企業 AI 人才分級培訓設計｜AI 數位轉型｜李其縵

打造全員AI應用力：從行動到競爭力的分級推進

越來越多企業意識到：AI導入既不是管理部或資訊部門的責任，也不是部門派出種子進行學習，而是全體組織文化與人才能力再次升級重塑。也因此，今天無論是政府提供各產業的培訓相關補助，或是企業內部的人才職能提升，也都加速對 AI 的使用。

然而，導入內部通用型 AI 工具或許相對容易，真正的挑戰在於——如何讓企業內不同層級、不同職能的人才，都能正確理解、善用，在變革中找到自己的定位，並且持續滾動與精進。因此，「企業AI分級培訓設計」成為未來推動數位轉型不可或缺的一環。

企業在設計AI培訓時，建議採取分級推進、循序深化的策略，依照不同層次的人員職務需求與角色責任，打造三階段學習路徑：

💡 初階 AI：認知統一 × 場景熟悉 × 實操提升生產力

📍目標：讓全體員工對AI有一致且正確的基本認知，不害怕、不抗拒。
📍主要訴求：拉齊認知、去除恐懼、建立體驗感受成效

內容建議：
💡AI是什麼？生成式AI、RPA、自動化等產業導入案例
💡各部門AI應用：行銷、客服、產品、營運、HR 各部門AI應用
💡工具體驗：如ChatGPT溝通術、數據洞察、簡報生成、短影音製作、市場資料蒐集工具等入門
💡槓桿思維訓練：如何用小成本放大個人與部門效能
 

💡 中階 AI：治理控管 × 組織分工 × 職能升級

📍目標：讓部門主管、PM、技術角色，懂得怎麼規劃導入並管理AI。
📍主要訴求：導入優先序與高槓桿選擇、流程重構與職能轉型、內部治理

內容建議：
💡ARCI 矩陣 － 在 AI 介入下重新定義「誰負責什麼」
💡職能重塑 － 未來哪些工作要轉型？哪些需要新技能？
💡人力價值遷移 － 從操作轉向訓練與監督、從執行升級為策略思維
💡AI 內控治理 － 資安與資料隱私規範、導入結果驗證與幻覺監控把關、AI 工具的選用與合規流程制定
💡內部小型試點MVP, MVS － AI 藍圖與提案

導入效益 KPI  是中階在 AI 與數位導入更應明確設定出的預期成效指標，以協助組織衡量轉型效益。
以下為常見AI導入指標範例：

• 客服回應速度提升 40%，客訴件數下降 25%

• 每位行銷人員每月節省約 8 小時重複製圖與資料彙整時間

• 產品團隊需求文件生成效率提升 60%

• 業務流程 AI 自動化後，每月報表準備時間從 3 天降至 1 天

 

💡 高階 AI：AI 思維領導 × 策略重塑 × 商模運作升級

📍目標：讓高層決策者、經營團隊用AI重新思考公司未來。
📍主要訴求：「用AI重設企業策略」、「建立可持續創新能力」

內容建議：
💡BPM策略 － 客戶流程與生產流程重構、打造數位資產（知識庫、數據資產、智能提醒系統）
💡決策流程智能化 － 敏捷決策與決策邏輯模組化（Decision Intelligence）、客戶行為感知與預測（Predictive Analytics）、企業內部 AI 治理結構設計（如設置 AI 趨勢與倫理委員會）
💡思維重構 － 從穩定管理 → 動態試錯學習文化、思考「AI + X」槓桿邏輯、從「管理人」轉型成「管理AI＋人」

結語：打造 AI 賦能型組織，從共識到共創

AI 的導入不只是技術升級，更是組織文化與人才體系的重新鍛造。從初階統一認知，到中階落地導入，再到高階策略重構，是企業建立 AI 應用力的關鍵路徑。並且，每個企業的專長不同，並非所有企業都需要找出 AI 商模，因此適應市場與產業特性的解決底層問題、達成初始設定的目的和效益，才是根本。

HR 與數位轉型負責人，正是推動這股變革的核心力量。唯有讓「AI 應用力」內建於每一位員工的職能中，企業才能真正實現從效率到創新的躍遷。

若您是 HR 或數位轉型負責人，Mandy 建議透過下列三步驟來打造 AI 賦能組織的關鍵起點：

三步驟啟動 AI 能力轉型藍圖

1️⃣ 進行內部 AI 職能盤點
針對各部門工作流程與角色，盤點目前重複性高、標準化強、可被工具輔助的任務。

2️⃣ 建立 AI 導入優先順序地圖
結合部門痛點、人力瓶頸與商業目標，規劃 AI 導入優先層級，找到高槓桿場景先行啟動。

3️⃣ 啟動 AI 能力分級培訓試點
從一個部門或跨部門工作坊開始，快速建立模型與內部成功案例，形成文化帶動效應。