跨越「懂 AI」到「用 AI」的鴻溝，企業如何打造具備「AI 實戰力」的團隊

隨著 2026 年春季大批應屆畢業生湧入職場，許多人自認已具備 AI 應用能力。根據聖約翰大學（St. John’s University）的報告指出，近 90% 的大學生曾以某種形式使用過 AI 工具，涵蓋研究、寫作、摘要與提升生產力等用途。然而，熟悉 AI 工具，與能夠在企業環境中有效運用 AI，是截然不同的兩件事。

Digital Wave Technology 執行長 Lori Schafer 指出，「AI 素養」（AI literacy）指的是能夠使用 AI 工具執行搜尋、摘要或內容生成等基本任務；而「AI 實戰力」（AI fluency）則代表能將 AI 無縫融入業務工作流程中，藉此解決商業問題、優化決策並加速執行。這兩者之間的巨大落差，正迅速成為企業面臨的一大挑戰。

以消費品產業為例，一名具備「AI 實戰力」的商品規劃師，能運用 AI 加速產品內容創建、精準識別促銷異常，或提早發現庫存風險。在講求速度的產業中，懂得有效與 AI 協作的員工，將能大幅提升執行效率與應變能力。反之，若在缺乏業務脈絡的情況下使用 AI，不僅無法提升生產力，反而可能加速錯誤的產生。麥肯錫（McKinsey）研究估計，不良的數據品質每年會消耗企業近 30% 的生產力；大多數 AI 工具的效能，完全取決於背後的數據品質、治理機制與操作指引。

部分企業寄望大學在畢業生進入職場前，就能填補這道 AI 準備度的缺口，但這樣的期待並不切實際。大學能夠帶領學生認識 AI 工具，但企業必須親自教導員工，如何在真實的業務環境、工作流程與公司治理模型中應用 AI。

Schafer 強調，AI 實戰力的培養應從員工入職的第一天就開始。新進人員需要了解哪些 AI 工具獲得企業核准、這些工具如何融入日常工作流程，以及在業務環境中「負責任使用 AI」的具體樣貌。

此外，他們也必須學習如何驗證 AI 輸出結果、明確哪些環節仍需人工監督，以及當 AI 連結到真實業務決策時，數據治理機制為何至關重要。

專家強調，AI 不會憑空創造價值，它需要懂得何時部署、如何將原始數據轉化為決策依據的專業人才。高績效員工不會將 AI 僅視為輔助工具，而是將其當作「推理夥伴」（Reasoning Partner），透過多輪互動反覆精煉產出結果，並在過程中持續運用人類的批判性判斷力。

在組織層面，最有效率的企業會將新進員工與具備實戰經驗的主管或資深同仁配對，透過真實的業務情境，共同學習如何構建精準的提示詞（Prompt）、評估輸出結果，並揪出 AI 不盡理想的建議。企業也應建立開放的分享環境，讓員工能夠交流哪些做法有效、哪些 AI 建議出現偏差，以及工作流程如何持續優化。「AI 實戰力」並非一次性的技能認證，而是必須隨著業務演進持續強化的核心能力。

在更宏觀的層面，如何將 AI 教育與就業市場有效銜接，也是各界關注的焦點。以美國推行逾 15 年的 P-TECH（Pathways in Technology Early College High Schools）模式為例，該架構提供了一個極佳的藍本：

企業定義需求：由雇主直接定義入門職位所需的學術、技術與職場技能。
教育機構轉化：學校將這些需求轉化為協調一致的課程（整合高中與社區大學）。
做中學的體驗：學生在完成學業的同時，透過企業導師制度、職場見習與實習累積實務經驗。

這個模式的核心優勢在於結合學術準備與職場技能，且產業的深度參與確保了課程與實際工作需求保持緊密連結。在 AI 快速顛覆各行各業工作型態的當下，P-TECH 成功將「AI 素養」與產業知識、溝通協作及職場判斷力深度結合，為年輕學子及中途轉職的成人，鋪設了一條可行的過渡路徑。

IHL Group 的數據顯示，在零售業中，有效部署 AI 的零售商在同店銷售成長與利潤改善方面，均大幅優於競爭對手。然而，技術本身並非差異化的優勢，真正的競爭力來自於能夠與 AI 有效協作的人才。未來的競爭優勢，不在於企業能否取得 AI 工具，而在於能否建立一個懂得負責任、高效率且規模化地與 AI 協同作戰的組織。