當 AI 從未來願景變為日常營運的現實，幾乎所有企業領導者都或多或少意識到，內部員工的技能似乎不夠。但究竟少了什麼？卻又無法具體描繪出來。所以大部份的人直覺認為少了「人工智慧人才」，從累積幾年的產業 AI 化大調查數據可以清楚看出，這六、七年來「缺乏人才」選項始終高居榜首。
當AI從未來願景變為日常營運的現實，幾乎所有企業領導者都或多或少意識到，內部員工的技能似乎不夠。但究竟少了什麼？卻又無法具體描繪出來。所以大部份的人直覺認為少了「人工智慧人才」，從累積幾年的產業AI化大調查數據可以清楚看出，這六、七年來「缺乏人才」選項始終高居榜首。
但是，究竟擁有什麼能力才算是夠格的「人工智慧人才」？上過哪些課、拿了證照、本科系畢業？每家企業需要的AI技能都不相同，現有的技術能量與想要達成的目標又不一樣，應該如何定義新的技能？更難的是，企業要如何評估技術賦能之後的成果，是否與策略目標相符且能產生效益？
正如哈佛商學院學者Jorge Tamayo所說，許多企業AI轉型過程，普遍面對兩個困境：首先是無法有效衡量技能重塑的真實成效，其次則是難以將小規模的成功經驗擴展到整個組織。相信目前推動AI有些成果的企業應該都已發現，AI時代的轉型，失敗之處往往不在於缺乏訓練課程，而在於未能從根本上改造組織的「學習文化」與「工作流程」。
要真正克服障礙，企業必須超越過去習以為常的培訓思維，並且改變行之有年的內部學習方式，從兩個更根本的層面進行系統性變革：第一，重新定義「成功」的衡量標準；第二，重新設計「學習」發生的場域。這不僅是人力資源部門的任務，更是牽動企業神經中樞的策略性革命。
超越指標迷思，從「衡量訓練」到「衡量能力」
長期以來，企業習慣用量化指標來評估培訓成效：上了多少小時課、多少員工拿到證照、課程完成率有多高。在AI時代，這些指標正迅速失去意義。一個員工花費一百小時學習AI工具，並不代表他具備了在企業內應用AI的能力；他可能只是學會了如何更快速地得到一個由機器生成的、未經審視的答案。而這很可能正好是企業最需要避免的「心智能力弱化」。
為了找出有效衡量成效的指標，組織必須比對新舊指標的差異，逐步建立新的評估體系，關鍵在於從「衡量訓練活動」轉向「衡量應用能力」。因此，評估的焦點必須從「課堂」轉移到「實際工作場景」，獎勵員工在日常工作中展現出的「AI 應用力」。
企業可以嘗試導入以下幾種新型態的績效評估方式：
- 建立人機協作價值評估：在評估一份由AI輔助完成的報告或專案時，不只看結果的完整性，而應提問：「在這份產出中，人類的貢獻是什麼？是否提出了AI未能洞察的獨特觀點、潛在風險或創新應用？」強調超越AI生成內容的洞察與價值，而非僅僅是「潤飾」甚至「複製貼上」。
- 鼓勵「建設性質疑」：在團隊文化中，公開獎勵能夠合理論證並指出AI分析盲點的員工。最好建立一個機制，讓員工可以挑戰AI的建議，並將這些成功的「人腦戰勝電腦」案例，作為內部經驗分享的實踐方案。
- 將「風險評估」納入流程：要求員工在使用AI工具時，必須附加一份簡短的「風險與限制評估」。當中說明他們如何驗證AI產出、考慮了哪些潛在偏見，以及為何選擇相信（或不相信）其結論。這不僅能促使員工作出更負責任的判斷，其評估的品質本身，也成為衡量其思辨能力的絕佳指標。
這種轉變本身，就是一種清晰的職能與組織文化再造：使用工具的熟練度不是唯一指標，更重要的是員工與工具互動時的思考脈絡、邏輯與思辨能力。
告別單點型專案，人機協作成為日常工作流程
許多企業推動AI轉型的起手式，是成立一個「AI中心」，或要求資訊部門推動幾個亮點的先導專案。這種做法沒有錯，在推動新技術應用初期的確需要。但如果一年、三年過去，仍然停留在此，就必須審視組織是否一直將AI視為一種「外加的特殊知識」，與企業日常營運還無法直接連結。導致成功經驗難以規模化，永遠停留在少數專案中，無法成為企業重塑價值鏈與找尋新定位的動力。
要解決這個問題，企業必須停止將AI導入視為一個「額外」的專案，而是將其「嵌入」到每一個人的日常工作流程中。關鍵在於有意識、系統性地設計人機協作的關鍵環節，讓「人機協作與思辨」成為工作的預設模式，而非例外。
當組織開始擴大使用AI技術做為輔助時，必須重新審視既有流程，並模擬不同情境下，人與機器如何協作、各自負責什麼工作，這需要對現有流程再造：
推行「人類覆核」機制：所有由AI生成的、用於內部決策的關鍵報告，無論市場分析、財務預測，或策略草案等，都必須附上一頁由專案負責人撰寫的「人類覆核」。內容至少包含：(1) AI結論的核心摘要；(2) 本次AI分析最可能存在的三個盲點或風險；(3) 一個基於人類直覺或經驗提出的不同觀點或替代方案。
設計「雙路徑決策」流程：針對重要的營運決策，要求團隊必須提出兩個方案：一個是主要由AI數據分析驅動的方案，另一個則是更側重於人類經驗、倫理考量、品牌特質、組織文化，以及對利害關係人影響的「以人為本」方案。這種設計迫使團隊不能單純依賴機器，必須進行更全面的權衡與整合。
流程化、制度化是企業導入AI不可或缺的環節，但必須注意的是不要「把新酒裝入舊皮袋」，仍然用過去的檢核標準來評估新的技術。新技術導入不只是技術問題，對管理階層現有制度規章的挑戰，是更重大的管理議題，也是企業能否順利轉型的真正關鍵。
導入AI不是送員工上AI課、考證照，而是組織再造工程，從啟動、擴大到成果評估，在在都是對於企業領導者的新挑戰。
從衡量活動到衡量能力，是為了確保企業培養的是「思考者」而非「操作員」；從一次性專案到嵌入式流程，是為了確保智慧的提升是「系統性」而非「點狀」的。兩者相輔相成，才能構成持續轉型創造新價值的組織。
