企業 GenAI 專案人才雙軌制：應用專案從價值發現到工程落地的全程策略

摘要

隨著生成式人工智慧（Generative AI, GenAI）技術的爆炸性成長，企業對於能夠將創新概念轉化為實際業務價值的複合型人才需求日益迫切。傳統的 IT 或資料科學人才結構已不足以應對 GenAI 專案的跨領域特性。本文提出一套 GenAI 人才雙軌制（Dual-Track Talent System），將人才分為 業務策略與產品導向軌（Business Strategy & Product Focus） 和 技術工程與模型導向軌（Technical Engineering & Model Focus）。並在雙軌下細分為四個關鍵角色，確保 GenAI 應用專案能夠成功穿越「價值發現」、「解決方案設計」、「工程實施」直至「永續治理」的全生命週期。

 

壹、 GenAI 人才雙軌制的建構基礎

GenAI 專案的成功，不僅依賴於技術的先進性，更依賴於對業務流程的深刻理解和變革管理能力。因此，我們必須打破傳統上將業務與技術視為二元對立的思維，建立兩條相互協作、但職能界限清晰的專業軌道：

1. 業務策略與產品導向軌 (Strategy & Product)

此軌道的核心目標是 「解決正確的問題」，專注於價值發現、需求界定、用戶體驗設計和業務影響力評估。這類人才必須是優秀的溝通者和跨職能協作者。

2. 技術工程與模型導向軌 (Engineering & Model)

此軌道的核心目標是 「正確地解決問題」，專注於基礎設施建設、模型微調、應用程式介面（API）開發、性能優化與安全合規。這類人才必須具備紮實的軟體工程和 AI/MLOps 專業知識。

 

貳、 GenAI 應用專案生命週期中的四個核心角色

雙軌制下催生出四個關鍵角色，每個角色負責專案生命週期中的一個或多個階段，確保專案從概念到落地的連貫性與專業性。

角色名稱 (Role)	所屬軌道 (Track)	專案主要階段 (Lifecycle Focus)	核心產出 (Key Deliverables)
1. 選題者 (The Selector/Strategist)	業務策略與產品	價值發現 (Value Discovery)	價值主張、業務案例 (Business Case)、專案優先級排序
2. 設計者 (The Designer/Architect)	業務策略與產品	解決方案設計 (Solution Design)	流程變革藍圖、產品線框圖 (Wireframe)、用戶故事 (User Stories)
3. 實踐者 (The Practitioner/Developer)	技術工程與模型	工程實施 (Engineering Implementation)	GenAI 應用程式、RAG 系統、客製化模型、CI/CD 管線
4. 治理者 (The Governor/Steward)	技術工程與模型	永續治理與維護 (Governance & Maintenance)	監控儀表板、合規報告、風險緩解策略、模型迭代計劃

一、 選題者：價值發現與策略對接

選題者是 GenAI 專案的 守門人與策略顧問。他們的職責並非僅限於提出技術可能性，而是要將 GenAI 的潛能與企業的最高優先級業務痛點、數位轉型目標緊密結合。

核心職責與策略定位：

1.     業務痛點轉譯 (Business Pain Translation)： 深入業務單位，識別那些能透過 GenAI 帶來 10X 效率提升或全新商業模式 的高價值場景，並將其轉譯為可量化的 AI 專案假設。

2.     效益評估與排序 (ROI Assessment)： 建立標準化的 GenAI 專案評估模型，涵蓋預期投資報酬率（ROI）、實施難度、數據可用性與道德風險。他們需要具備「說不」的能力，篩選掉那些技術可行但業務價值低的專案。

3.     變革溝通 (Change Communication)： 作為 GenAI 倡議的內部發言人，向高階主管傳達技術投資的策略意義，並與業務領導者協商資源分配。

必備技能：

●      業務流程重塑 (BPR)： 精通 Six Sigma 或 Lean 思考，能繪製現有業務流程並指出 AI 介入點。

●      策略諮詢能力： 具備強大的簡報、數據論證及高層級溝通能力。

●      基礎 AI/ML 概念： 了解 LLM 的局限性（如幻覺）、RAG 架構和微調 (Fine-tuning) 的基本原理。

 

二、 設計者：解決方案設計與流程共創

設計者是 流程變革的架構師。他們承接選題者確認的高價值專案，負責將抽象的業務需求轉化為具體、可執行的 GenAI 產品或服務藍圖。這涉及到對業務流程的徹底改造，而不僅僅是技術介面的設計。

核心職責與業務共創：

1.     人機協作流程設計 (Human-AI Collaboration)： 設計 GenAI 在工作流中的位置，明確劃分 GenAI 執行、建議、審核和最終由人決策的環節。這要求設計者對業務單位的日常操作有同理心。

2.     提示工程設計 (Prompt Engineering Blueprint)： 規劃應用層級的提示策略，包括角色設定、約束條件、輸出格式和所需的上下文數據，為實踐者提供清晰的 Prompt 範本。

3.     介面與體驗共創 (UX/UI Co-creation)： 與使用者深度訪談，設計 GenAI 介面 (如聊天機器人、內容生成器) 的用戶體驗，確保其直覺、可信賴，並能在行動裝置上高效運行。

必備技能：

●      產品管理/UX 設計： 掌握產品生命週期管理 (PLM)、線框圖工具和用戶研究方法。

●      系統思維： 能夠從端到端（End-to-End）的角度，理解 GenAI 專案如何影響現有 IT 系統、數據治理與合規要求。

●      數據與知識庫架構理解： 了解知識圖譜、向量資料庫在 RAG 中的應用方式，以設計最佳的檢索策略。

 

三、 實踐者：工程實施與模型部署

實踐者是 GenAI 專案的技術交付核心。他們是具備深厚軟體工程背景的 AI 開發者，負責將設計者的藍圖轉化為可擴展、高效、穩定的生產環境應用。他們的工作重點是確保技術選型、架構設計和編碼實現達到企業級標準。

核心職責與工程落地：

1.     RAG/微調實施 (RAG/Fine-Tuning Implementation)： 根據設計要求，選擇或建立最佳的 GenAI 模型架構，包括搭建 RAG 管道（資料清洗、Embedding、向量檢索）或執行模型的監督式微調 (SFT)。

2.     可擴展性應用開發 (Scalable Application Dev)： 使用 Python/TypeScript 等語言開發前端介面與後端 API，確保應用在大量用戶或高並發請求下的穩定性。

3.     MLOps/AIOps 整合 (MLOps Integration)： 建立自動化的部署、測試和監控管線 (CI/CD/CM)，將 GenAI 應用順利佈署到企業現有的雲端或內部部署環境中。

必備技能：

●      深度軟體工程： 熟悉 Python、Go 或 Rust，精通 API 開發框架（如 FastAPI）。

●      GenAI/ML 框架： 熟練運用 LangChain/LlamaIndex、Hugging Face Ecosystem，並具備使用向量資料庫（如 Pinecone, Weaviate）的經驗。

●      雲端基礎設施 (Cloud Infra)： 具備 GCP/AWS/Azure 等雲平台部署與容器化技術（Docker/Kubernetes）的實戰經驗。

 

四、 治理者：永續維護與風險監管

治理者是 GenAI 專案的長期守護者。他們的職責延伸至專案上線之後，專注於確保 GenAI 應用的性能、安全、公平性與合規性得以持續滿足企業與監管要求。

核心職責與永續治理：

1.     模型性能監控 (Model Performance Monitoring)： 監測關鍵指標，如準確性、延遲、成本和最重要的 幻覺率 (Hallucination Rate)，並在性能下降時觸發警報和自動回饋。

2.     安全與倫理合規 (Safety & Compliance)： 實施安全檢查，防止模型注入攻擊 (Prompt Injection) 和數據洩露。定期審查輸出內容，確保其符合企業的道德規範與法律要求。

3.     數據反饋與迭代 (Feedback Loop)： 建立從使用者介面到模型訓練的反饋循環機制，收集用戶對 GenAI 輸出的評價，並指導實踐者進行模型的下一輪迭代或微調。

4.     成本優化： 持續監測 API 使用量與計算資源消耗，提出模型替換或優化 RAG 檢索效率的建議，以實現運營成本最小化。

必備技能：

●      AIOps/可觀察性 (Observability)： 熟悉模型可解釋性 (XAI) 工具，掌握 ELK Stack、Prometheus/Grafana 等監控工具的使用。

●      數據治理與隱私法規： 深入了解 GDPR、CCPA 或地方數據隱私法規，並能將其應用於 GenAI 數據流程。

●      安全工程： 了解網路安全與 GenAI 攻擊向量（如資料中毒、模型竊取）的防範方法。

 

參、 雙軌制在企業中的實踐策略

要成功推行這套雙軌制，企業需要採取以下關鍵行動：

1. 建立 GenAI 卓越中心 (CoE)

將這四個角色的核心專家整合到一個跨職能的 GenAI 卓越中心（CoE）。CoE 的職責是制定全公司的 GenAI 策略、建立標準化的工具與流程，並作為所有 GenAI 專案的資源中心。這確保了專業知識的集中和重複工作的避免。

2. 人才發展與轉型路徑

●      選題者與設計者的培養： 優先從現有的產品經理、業務分析師或策略顧問中選拔，並提供 GenAI 技術原理、提示工程和變革管理方面的培訓。

●      實踐者與治理者的培養： 優先從軟體工程師、ML 工程師中選拔，重點培訓 LLMOps 流程、雲端架構的優化，以及負責任 AI（Responsible AI）的實施。

3. 專案流程標準化

實施一個明確的「從概念到部署」的 GenAI 專案階段門（Gate Review）機制：

1.     概念篩選門（選題者主導）： 評估業務案例與預期 ROI。

2.     設計審核門（設計者主導）： 審查人機協作流程與 UX/UI 藍圖。

3.     技術驗收門（實踐者主導）： 確認應用程式的性能、安全與可擴展性。

4.     持續運維門（治理者主導）： 確保監控、反饋與合規機制到位。

 

結論

GenAI 時代對企業人才的挑戰，不僅是找到會寫程式碼的人，更是找到能定義 正確的業務問題 並設計出 負責任解決方案 的人。

GenAI 人才雙軌制 提供了一個清晰的框架：

●      策略與產品軌 確保了專案的 業務價值。

●      技術與模型軌 確保了專案的 工程質量。

透過明確劃分選題者、設計者、實踐者和治理者的職責，企業能夠建立一個有彈性、具備前瞻性的 GenAI 團隊，從而有效驅動 AI 應用專案，實現從創新概念到企業永續競爭力的飛躍。

 

文/資策會教研所 張育誠所長