商業興觀點／AI 人才再培訓 進階學習效益高

AI浪潮正改變各個行業，「AI人才荒」成了熱門話題。許多企業主直覺地認爲，AI人才就是能寫演算法、訓練模型的工程師。然而，這樣的理解過於片面。真正的挑戰不在於找到一批頂尖工程師，而是如何培養出能與企業需求契合的人才結構。

企業在規劃人才策略時，往往忽略一個事實：人才不是單一模樣。除了技術專家之外，還需要能在日常工作中靈活運用工具的員工，以及能跨部門協調、推動專案落地的橋樑角色。

以國泰世華銀行爲例，IT團隊將微軟Power Automate（自動化平臺）整合至內部系統，推動小組設計範本與課程並提供輔導，協助各單位落實應用；同時透過培訓，讓基層員工也能運用自動化工具，將日常重複性工作交給系統完成。這些做法已在超過120個單位落地，建立近千個流程，爲員工節省超過3,000小時，展現AI應用、推動與技術三類人才協作的成果。

過去企業常以高薪挖角來應對轉型，但新進人才需要磨合期，成本也高。世界經濟論壇《2025未來職場報告》指出，63%的僱主認爲「技能缺口」是數位轉型的最大障礙，85%的企業計劃投入再培訓（upskilling／reskilling）。相較之下，培訓熟悉流程的員工更能立竿見影。

埃森哲（Accenture）是全球最大的顧問與數位轉型服務公司。行銷部門在再培訓後，品牌價值提升25%，人工操作縮短三成，效率增加25~55%。這背後的關鍵是公司展開大規模再培訓，讓60萬名員工掌握基礎AI應用，並讓25萬人進階學習，成爲部門推動者。這說明，再培訓能爲企業帶來顯著效益。

轉型並不需要一步到位。對多數企業來說，光是讓員工把部分任務交給工具自動化，或是利用演算法來改善流程與體驗，就已經能帶來可觀效益。Netflix就是鮮明的例子。平臺的推薦系統驅動75~80%的觀看時數，每年避免約10億美元的流失成本，這樣的優化本身就已帶來龐大價值。

進一步把數據應用在投資決策，讓AI成爲核心模式，才真正邁向轉型。也就是說，不同階段需要的人才也各異：初期仰賴能靈活運用工具的應用人才；逐漸成熟後，需要跨部門協調的推動者；等到進入模式重塑，才真正需要專業工程師。

AI轉型不是比快，而是比準。企業與其急着外求，不如先盤點需求，把再培訓放在覈心，讓員工逐步習得AI能力。觀察企業在轉型上的最大挑戰，是如何讓現有員工快速掌握AI工具並能跨部門協作。

「以再培訓爲核心」的人才策略：先盤點流程，找出可由自動化或AI工具支援的重複任務；接着建立內部講師或尋求政府對企業培訓的計劃資源讓員工增能；最後，由上而下推動跨部門協助組織在實務中落地。這樣不僅能解決流程瓶頸，也能培養未來的推動與技術型人才。唯有從內部建立韌性，企業才能在這波浪潮中站穩腳步。