效能，如建築工人可以利用現場蒐集的聲音、影像和建築管理數據透過AI技術，進行分析，幫助工地主任和品管人員降低風險，如2015年瑞典公司沃爾沃（Volvo）建築設備公司便推出一款軟體，可以視化呈現土壤和瀝青壓實機的智能壓實狀況，另外也透過AI技術運用於新的瀝青混和料和升降機，自動校準最終的密度需求。
另外還有一個新研發的軟體「Smartvid.io」可以用來管理施工現場照片和影像，內含名為「SmartTag」的引擎，透過機器學習、語音和圖像辨識，自動標記現場施工照片、影像，方便搜尋和數據彙整，提供安全措施的建議。曾有案例研究，此等學習技術可以在10分鐘內辨識1,080張施工照片，正確辨識內含446張人像照片，區分有多少沒有戴安全帽、安全反光衣的人，這類自動化工地監測，能更有效的提升現場施工安全，若以傳統方式處理得耗費至少4.5小時。
不過是否也因此淡化了藍領與白領的分野，Potomac Photonics創辦人Sarah Boisvert就曾針對美國200家製造業者進行調查，顯示既有的藍領在企業轉型AI製造的過程，也必須學習相關技能讓自己轉變成「新領」，才能完成現場作業流程的AI化、自動化。
不過還是可以單純就白領工作做一分析，如何透過AI和機器學習，提升創造力和效率。以此次新冠疫情為例，如果AI技術普及，醫生就能遠距看診避免感染，持續追蹤感染源，防止疫情大幅擴散，無須當面觸診的病症也可以透過視訊診察，患者不用再耗時排隊掛號，大量減少醫護人力以及等待時間，取藥也可就近到鄰近藥房購買都是惠民的好幫手。
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派遣捲土重來，高時薪成為薪寵兒
世界經濟論壇（World Economic Forum，簡稱WEF）近期以新聞稿形式提出調查報告，針對20個先進國家和開發中國家企業高層，挑選12個產業的受訪者推測2018-2022年間，人類、機器和演算法之間的勞動分工將可能產生何種變化？結果顯示將可能造成7,500 萬個工作機會流失，不過在流失的同時也創造1.33億個新工作機會，對就業市場而言其實是多大於弊。
除此之外，透過報告也可得知，新工作的品質、地點、形式以及工作長度、期限也將產生巨大變化，未來企業可能傾向多雇用約聘人員負責專案工作，辦公室規模也可能因為固定員工減少、遠距工作形式而越來越小，往常可能與是否容易招聘優秀員工的重要環節的地點，其重要性也將漸漸式微。
只是這類需要專業技術的工作，如以約聘形式存在是否可能演變成高薪派遣工作？屆時是否成為勞資雙方一場難以預期的拉鋸戰，是值得觀察的趨勢。然而面對職場型態的轉變，我們該如何應對，當AI技術蔓延在各個產業，職場老鳥如何借力使力，新鮮人又如何慎選職業類別？也許可參考IBM的做法。
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高學歷VS.專業技能，國內外各有所愛
羅密提也曾致信川普，重申「新領工作」概念，更以自己公司為例，表示一度缺乏技術人才的IBM，2020年已有超過15%的工作職缺，不在乎學歷只看重特定能力的「新領工作者」，在北美部分部門更有高達30%的工程師並無大學學歷，而僅受過短期職業訓練、企業認證，甚至線上自學而成的員工。
教人不禁想起，一度台灣也曾有這樣的風氣，不看學歷只在意工作經歷的招聘熱潮，不過與AI技術無關而是台灣教育體制升格的氾濫，大大降低教育品質，因而有的短時期的效益變革，然而臺灣企業文化對於學歷仍有根深柢固的既定印象，根據《Cheers》調查結果顯示，傳統產業有37%認為擁有碩士學歷仍具有工作優勢；高科技產業占比更高達55%。查看人力銀行相關招聘訊息也發現，多數企業仍將大學學歷列為招聘條件，顯見新領工作在臺灣仍未成為主流趨勢。
不過也許並非所有企業都有學歷情節，一如西門美國總裁Barbara Humpton就曾表示，人資部門在意學歷只不過是為了篩選一個比較小的應徵母體。
目前的你屬於藍領階級還是白領？一旦AI技術全面入侵各個產業，你該如何運用至目前的工作之中，還是默默地被潮流淹沒慘遭淘汰？即將成為職場新鮮人的你，面對學校所學無法實際應用於就業市場，該如何為自己重新定位？畢竟屬於你的職場人生才正準備開展，必須好好計畫思量，免得其他人高高興興地當個新（薪）領族，你只能心領而歸。
撰文／Maggie
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