研發主管

🇹🇼 台灣 · 工程

持續觀察在台灣的 803 種職業中第 487 名 · 安全度排名前 39%

我的職業壽命

9年 11個月

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距離 AI 開始取代這份工作
2036年9月21日 · 倒數 3647 天

文獻、實驗設計與分析交給AI後，底下的研究員先減，主管人數隨之慢慢縮；但實驗室是實體的，選擇投資哪個挑戰、失敗後帶研究員、向經營層爭取預算仍靠人，主管位置縮得最晚。

AI vs 人類，你站哪一邊？

被取代的風險中等

20 年後的人力占比60%

AI 取代時間軸

影響方式 · 縮減

2026 · 現在2046

推估區間 4年 11個月 – 17年 11個月

研發主管每天要決定該把資源投入哪個高風險的研究方向，實驗失敗後要帶著研究員重新振作，還要向經營層爭取下一年度的預算。這些判斷與人的互動，遠比讀文獻或跑分析更難交給AI處理，也更難被量化。

讀文獻、設計實驗方案初稿、跑數據分析，這些過去要花研究員大量時間的工作，現在AI都能先做出草稿供人參考挑選。這讓底層研究員的人力需求先減少，連帶影響主管要管理的團隊規模，但主管本身要做的方向判斷和跨部門溝通工作，反而沒有跟著減少太多，甚至變得更吃重。

這個職位沒有證照保護，理論上隨時能被取代，但實驗室終究是實體的地方，要決定把資源投在哪個看起來有風險的題目上、失敗後怎麼帶著團隊重新出發，以及能不能說服經營層繼續投入預算，這些責任向來由人承擔，是組織裡的慣例做法，不是靠制度硬性保障，只能讓縮減的速度比一般職位慢一點。

除了研究本身的專業，更值得累積的是判斷哪個研究方向值得投入資源的眼光，以及帶團隊走過失敗、把研究成果說成讓經營層願意買單的故事的能力。這些偏向判斷與溝通的工作，正是AI接手基礎研究之後，愈來愈能凸顯主管價值的地方，也是值得提早培養、無法臨時抱佛腳的能力。

撰寫日期 2026-09-26

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在台灣的 803 種職業中排第 487 名，比 33% 的職業更早被取代。

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資料用於說明工作、制度與科系。AI 取代時間與分數為 AI 推估，不是來源機構的預測。計算方法（英文）