隨著 AI 技術快速滲透各產業，企業對AI 應用人才需求也愈發明確。為協助各企業在 AI 轉型浪潮中更有效掌握 AI 人才能力標準，數位發展部於今年 7 月發布《 AI 產業人才認定指引 》，將過去模糊的 AI 能力系統化、結構化，為企業打造人才培訓與組織發展提供具參考價值的方向。在這樣的背景下，電腦技能基金會專訪 Hahow 組織端營運總監高玉璁，分享第一線觀察與實務洞見。
技術已備，應用才是關鍵
當前國內在 AI 產業與人才培育上所面臨的最大挑戰，其實並不在技術本身，而是在「轉變應用思維」與「落地執行的最後一哩路」。
高玉璁認為，目前國內外 AI 工具已相當成熟，但多數工作者仍存在認知落差，大家知道 AI 很強大且能夠改變工作行為，但卻不清楚如何將 AI 運用在自己的工作情境中，難以轉化為可直接執行的做法。
再加上現行訓練多停留在工具操作或概念介紹，缺乏結合實務的情境化演練，因此組織難以培養將 AI「用起來」的人才。而要真正推動 AI 在企業內落地，關鍵已不只是技術導入，而是如何重塑員工的應用思維，並提供足夠具體、可行的場景與訓練，推動的實務轉換。
多層次挑戰：教育、產學、企業與國際競爭
推進 AI 所面臨的挑戰是多層次且交織的。教育體系中課程多著重堆疊知識點，缺乏跨領域整合訓練；評量仍以記憶為主，而非解決實務問題。在產學銜接上，學界的研究難以快速轉化為企業可用方案，企業靠試錯推進，缺乏系統性的導入方法，成本高且難以複製。
另外，企業內部推動 AI 也充滿困境，包含啟動障礙、資源分散、缺乏整體戰略與知識共享機制，也因為 AI 實際價值難以量化，導致投入意願不足。再加上國際競爭壓力，企業與人才普遍感到「必須跟上」的焦慮，容易停留在追逐熱門話題上打轉，忽略真正能創造價值的應用場景。
《 AI 產業人才認定指引 》的價值
《 AI 產業人才認定指引 》最大的助益在於它重新把「 AI 」這件事具象化。目前市場上對於「 AI 技能」的標準不一，有人認為掌握 AI 模型是核心，有人則認為熟練工具才算真本事，甚至有人強調能將 AI 與商業場景緊密結合的思維能力。各自的觀點都合理，卻也反映出整個產業對「 AI 能力到底該長什麼樣子」缺乏共識。指引將這些抽象討論拆解成清楚的能力結構，包含應用素養、工具應用、模型訓練等層次，讓企業、教育單位和培訓機構有了共同語言。
此外，它也成為企業在培訓與招聘上的重要錨點。企業可以依照指引中的能力分類，重新檢視職能模型、設計更有方向性的培訓計畫；個人也能藉此規劃自己的學習路徑，包含知道從哪裡開始、目前的程度在哪裡、下一步要補足的能力，某種程度上，這也在促進產業標準化，讓跨公司、跨領域的人才能有更一致的 AI 能力定義，降低企業之間在溝通與人才評估上的成本。
高玉璁表示，指引的價值提供一個完整骨架，但框架之外，還需要對應到更具體的教材、訓練方案、評量方式，以及貼近不同產業實務的應用場景設計。尤其在 AI 領域，有很大一塊包含「素養」與「軟性能力」，例如問題拆解、數據思維、與 AI 工具協作能力、跨團隊溝通等，這些在框架中被點出，但在實際落地時更需要透過情境式訓練與案例演練來補強。
高玉璁說：「換句話說，這份指引的確為整個產業提供了方向與共同基準，但真正的挑戰與價值，會出現在『如何把它變成每個人用得起、企業用得好的能力培育系統』。」
AI 落地的挑戰與解方
即便企業或教育單位全面採用指引，實際運作仍會遇到障礙：企業端需面對啟動困難、客製化需求與資源限制；教育端則需改變課程設計慣性，建立能力導向評量機制，避免只教知識點、累積技能證書。培訓與考核應以 「能力認證 + 實戰產出」 為核心，不僅看員工是否完成課程，更要看他們是否能在工作中實際應用 AI。
對想投入 AI 領域，高玉璁建議應從應用出發，先了解想解決的問題，再學習相關技術；重視整合能力，透過端到端專案練習解決實際問題；並培養提問與迭代能力，懂得拆解問題、評估 AI 產出、持續優化策略。
而對於制定 AI 人才政策的人來說，最重要的課題是如何確保技術應用能持續迭代與更新。高玉璁認為，政策應從四個方向著手：
首先，建立 AI 應用輔導體系，不僅提供指引，更要提供諮詢、診斷與輔導服務，幫助企業與教育機構將指引轉化為可執行方案，例如透過「企業 AI 健檢」協助盤點現況，找出適合的切入點並提供客製化建議。
其次，打造案例庫與方法論資源庫，蒐集不同產業、不同規模企業的 AI 落地案例，並提供 AI 應用設計工具包，協助企業評估流程適合性與設計落地方案。
第三，促進產學研協作平台，形成雙向互動，企業提供真實問題，學界與學生協作解決，並建立機制讓專案成果有機會被企業採用，形成正向循環。
最後，政策應重視思維轉變而非單純技能培訓，投入資源協助企業與教育端培育 AI 應用思維，使人才不僅懂工具，更能掌握如何在實務中創造價值。
在企業端實務中，他也觀察到，企業在落地過程需要大量「情境化、任務導向」的訓練，而這正是 Hahow for Business 近年協助企業邁向 AI 轉型的重點。不論是導入 AI 工具共學，打造企業專屬 AI 學習地圖，企業都能更快地將指引中的能力階層轉譯為組織可執行的培訓與工作流程。
生成式 AI 正以前所未有的速度，改變企業的工作方式與決策邏輯。為協助企業在 AI 混沌中尋找培訓方向，打造具備行動力與前瞻視角的 AI 關鍵力。Hahow for Business 從三層次切入，為不同角色打造對應學習路徑
- 基礎素養 × 資訊判斷：建立 AI 基礎概念、風險意識與模型邏輯的理解，強化跨部門溝通與資訊判讀能力，打造 AI 素養底座。
- 工具應用 × 部門實作：依據業務端與後勤端情境，設計可立即落地的 AI 工具課程，從效率提升到產出強化，讓「用得上」成為 AI 學習的起點。
- 策略推進 × 領導視角：協助中高階管理者從技術觀望走向策略佈局，深化數據洞察與組織變革的引導力，打造真正能驅動 AI 的領導者。
結語
對於想投入 AI 領域的人才，關鍵在於從應用出發，而非從技術出發。先釐清想解決的問題，選擇自己熟悉的領域，學習如何用 AI 工具提升效率與價值。更重要的是，培養整合能力，懂得將不同工具與知識串聯，解決複雜問題；並養成提問與迭代的習慣，學會根據結果調整策略，真正將 AI 的能力落地應用。唯有如此，才能在 AI 時代中不僅跟上技術，更創造實質影響力。
AI 的普及已不再是技術問題，而是一場思維與組織能力的革命。從技術成熟到落地應用，需要教育、企業、政策與個人的共同努力，而《 AI 產業人才認定指引 》提醒企業：真正的挑戰在於如何將策略落地，將能力框架轉化為可執行方案。唯有結合實際業務需求、持續迭代與員工培育，才能在 AI 浪潮中創造長期價值，走向落地的最後一哩。
過去一年中，Hahow for Business 也協助多家企業打造 AI 能力模型，並以企業客製化學習地圖、AI 成果提案工作坊、及部門共創應用場景等方式，將能力框架轉化成可執行的教育訓練方案。例如在金融與製造業的合作中，透過「AI 任務挑戰」讓員工產出流程優化、行銷文案、資料分析報表等成果，使企業能用具體指標評估 AI 能效，真正讓 AI 應用落地。
