台灣產業AI化調查, 人才培育, 觀點 AI 工具越強，政大陳宜秀：越要先搞清楚問題 國立政治大學傳播學院副教授陳宜秀指出，企業發展 AI 的成敗關鍵，不在於技術是否夠先進，而在於「定義問題」的能力。他強調，企業必須清楚自身的痛點是什麼、要回答什麼問題，以及為何選擇特定的解決方式，「不能只把重點放在技術是否到位，卻忽略最核心的問題定義。」
人才培育, AI素養, 策略觀點, 觀點 從美國「AI 素養框架」，重新思考台灣「AI 人才」 美國 AI 人才素養框架的第二部分，是七個「有效交付原則」，也就是如何在組織內推動 AI 素養。這是特別值得參考的提醒，因為台灣許多企業、公部門組織仍然停留在「只要上過課就是人才」的迷思中，忽略組織必須創造環境，才能夠讓AI落實在真實的營運場域中。
人才培育, 資料治理, 策略觀點, 觀點 CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構 過去我們總是在燃料不純（髒資料）且零件不足（人才荒）的情況下硬著頭皮開賽車，導致 CIO 必須不斷停下來救火。2026 年的生存戰略，是透過「濾油器（資料治理）」提煉高品質燃料，並引入「自動維修與輔助駕駛系統（AI 工具）」，在人力不增的情況下，依然能跑出十倍速的成績。
人工智慧, 人才培育, 主權AI, 策略觀點, 新聞稿 AIF發布AI產業政策建言，呼籲從硬體技術轉向治理整合 在全球 AI 競賽中，台灣正處於關鍵轉折點。未來台灣應以「可信任 AI」與「主權 AI」為雙核心，建構明確的國家治理戰略，將產業優勢轉化為 AI 時代的整體領導力。由於完善的治理機制是產業創新與社會信任的根基。台灣當前亟需建立具包容性與前瞻性的資料治理架構，兼顧創新應用與個資保護，為可信任 AI 的長期發展奠定制度根基。
產業案例, 人才培育, 觀點 台灣智慧製造關鍵字：人才、流程、跨部門協作 製造業導入 AI 的一大挑戰，來自於員工對於AI的焦慮感 。例如傳統的電焊與組裝工人與新世代的 AI 工程師間存在巨大的鴻溝，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 。
人才培育, 策略觀點, 觀點 員工不願配合導入 AI？三步驟跨出成功第一步 因此，從制度設計開始，就必須注意要滿足三個關鍵需求：首先是延續與員工協作的思維，賦權員工，讓員工能夠積極參與塑造自己的新職能。其次，領導階層也必須重新安排流程、分配任務，為企業增加的價值。最後，將科技變革視為必須持續管理的動力，保持足夠的彈性與應變力。
人才培育, 數位轉型, 策略觀點, 觀點 跨越轉型障礙—組織如何打造「AI時代的學習型文化」？ 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。
人才培育, 人工智慧, 策略觀點, 觀點 AI 讓人變笨？新時代最需要的三項工作技能 然而，AI 的崛起似乎可能顛覆這個根深柢固的想法。甚至，有人以「白領大屠殺（White-Collar Bloodbath）」來形容，AI 正用前所未有的效率，自動化過去被認為是人類專屬的知識型任務。
人才培育, 策略觀點, 觀點 AI 人才如何定義？影響產業 AI 化成敗的關鍵因素 台灣的AI人才夠嗎？這是從2017年第一波AI熱到現在，一直被各方詢問的問題，也是政府從2024年年中開始積極推動的重要政策。經濟部也在前段時間表示，台灣在2024年就已經培育出4萬名人工智慧人才，對於推動產業AI化應該能夠產生極大的助力。
