撰文者：太毅國際數位部2025-11-20

當AI成為職場標配，企業準備好了嗎？

當一項科技創新達到全球5,000萬用戶時，就會成為改變人類社會的重要力量。廣播花了38年、電視14年、網路4年、社群媒體2年，而ChatGPT僅用了兩個月。這個「魔幻數字」背後，揭示了一個無法迴避的事實：AI正以光速重塑職場生態，沒有人能置身事外。

這次「科技變局×人才定局」論壇中特別邀請工研院產業學院數位訓練長廖肇弘博士，為企業管理者與人資夥伴描繪未來十年人才發展的關鍵脈動。廖博士不僅是ATD全球人才發展創新大獎得主，更是行政院AI公務人才發展辦公室的催生者，長期協助數位發展部、教育部等政府單位推動AI人才政策。他以豐富的產學研經驗，為在場專業人士揭示了一幅清晰的AI人才轉型地圖。

趨勢觀察：AI時代的3大職場變革信號

信號1：企業股價與裁員同步發生的弔詭

2024年開年至今，AI相關科技巨頭股價大漲：NVIDIA漲幅43.9%、Google漲幅46.8%，就連台積電也有46.5%的亮眼表現。但與此同時，Google裁員1,500人、Microsoft與Amazon各裁員超過15,000人。這個現象揭示的不只是人力精簡，而是工作本質的重新定義。當AI能夠接手重複性、流程性的工作，企業需要的是能夠駕馭AI、創造新價值的人才，而非單純的執行者。

信號2：2024諾貝爾獎為AI背書

今年諾貝爾化學獎與物理獎雙雙頒給AI領域研究者。化學獎得主DemisHassabis開發的AlphaFold，解決了人類50年來無法突破的蛋白質摺疊問題；物理獎得主GeoffreyHinton的深度學習演算法，則奠定了生成式AI的技術基礎。這些突破告訴我們：「世界正在光速質變當中。」

更關鍵的是，這些技術不再只是實驗室裡的學術研究，而是正在快速商業化、民主化。廖博士提醒：「HuggingFace平台上目前有超過220萬種AI模型，而且是以週、以天在增長。我們的學習速度如果跟不上AI的增長，真的會有很大很大的危機。」

信號3：員工對AI的期待成為留才關鍵

根據Oracle與FutureWorkplace針對10國8,370名員工的研究，50%的工作者已在使用AI。更值得人資主管警惕的是，年輕世代對「公司是否提供AI工具」的重視程度，已如同「能否使用手機」一樣重要。這不是危言聳聽，而是人資部門必須正視的留才危機。當競爭對手提供更好的AI工具環境，你的人才流失速度可能比想像中更快。

實務AI人才發展脈絡：企業AI人才發展的3層架構

廖博士提出的「企業AI人才發展藍圖」，將組織成員分為三個層級，每個層級有不同的培訓重點與目標：

Level1：會用AI（User層）

這是組織中所有員工都必須具備的基礎能力。核心在於AI素養的建立、工具應用的熟練，以及提問工程（PromptEngineering）的掌握。廖博士指出，這個層級的培訓就像「數位掃盲」，不需要深入理解技術原理，但必須建立信心、消除恐懼。核心概念是讓員工理解，AI是工具而非威脅，是助手而非替代者。

實務上，這個層級的員工應該能夠運用ChatGPT、Gemini、Claude等工具快速製作內容、撰寫提案、分析數據、翻譯文件等，將原本需要數小時的工作縮短到數分鐘。根據廖博士的經驗，經過適當培訓的員工，平均可以提升15-30%的工作效率。

Level2：會做AI（PowerUser/Professional層）

這個層級的人才是組織AI轉型的關鍵推手，包括專案負責人、技術人員、業務主管等。他們需要具備系統導入、場景應用、跨部門協作的能力，培訓方式以Workshop實作專案為主，目標是能將AI應用於真實業務場景，解決具體問題。

廖博士特別強調，這個層級又分為兩種人才類型。一種是技術導入型，負責系統建置、模型訓練、架構設計；另一種是業務導入型，負責場景識別、需求定義、效益評估。「未來應該是技術人員跟業務單位的同仁或主管，要teamup起來，去解決一個真實場域的問題。」

Level3：會管AI（Manager層）

高階主管與決策者需要的不是技術細節，而是AI治理、資安管理、策略規劃、變革領導的能力。培訓方式以高階研討會和顧問式培訓為主，目標是制定組織AI策略、建立治理機制、平衡創新與風險。

在這個層級，重點議題包括：如何設計激勵機制鼓勵AI應用？如何處理AI導入後的組織變革與人員安置？如何在創新速度與資安風險之間取得平衡？如何建立AI倫理與監管框架？這些都不是技術問題，而是管理與領導的課題。

廖博士提醒，這三個層級不是階梯式的晉升關係，而是根據不同角色、不同職責的分工。一個組織中，可能80%的人只需要達到Level1，15%的人需要達到Level2，5%的人需要達到Level3。關鍵是要清楚識別不同角色的需求，提供精準的培訓資源。

人才未來圖像：從Superworker到AgentManager

廖博士提出了一個引人深思的職場演化模型。隨著AI能力的提升，工作者將經歷四個階段的轉變，而HR需要針對每個階段提供不同的支持：

第一階段是「高效的超級工作者」（EfficientSuperworker）

透過AI工具優化流程，工作效率提升15-30%。這個階段的員工已經會使用ChatGPT等工具輔助工作，但應用還比較淺層，主要是節省時間、提升效率。HR的重點是普及培訓，讓更多人跨過使用門檻。

第二階段是「賦能的超級工作者」（EmpoweredSuperworker）

善用AI的跨領域能力，工作效率提升50%以上。這個階段的員工不只是「用」AI，而是「駕馭」AI，能夠結合多個工具、整合多元資訊，創造出遠超個人能力的產出。HR的重點是提供進階培訓，分享最佳實踐。

第三階段是「生產型超級工作者」（ProductiveSuperworker）

重新設計工作流程，與AI深度協作，效率提升100-200%。這個階段的員工已經把AI深度整合進工作流程，不再是「有空就用用看」，而是「AI已經成為工作的一部分」。HR的重點是支持流程再造，提供變革管理的協助。

第四階段是「超級工作者代理人」（AgenticSuperworker）

管理AIAgent團隊，人類成為「經紀人」角色。廖博士預言：「未來的知識工作者、AI的工作者，不是為了老闆工作，需要的不是老闆，是什麼？是經紀人。幫他把所有的東西、他想要完成的事情搞定。所以我們的管理會產生非常不同的一個情境。」

這個預言聽起來很遙遠，但廖博士提醒，從第一階段到第四階段的演化速度，可能比我們想像的快得多。對HR而言，這個演化路徑提供了一個清晰的人才發展框架。不同階段的員工需要不同的支持，不同角色的員工進化速度也不同。關鍵是要建立動態的評估機制，識別每個員工處於哪個階段，提供對應的資源與機會，協助他們持續進化。

HR在AI時代的未來角色定位

當AI重塑了工作的本質，HR自己的角色也正在經歷深刻的轉型。廖博士也提出12個面向，描繪了HR在AI時代的未來定位關鍵：

HR在AI時代的未來角色定位TheFutureofAIinHR?

1.從AI採用到AI適應From AI Adoption to AI Adaption

2.AI作為人類能力的輔助與增強AI as a Complement to Human Capabilities

3.提升和再培訓成為策略性當務之急Upskilling and Reskilling as Strategic Imperatives

4.HR擔任變革管理和AI整合的領導者HR’s Role as Change Management Leader

5.嵌入式HR專業人員的興起The Embedded HR Professional

6.智慧技術與人本治理的結合The“Smart Tech with Human Touch”Governance

7.GenAI與共享服務中心重塑HR服務交付Transformation of HR Service Delivery via GenAI & SSC

8.專注AI與大數據技能Focus on AI and Big Data Skills

9.建立人才市場以進行動態勞動力規劃Building Talent Marketplaces for Dynamic Workforce Planning

10.培養「抗脆弱」（Antifragile）員工The Antifragile Worker

11.HR部門需積極採用AI並提高技術能力Positioning HR as Technology Leader

12.提升對員工健康和福祉的支持Elevated Importance of Employee Well-being

這些內容描繪了一個全新的HR圖像：既是技術的應用者，也是變革的推動者；既是員工的服務者，也是組織的戰略夥伴。這12個面向不是獨立的項目清單，而是一個完整的生態系統，它們彼此關聯、相互支持，共同構成了AI時代HR的新角色定位。

 

警示與提醒：AI轉型的3大盲點

在分享的最後，廖博士也坦誠地指出企業在AI轉型中常見的誤區，這些盲點往往是失敗的根源：

盲點1：以為「辦一場培訓」就能解決問題

博士提到：「AI的導入是一個系統工程，需要從組織文化、流程設計、人才培育、技術導入等多個面向同步推進，不是單一的培訓課程可以解決。」他建議，HR在規劃AI培訓時，要從一開始就跳脫「辦課程」的思維，而是思考「如何推動變革」。

盲點2：忽略「不好分析的訊號」

以AI面試為例，廖博士開發的系統可以分析微表情、語調、態度等「隱性訊號」，這些過去只能靠經驗豐富的面試官「感受」的東西，現在AI都能精準捕捉。但他也提醒：「這是兩面刃，準確度提高的同時，倫理與隱私議題也必須被正視。」HR在應用AI時，不能只看效率，也要思考公平性、透明性、可解釋性。

盲點3：低估AI進化速度

「AI的迭代是以週、以天、甚至以秒為單位。HuggingFace平台上目前有超過220萬種AI模型，就算每天測試一種，也要好幾輩子才能測完。」這代表HR不可能掌握所有工具、了解所有技術，關鍵是建立持續學習的機制，培養組織的學習敏捷度。

廖博士提醒，這些盲點背後，反映的是思維模式的落差。「很多企業還在用工業時代的管理邏輯，應對資訊時代的挑戰，這是會有很大風險的。」HR需要的不只是學習AI工具，更是重新思考組織、工作、學習的本質。

結語：1.01^365vs.0.99^365

在演講的尾聲，廖博士分享了一個簡單卻震撼的數學公式：

1.01^365=37.78

0.99^365=0.025

 

每天進步一點點（1.01）與每天退步一點點（0.99），一年後的差距是1,511倍。廖博士說：「在AI光速前進的時代，這個差距只會更加劇烈。」

AI不會取代人類，但會用AI的人，將會取代不會用的人。對HR而言，這不只是一句口號，更是刻不容緩的行動指南。從「會用」到「會做」，再到「會管」，這條AI人才轉型之路，需要的不只是技術培訓，更是組織文化、工作流程、領導思維的全面革新。

正如廖博士所說：「我們正站在歷史的轉折點上。這個轉折點非常非常清楚地告訴所有人：沒有人能逃得開。」那麼，你的組織準備好了嗎？

資料來源：太毅國際顧問

https://www.timingasia.com/ai-talent-development-strategy-for-hr/