20261011-01

【AI時代人才發展的重新定位:從工具賦能到工作重組】

文章引用:https://www.facebook.com/share/p/1EPgrZrMRt/

近期在協助多家企業規劃AI導入策略時,一個現象反覆出現:企業關心的問題已經不再是「員工會不會用AI工具」,而是「工作本身該如何被重新分配」。當AI開始深度介入工作流程,人才發展如果仍停留在「開課教工具」的思維,恐怕已經跟不上組織實際面臨的挑戰。

之所以說人才發展需要重新定位,可從以下三個角度來說明:

首先,AI正從單點效率工具,逐漸演變為工作流程的一部分。過去員工用AI來加速某個任務(如寫郵件、做簡報),現在AI已能參與從資料蒐集、初步判斷到方案產出的完整流程。在這樣的轉變下,人的價值不再是「執行得更快」,而是集中於問題定義、情境判斷與最終責任的承擔,這三者是AI目前仍無法取代,也是企業最該投資培養的能力。

其次,能力模型必須納入「人機協作」的維度,而不只是「AI素養(AI literacy)」。會操作AI工具只是起點;企業更需要幫助各級主管與員工建立判斷力,清楚辨認哪些任務可以放心委派給AI、哪些風險必須堅持由人來承擔最終把關。少了這一層判斷力,企業很容易陷入「用得越多、風險越高卻不自知」的困境。

第三,學習必須回到真實工作場景,而非停留在教室或線上課程。有效的AI能力養成,需要把提示技巧(prompting)、實作練習、即時教練回饋與知識支援,直接嵌入員工日常的工作節點中,讓學習與產出同步發生,而非事後補課、事後補強。

這三個變化共同指向一個核心觀點:AI時代人才發展的重點,不是教員工「使用AI」,而是重新定義「人在AI協作下應該具備哪些能力」。這是一個從課程供應者,轉向工作與能力系統設計者的角色轉變,也是HR、L&D (學習與發展) 專業工作者必須正視的定位調整。

結語:企業若想在AI時代真正落地人才發展策略,建議從以下四步著手:第一,盤點組織內人機協作的任務分工、判斷節點與責任邊界,釐清哪些工作AI已能承擔、哪些必須保留給人;第二,更新能力模型,明確納入AI協作、結果驗證與風險判斷等新能力項目;第三,將學習設計嵌入真實業務場景,並追蹤實際成效,而非僅以參訓時數衡量成果;第四,協助各級主管轉型為「判斷環境的設計者」,而非僅是工具使用的推廣者。唯有從系統層面重新設計人才發展,企業才能在AI浪潮中真正建立可持續的組織能力。

此篇文章由協會 副理事長-邱立基 授權提供

20261010-05

AI 應用分享會(第七場)側記

文章引用:https://www.facebook.com/share/p/1K3C2TPUaX/

8/5 下午,一群不同領域的顧問齊聚一堂,進行第七場 AI 應用分享會!上半場大家分享各自的 AI 應用經驗,也順便了解彼此近況;下半場安排三位顧問的主題分享,啟發性十足,重點整理如下:

Nicole 顧問擁有 10 年心理諮商背景與 5 年企業顧問經驗,自稱「AI 小白」。因需將服務流程與課程「模組化」,過去三個多月積極將 ChatGPT、Claude 與 NotebookLM 融入顧問工作。她將 AI 定位為共同創作的「專業夥伴」而非單純助理,解鎖了一人顧問缺乏對話與督導對象的卡點,也在問卷開發、數據分析與簡報準備上獲得數倍效率。她強調 AI 的價值不只在「速度快」,更在於透過開放、謙遜的雙向對話激發深層思考,唯有結合顧問自身的專業與實務經驗,才能創造真正的商業價值。

大新是骨灰級網站開發業者,分享如何利用 AI 在 10 天內獨立開發「ESG Pro」智能網站生成系統。緣起於台灣永續能源基金會 (TCSA) 評選標準中,永續報告書內容占 60% 外,還有 40% 取決於電子版的互動性與可及性,許多上市櫃公司僅將上百頁 PDF 上傳官網,因而與高分擦身而過。這套系統能將 PDF 自動拆解並生成具互動圖表、多國語系、動態爬取 ESG 正面新聞的報告書網站,不僅有助於 TCSA 評比取得高分,更是提升企業形象與國際能見度的利器!

CJ 是資深 HR 暨 AI 應用顧問,分享如何透過「人機協作」打造個人 AI 營運長「小賀」與數位第二大腦,並極力推薦以「語音」進行高密度、高速度的雙向溝通。他串接 DeepSeek、GitHub、YouTube API 等外部工具,建構自動化營運系統,並運用 Obsidian 作為同步記憶層與知識圖譜,進行專業知識的「碰撞」與問答。在多 Agent 配置上,以 Claude 執行嚴謹、標準化的複雜工作,以 Codex 進行快速發想、試錯與網頁開發,再將成功經驗打包成技能讓小賀學習。

結語:三位顧問分別從「顧問服務模組化」、「產品開發加值」、「個人營運系統化」三個角度,示範了 AI 如何真正融入專業工作。建議企業與顧問同業,可依自身痛點選定一個切入點,無論是流程模組化、產品加值或個人知識管理,先深化單一應用場景,再逐步擴大導入範圍。

此篇文章由協會 副理事長-邱立基 授權提供

這是HR最好的時代 – 當技術不再是門檻,「人」的價值才真正被看見

最近讀完OpenAI內部報告跟BCG的分析,心裡有種「原來如此」的感覺

從ERP、平衡計分卡、數位轉型,到今天的AI——每隔幾年就有一波號稱「改變遊戲規則」的浪潮。但說穿了,每一次我都看到同樣的事情上演:技術預算砸得很兇,組織準備度趨近於零。

換湯不換藥,劇本二十年沒變過。

BCG提出一個「10-20-70法則」,說AI轉型應該10%放演算法、20%技術建設、70%投在人與流程。坦白講,這跟我在早年顧問公司那些年的經驗如出一轍。我們內部常說:專案成敗,三分技術、七分change management。但多數企業還是本末倒置——70%砸工具,剩下的才來煩惱「人怎麼辦」。搞到最後,系統上線了,人的思維/能力沒跟上,整個專案不上不下。

報告裡有個數據也讓我蠻驚訝的:AI的前沿企業使用者的AI使用量是一般人的6倍,技術任務上差距更誇張,拉到17倍。這已經不是效率問題了,這是競爭力的結構性斷層。贏家全拿的味道越來越濃。我現在服務的中小企業主常問:該不該導入AI?我都反問他們:你打算用AI「省錢」還是「賺錢」?

領先企業早就把八成以上的AI預算拿去重塑業務、開發新產品,不是只想著降本增效那一套。因此,光靠防守思維,這場仗贏不了。

還有一個數據我覺得挺值得玩味:非技術部門的coding相關活動,半年內成長了36%。這意味著什麼?AI正在打破「誰能做什麼」的界線,過去涇渭分明的分工開始模糊了。逆分工時代來臨,以前做人才盤點,我們看的是職能缺口。現在一定要多問一句:這個人能不能用AI,去搞定過去要跨好幾個部門才能處理的事?

講真的,這也在重新定義我們HR的飯碗。傳統的JD、職等架構、KPI,都是建立在「人做人的事、機器做機器的事」這個前提上。當這條線開始鬆動,我們要回答的問題也變了——不是「這職缺要什麼技能」,而是「這個角色在人機協作的年代,該長什麼樣子」。

報告還戳破一個現實:只有26%的企業真正從AI創造價值。亞太企業去年平均跑了24個GenAI實驗,結果只有3個上線。因此問題從來不是技術不成熟,而是上面沒想清楚要幹嘛、中間沒有落地藍圖、底下的組織配套沒跟上。雷聲大雨點小,最後不了了之。

但反過來想,這三件事恰好是HR可以切進去的戰場。

回頭看過去這十五年在人資圈打滾的經歷,HR從「人事行政」走到「人才策略夥伴」,現在AI又推著我們再轉一次彎。我自己的體會是:未來的HR不能只是配合轉型,而是要站到前面去帶。哪些工作該人做、該AI做、怎麼搭配?AI時代的人才標準怎麼訂?怎麼讓團隊從「怕被取代」變成「願意試試看」? 這些問題,技術部門答不上來,財務部門算不出數字。說到底,只有搞懂人的HR能接這個球。

當演算法和TOKEN越來越像水電一樣普及,真正的差異化反而回到最老的問題:你的組織準備好了嗎?

這是HR最好的時代。因為當技術不再是門檻,「人」的價值才真正被看見。

繞了一大圈,核心還是那句老話——事在人為。

此篇文章由協會 理事-郭鎮榕 授權提供