當生成式 AI 的浪潮席捲全球，企業的數位轉型不再是「要不要做」，而是「如何高效且合規地做」。在這場決定未來競爭力的戰役中，最核心的挑戰是：人才在哪裡？
能力結構化與標準化：數發部《AI 人才認定指引》的關鍵價值
數位發展部日前發布《AI 產業人才認定指引》明確定義現代 AI 的能力結構，把過去較為抽象的『 AI 能力 』拆解為不同的能力類型，讓企業與教育單位有具體的討論基礎。
Hahow 組織端營運總監高玉璁接受電腦技能基金會的訪談時表示，這份指引提供企業與個人用不同面向來檢視自己，如：企業可以依此設計職能要求、培訓藍圖；一般工作者則能清楚掌握自己的學習路徑與自我評估方式。
「更重要的是，指引有助於促進產業的標準化，讓跨企業、跨領域的人才流動與能力認證能有共同語言，大幅降低溝通成本。」
解構 AI 人力類別——從賦能者到創新者的黃金三角
指引首先打破了過去 AI 人才的單一迷思，將其結構化為三個層次
- AI 應用人才：擅長使用現有 AI 工具，目標是運用 AI 能力提高生產力，例如：提升業務生產力、優化行政效率、加速流程。
- AI 開發人才：使用既有 AI 開發工具，訓練出新的 AI 模型或開發出新的 AI 應用工具。從選擇、訓練模型，到將AI模組與企業內部系統、整合部署，他們的職責是確保將 AI 技術轉化為可執行的應用與系統
- AI 研究人才：從事 AI 基礎研究與發表論文，專門研究新的演算法、探索未來方向，也包含申請專利、保護創新成果，負責提供 AI 技術的基礎研究與創新動力。
五大能力DNA的精準投資
指引中最具實戰價值的，是針對「應用」與「開發」人才所定義的「五大能力類型」。
賦能者路線：跨部門員工的 AI 新素養
對於 AI 應用人才，應聚焦在兩大能力：
- AI應用素養： 它要求員工不僅會使用工具，更要了解 AI 倫理、應用與使用限制。
- AI工具應用： 確保員工熟悉生成式 AI 等工具，指引中分別列出文書、圖文、影像、音源四大類工具。
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實踐者路線：技術團隊的專業化升級
對於 AI 開發人才則必須深入技術底層
- AI 程式語言應用：運用 Vibe Coding 引導 AI 生成、優化和調試程式碼
- AI 模型訓練：能使用模型訓練和學習等工具、技術及方法來訓練 AI 模型
- AI 服務開發：包含使用自然語言處理、電腦視覺等工具進營 AI 優化或提出新服務
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本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會（CSF）的「TQC + 人工智慧 - 機器學習認證」為範疇，技能規範及試題命製，符合教育部課綱之規劃，共分為三大類別，循序漸進，由淺入深建立學員運 用機器學習解決問題的基本概念。
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企業應將指引中的能力類型，對應基礎應用課程與程式演算法進階課程，為員工建立清晰的晉升與學習路徑。
招募 GPS——三大認證類別的篩選濾網
面對五花八門的 AI 證照，指引提供了一套標準化的「篩選濾網」，讓人資部門運用於各產業的人培育目標
不同產業該如何運用 AI 人才？
而針對特定七大產業，指引中也提出了「應用」、「開發」兩類人才可以切入的場景與貢獻，供企業們在運用人才時有更具體的想像。
應用人才
開發人才
此外，企業在培育 AI 人才時也能從這張「人才職類與發展路徑圖」中探索夥伴的職涯發展路徑，訂定更清晰的培訓計畫。
合規與落地——人才戰略的堅實護欄
人才培育的終極目標是為企業創造可持續的價值，這必須與政府的產業規範同步進行。除了數發部的《AI產業人才認定指引》外，各單位也針對不同產業推出 AI 使用指引，供企業在導入 AI 時參考。
通過系統化地定義人才、設計培訓路徑、利用標準化認證，並嚴格遵循產業落地規範，企業才能有效縮小人才缺口，加速數位轉型，真正建立起在未來 AI 經濟中的長期競爭優勢。
Hahow for Business Decode Talent 學習地圖
我們以組織層級的系統性升級為目標，協助企業從基礎素養、部門實作到策略決策的三個層次逐步打通，打造真正與業務目標連結、可落地又具成效的 AI 學習藍圖。
