Category Archives: 職場

四天工作週實驗揭示:員工倦怠下降、幸福感上升

作者 |發布日期 2025 年 07 月 24 日 12:00 | 分類 人力資源 , 職場

在當今快節奏的工作環境中,許多員工感到疲憊不堪,五天的工作週似乎成為了壓力的根源。然而,最近一項由波士頓學院(Boston College)研究人員主導的全球性研究顯示,實施四天工作週的做法不僅能減少員工的倦怠感,還能改善他們的睡眠品質和整體幸福感。 繼續閱讀..

外送員降酬?Uber Eats:趟次獎勵轉基本費用非調降

作者 |發布日期 2025 年 07 月 23 日 8:15 | 分類 人力資源 , 職場

外送平台業者 Uber Eats 預計 7 月底再次調降外送員報酬,勞動部近日發函指,應立即停止實施報酬調整方案;Uber Eats 回應,調整目的絕非調降,是將部分趟次獎勵轉為基本費用,各界對行程費用變化有不同解讀,Uber Eats 積極與主管機關保持溝通。 繼續閱讀..

大扁平化時代,千禧世代又是受害者

作者 |發布日期 2025 年 07 月 22 日 11:20 | 分類 人力資源 , 職場

又是千禧世代。現在各行各業紛紛進行中街管理人員淘汰計畫,加速扁平化提升生產效率,結果就是夾在基層員工與高層主管之間的小主管,危機感最大,這群人正是在職場上打拚十幾年,好不容易攀升到管理階梯的千禧世代,不幸被淘汰的人在求職市場上,被迫降薪從事基層員工的工作。 繼續閱讀..

黃仁勳 4 兆美元輝達帝國背後,過勞式工作哲學源自恐懼失敗

作者 |發布日期 2025 年 07 月 22 日 10:50 | 分類 AI 人工智慧 , GPU , 半導體

2025 年夏天,GPU 大廠輝達 (NVIDIA) 執行長黃仁勳(Jensen Huang)再度成為全球科技圈與財經界關注的焦點,不僅因市值突破 4 兆美元,成為史上第一家達到此門檻的企業,更因他分享自己每天「從起床到入睡都在工作」,引發全球「工作與生活平衡」熱烈討論。

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李文如閃辭傳接任輝達台灣區總經理!台積電收回逾 3,800 萬元限制員工股

作者 |發布日期 2025 年 07 月 21 日 16:20 | 分類 Nvidia , 人力資源 , 半導體

台積電前資材管理副總經理李文如 7 月中因個人因素請辭,業界盛傳李文如將轉戰輝達台灣區總經理,台積電隨即將李文如從官網經營團隊名單下架,並同步收回李文如所獲得的限制員工權利新股 33 張,推算李文如整體股票損失恐超過 3,800 萬元。

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讀了大學還是失業?約 25% 的 Z 世代嚮往高薪行業,轉向技職或成趨勢

作者 |發布日期 2025 年 07 月 21 日 11:30 | 分類 人力資源 , 科技教育 , 職場

隨著時間推移,對於大學教育的看法正在發生變化,尤其是在 Z 世代中。根據 ResumeGenius 的一項調查,約有四分之一的Z世代工作者表示他們後悔上大學,或希望當初選擇更高薪的行業,如科技、金融、工程或醫療。這項調查涵蓋了 1,000 名全職 Z 世代工作者,顯示出他們對於教育選擇的滿意度普遍不高,只有三分之一的人對自己的教育選擇感到滿意。

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AI 搶工作就是現在!誰才是最危險的一群人?從微軟、亞馬遜見端倪

作者 |發布日期 2025 年 07 月 19 日 10:30 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 職場

隨著 AI 技術快速演進,愈來愈多企業坦言,未來這幾年,將逐漸以AI取代部分人力。其中,亞馬遜執行長賈西的發言,以及微軟接連的裁員行動,再度點燃職場對「AI 是否會搶走我的工作」產生焦慮。究竟,AI 會優先取代哪一群人?是剛出社會的新鮮人,還是擁有多年經驗的資深員工?答案並不如外界想像般簡單,更顯示出職場結構可能面臨根本性改變。

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阿特曼如何超越馬斯克,成為川普的 AI 盟友

作者 |發布日期 2025 年 07 月 18 日 12:00 | 分類 AI 人工智慧 , 科技趣聞 , 職場

近日,科技界的焦點集中 OpenAI 首席執行長山姆·阿特曼(Sam Altman),他成功在總統唐納·川普(Donald Trump)和伊隆·馬斯克(Elon Musk)之間取得關鍵的合作機會。馬斯克與川普關係破裂後不久,阿特曼便在川普白宮會議出現,並與川普進行長時間會談。川普介紹阿特曼時稱讚他是「非常聰明的人」,並表示希望他對人工智慧的看法正確。 繼續閱讀..

AI 越強,人類越忙?未來工作竟變成 24 小時盯 AI 出錯

作者 |發布日期 2025 年 07 月 17 日 10:45 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 職場

在人工智慧(AI)迅速發展的當下,許多企業和專家對未來的工作模式產生了深刻的思考。根據最新的報導,隨著 AI 技術的進步,許多工作將不再是直接執行任務,而是需要人類持續監控 AI 的輸出,以確保其準確性。這種情況下,未來的工作可能會變成一種「品質控制」的角色,專注於檢查自動化生產線上 AI 所產生的缺陷產品。

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