跨越人才斷層：企業如何重塑以「人」為本的 AI 治理藍圖？

根據人工智慧科技基金會（AIF）最新發布的《2026 台灣產業 AI 化大調查》，高達 85.8% 的企業計畫在今年導入或擴大 AI 佈署。然而，多數企業寄望 AI 緩解人力成本壓力的同時，「AI 人才缺乏」卻反過來成為轉型最大的阻力。

調查顯示，「缺乏關鍵人才與技能」是所有 AI 導入障礙中佔比最高的項目（49.5％)，揭示AI 落地成敗的關鍵，最終仍回歸到「人」的身上。

數位基礎穩健，但「人才」與「治理」成轉型天花板

調查顯示，台灣企業在 AI 轉型的三大評估維度中，呈現顯著的發展不均：技術層面平均得分最高（50.63 分），經營層面次之（48.61 分），人才層面則以 39.73 分明顯落後。三者之間的落差清楚揭示了當前的轉型困境：基礎設施已到位，策略意願也在增強，但能夠承接並深化 AI 應用的人才能力，卻尚未跟上。

這個缺口也具體反應在「AI 人才發展策略」指標上，整體產業平均得分僅 29.17 分，是三大維度中得分最低、落差最大的單一指標。這些數字共同指向同一個現象：多數企業雖已深刻感知 AI 帶來的衝擊，在系統性人才培育與職能發展的行動上卻幾乎停滯，認知走在前面，行動遠遠落後。

同樣不容忽視的還有治理面的缺口。調查顯示，僅約 10% 的企業訂有明確的 AI 使用規範，61.8% 的企業內部 AI 應用完全處於缺乏管控的「野蠻生長」狀態。這也帶出了一項警訊，AI 工具雖已提升員工個人生產力，但若未能有效轉化為組織流程的結構性優化，隨著競爭者同步提升效率，個體間的相對優勢將逐漸消弭。也就是當所有人都在跑，速度本身就不再是優勢，企業可能跑得更快，卻依然停在原地。

面對人才斷層與治理真空的雙重挑戰，技術採購與資料整備固然必要，但唯有能將 AI 工具轉化為實際流程改善的人，才是決定落地價值的核心變數。這在製造業中尤為具體：生產現場的 AI 落地，不缺技術，缺的是理解場域脈絡、能夠設計解法並推動變革的人才。那麼，面對這樣的困局，企業能從哪裡找到突破口？

製造業落地治理方法：勤工以「賦能」化解員工 AI 焦慮

面對產業普遍存在的人才落差與組織隔閡，本次報告發表會特別邀請近年來積極導入 AI 的勤工股份有限公司，分享其轉型歷程與治理實踐。

以堆高機與物流運輸設備製造起家的勤工，近年來已成功將業務擴展到無人化設備領域。然而，這場轉型並非一帆風順。勤工執行長林少顗指出，製造業導入AI的一大挑戰，來自於員工對於AI的焦慮感 。他觀察到，傳統的電焊與組裝工人與新世代的AI工程師之間存在巨大的鴻溝，雙方語言不通，甚至會產生「這是要監督我、操控我」的抗拒心理 。

為解決「人的問題」，勤工重新審視了AI落地的核心，強調AI應該是「賦能」而非「取代」 。因此，公司推動了一項名為「專才變通才」的計畫，透過跨部門工作坊，打破各個職能部門之間的隔閡 。林少顗認為，過去只專注於自身技能的「專才」模式已經過時，現在每個人都必須成為能夠互相理解與協作的「同儕」 。

在工作坊中，大家會面對面討論問題、分配資源，而不是透過書面文件互相推卸責任 。公司的目標不是要「檢討任何人」，而是要「解決問題」 。此外，勤工還透過工作坊與問卷調查，確保AI專案的成果能夠被員工「有感」地體驗到，這比評估能賺多少錢或省多少錢更為重要 。一路走到現在，勤工將AI視為協助客戶與自身共同成長的夥伴，並將品牌重新定位為「賦予你的行動力量（Empower your move）」 。

只有解決『人』的問題，AI 才能真正發揮價值

人工智慧科技基金會指出，台灣產業 AI 化正處於「工具普及、治理滯後」的關鍵期，企業的核心挑戰已從「是否導入工具」，轉向「能否建立可持續的組織治理能力」。

AI 治理不是一蹴而就的工程，而是一場需要全員參與的長期旅程。在這波 AI 浪潮中，若企業僅是盲目跟進工具，不僅難以創造真正的價值，更可能在不知不覺間累積龐大的組織隱性成本。正如勤工執行長林少顗所強調：唯有先解決「人」的問題，AI 才能真正從工具蛻變為推動企業成長的力量。