企業 GenAI 人才的雙軌並行整合框架——從全員賦能到核心應用壁壘的建立

壹、 緒論： GenAI 時代人才戰略的根本轉變

生成式人工智慧（GenAI）對企業帶來的衝擊是全面性且具備階梯效應的。它不僅是單一的技術升級，更是對所有工作流程、決策機制與競爭模式的顛覆。面對這一變革，企業傳統的人才發展模式——無論是僅專注於高階資料科學家，或是僅提供基礎的 IT 技能培訓——皆已不足。

成功的 GenAI 人才戰略必須採取 「雙軌並行，高度整合」 的模式：一方面透過 通用型全員 AI 賦能 實現組織基礎生產力的廣泛提升；另一方面則透過 GenAI 應用專案人才引擎 專注於建立企業獨有的、基於核心數據和業務流程的競爭性應用。本論述將深入剖析這兩大支柱的戰略定位、實施細節與協同機制，以描繪一套完整的企業人才轉型藍圖。

 

貳、 支柱一：通用 AI 賦能基礎——普及與治理先行

通用型全員 AI 賦能（Pillar 1）是 GenAI 轉型的量化基礎。其核心目標是將 AI 視為員工的「智能副駕駛」（Co-pilot），藉由普及化的高效使用，迅速釋放員工被日常重複性工作佔據的時間，實現 全員生產力的整體躍遷。

2.1 AI 素養與文化轉型的基石

通用賦能的核心不在於教授模型原理，而在於建立 「AI 使用素養」。這包括：

1.    AI 認知與邊界： 員工必須理解 LLM 的運作機制、其內在的局限性（如幻覺、知識截斷點）以及數據的時效性。這種理解是建立對 AI 輸出結果 「批判性審核」 能力的前提。

2.    負責任 AI (Responsible AI) 實踐： 這是企業級應用的生命線。全員必須掌握數據機密性規範（如：禁止輸入客戶敏感資訊、專利草稿等），並理解智慧財產權的原則，確保 AI 的輔助行為不觸發法律或倫理風險。

2.2 提示工程（Prompt Engineering）的標準化與普及

對於通用型員工而言，提示工程是他們與 AI 介面交互的唯一語言。企業應將其視為一門必修的 「新溝通藝術」，並進行標準化：

●     結構化訓練： 教授員工如何使用「角色設定」、「任務拆解」、「輸出格式要求」、「約束條件」等元素，將模糊的指令轉化為高效、精確的提示。

●     部門範本庫： 建立特定職能（如人資、法務、行銷）的提示範本庫，如「撰寫符合 XX 規範的員工手冊初稿」或「根據市場數據生成五個標題選項」。這能將單點的提示技巧升級為 可複製的團隊資產。

2.3 衡量與激勵：從時間節省到創新萌芽

Pillar 1 的成效衡量不應只停留在培訓完成度，而應追蹤實質的業務影響，例如：員工平均花費在文件摘要、郵件撰寫、數據預處理等基礎任務上的 時間節省率。更關鍵的是，企業必須建立內部平台鼓勵員工分享使用 AI 解決問題的 最佳實踐，將通用賦能的成果引導至專案化（即 Pillar 2 的潛在需求）。

 

參、 支柱二：應用專案人才引擎——建立核心競爭壁壘

GenAI 應用專案人才引擎（Pillar 2）專注於解決通用 AI 工具無法觸及的 企業差異化問題，例如：基於海量內部專有文件庫的知識檢索、與遺留系統 (Legacy Systems) 深度整合的業務流程優化、或需要特定模型微調的專有應用。

這一支柱必須實施 「業務/技術雙軌制」 的專業化分工，以有效管理 GenAI 專案從策略到工程的複雜性。

3.1 專業化分工的必要性與 GenAI 卓越中心 (CoE)

GenAI 專案不僅是模型訓練，更涉及數據準備、向量化、檢索、應用程式開發、以及複雜的 MLOps/LLMOps。因此，GenAI 卓越中心（CoE） 必須作為 Pillar 2 的核心，匯聚四種專業人才：

A. 業務策略與產品導向軌 (Strategy & Product Focus)

此軌道人才充當業務與技術之間的翻譯官，確保專案始終專注於 高價值 和 優良體驗。

1.    選題者 (The Selector/Strategist)：

○     深度職責： 他們是業務變革的設計師。必須具備 「10X 價值思維」，識別 GenAI 不僅能帶來 10% 的效率提升，而是能徹底改變業務規則的場景。他們使用結構化方法（如價值矩陣、風險評分）來篩選並拒絕那些僅是「有趣的技術實驗」而無實質業務影響的專案。

○     核心產出： 嚴謹的業務案例 (Business Case)、ROI 分析報告、高優先級專案藍圖。

2.    設計者 (The Designer/Architect)：

○     深度職責： 專注於 人機協作流程重塑（BPR）。他們設計的不是一個單純的聊天框，而是複雜的、具備多個審核點和回饋機制的工作流。他們必須精通提示工程的 系統級設計，確保 AI 輸出的穩定性、準確性，並與用戶界面無縫整合，提升信任度。

○     核心產出： 流程變革藍圖、產品線框圖、詳盡的用戶故事與應用級提示策略。

B. 技術工程與模型導向軌 (Engineering & Model Focus)

此軌道人才專注於將概念轉化為可持續、可擴展、安全的技術實現。

3.    實踐者 (The Practitioner/Developer)：

○     深度職責： 他們是 GenAI 的全端工程師。除了應用開發，他們更專注於 LLMOps/RAG 工程 的核心，包括高性能向量資料庫的選型與優化、數據清洗和 Embedding 策略、以及應用層的安全防護（如防止提示注入攻擊 Prompt Injection）。他們的開發目標是 高並發、低延遲 的企業級服務。

○     核心產出： 高效能 RAG 服務、客製化應用程式 API、自動化測試與部署管線 (CI/CD)。

4.    治理者 (The Governor/Steward)：

○     深度職責： 這是 GenAI 時代的新興核心職能。他們的職責始於部署之後，專注於 持續監控、迭代與風險緩解。他們需要建立專門監測 GenAI 應用特有指標的儀表板，例如：幻覺率（Hallucination Rate）、內容毒性分數、模型漂移（Model Drift）和回應延遲。他們是確保企業 GenAI 應用長期符合法規和倫理標準的最後一道防線。

○     核心產出： 實時監控儀表板、風險與合規報告、模型迭代與退役（Retirement）計劃。

 

肆、 雙軌整合與持續學習的機制

通用賦能（Pillar 1）與專案引擎（Pillar 2）的價值乘數效應，來自於兩者間的 高效雙向回饋機制。

4.1 雙向回饋循環：從痛點到工具

1.    需求引導（Pillar 1 → Pillar 2）： 通用型員工在使用 AI 工具時，若發現重複出現的 「通用工具極限痛點」（例如：無法有效處理某類複雜的內部文件），這些痛點將通過標準化的回饋機制，被傳遞給 選題者，成為新的高價值專案（Pillar 2）的孵化器。

2.    技術反哺（Pillar 2 → Pillar 1）： 一旦 Pillar 2 開發出一個高度專業化但已成熟穩定的 GenAI 解決方案（例如：智能數據驗證器），治理者和設計者會將其標準化，並納入 Pillar 1 的培訓體系，從而提升特定部門的整體 AI 應用深度。

4.2 卓越中心的戰略定位與標準化

GenAI CoE 必須作為兩大支柱的 統一標準制定者：

●     知識標準化： CoE 負責匯集 Pillar 2 專案中提煉出的提示工程精髓、RAG 架構優化經驗，並將其濃縮為 Pillar 1 的全員培訓材料。

●     工具與平臺統一： 確保 Pillar 1 員工使用的通用工具，與 Pillar 2 專案所依賴的雲端或私有 LLM 服務在 API、安全規範和身份驗證上保持一致，避免技術孤島。

●     人才流動與輪崗： 鼓勵技術軌道的實踐者輪崗至業務部門（暫時擔任設計者角色），或鼓勵業務軌道的選題者參與治理者團隊的風險評估，以促進跨職能的理解與協作。

 

伍、 結論： GenAI 人才戰略的長期願景

GenAI 人才的雙軌並行整合框架，是企業實現 「從效率到創新」 轉型的關鍵路徑。

●     Pillar 1 旨在快速消除重複性工作，創造 時間盈餘。

●     Pillar 2 則利用這些盈餘時間和專業資源，專注於解決最具挑戰性和競爭性的業務問題，建立 數據與應用壁壘。

通過將 通用型 AI 素養 視為必要基礎，並將 專業型專案人才 精確劃分為四個具備明確職責的複合型角色，企業不僅能夠應對當前的技術挑戰，更能建立一個具備持續學習、快速迭代和負責任創新的 GenAI 驅動型組織，確保其在未來的數位競爭中處於領先地位。

文/資策會教研所 張育誠所長