從AI工具到AI治理：台灣中小企業人才培育正發生三個轉變

一、第一個轉變：不是多學一套AI，而是少做一些重複工作

談到AI轉型，許多中小企業第一個想到的可能是：「我們是不是也要買AI系統？」但對中小企業而言，更值得先問的問題其實是：「員工每天有哪些工作，一直在重複？」報價單整理、訂單分類、會議紀錄、客服常見問題、產品介紹、教育訓練教材、社群文案、庫存資料、電子郵件初稿與例行報表，都是企業可以重新檢視的工作。

中小企業與大型企業最大的差異之一，在於人力有限。一名員工往往同時負責行政、業務、採購甚至行銷，因此AI真正產生價值的地方，未必是完成多困難的技術工作，而可能只是每天幫員工省下30分鐘到1小時的重複整理，這也是台灣AI轉型不能忽略中小企業的原因。

依經濟部最新引用的《2025中小企業白皮書》，台灣中小微企業已達約171.6萬家，占全體企業98.9%；約吸納919.4萬名就業人口，占全國就業人口近八成。換句話說，中小企業如何使用AI，影響的其實是台灣非常廣大的工作人口。因此，第一階段的人才培育，不必急著把每位員工訓練成AI專家。應該先讓員工具備一項能力：看懂自己的工作流程，找出可以改善的地方。

二、第二個轉變：從「個人會用AI」走向「企業獨有的經驗能留下來」

台灣許多中小企業真正珍貴的資產，不一定全部存在電腦裡。有些存在老師傅的經驗裡，有些存在資深業務與客戶往來多年的判斷裡，也有些存在行政人員「做久了自然知道」的工作習慣裡。這些就是企業的隱性知識。當資深員工退休或離職，企業失去的不只是一名員工，也可能同時失去十年、二十年累積下來的經驗。因此，生成式AI另一個值得中小企業注意的方向，不只是「生成」，而是「整理」。

企業可以在適當的資訊安全與權限管理下，逐步將工作流程、常見問題、客戶服務原則、設備處理經驗及新人常犯錯誤，整理成標準作業程序、FAQ、教育訓練教材與內部知識庫。AI在這裡不是取代資深員工，而是協助企業把人的經驗轉化成可以傳承的組織知識，這也改變了企業教育訓練的思維。

過去可能是「資深帶新人」；未來則可以進一步形成：資深員工提供經驗 → AI協助整理 → 人員確認內容 → 建立企業知識 → 新人持續學習。如此一來，人才培育就不只是上課，而逐漸成為企業知識管理的一部分。

三、第三個轉變：從「大家都在用AI」走向「公司知道怎麼管AI」

當公司只有一個人使用生成式AI，可能只是個人生產力問題。但當業務、人資、行政、採購、行銷與主管都開始使用AI，就會出現另一個問題：公司知道員工把什麼資料交給AI嗎？客戶名單可以輸入嗎？尚未公開的報價可以嗎？產品設計資料可以嗎？供應商資料、員工資料與公司的營業資訊呢？更進一步來看，如果AI生成錯誤的產品規格、合約摘要或客戶回覆，最後由誰確認？

這就是「會使用AI」與「具備AI治理能力」的差別。AI治理聽起來像大型企業才需要的制度，其實中小企業更需要簡單、清楚而可執行的規則。例如：公司允許使用哪些AI服務；哪些資料不能輸入外部AI平台；重要內容必須由誰確認；AI產出的數字、法規與專業資訊需要查證；員工遇到疑問時可以向誰詢問。這些規則不需要一開始就寫成幾十頁制度，先讓員工知道界線在哪裡，就是治理的開始。

政府的人才政策也正在出現類似變化。AI人才能力已不再只談模型與工具操作，而逐步加入AI治理、風險意識與人機協作等能力。因此，台灣中小企業下一階段真正需要培養的，也許不是大量的AI工程師，而是一批「懂自己的產業，也懂得如何正確使用AI」的人才。

CYWu觀點｜98.9%的企業，更需要一條走得動的AI轉型道路

當台灣98.9%的企業屬於中小微企業，我認為談AI轉型時，就不能只從大型科技公司的角度思考。一家20人的公司，不可能配置與大型企業相同的AI團隊；一家地方食品加工廠、一間傳統製造公司或一家服務業者，也不需要複製科技公司的轉型模式，中小企業真正需要的是一個適合自己組織規模大小且可複製的路。

先找出重複工作，再改善流程；先保存人的經驗，再建立知識；先讓員工安心使用，最後逐步建立治理。人才培育也是如此，真正重要的未必是員工學過多少AI工具，而是回到工作之後，能不能少做一些沒有價值的重複工作、能不能把資深同仁的經驗留下來，也能不能知道使用AI時哪些事情不能省略人的判斷。

AI可以讓工作變快，但企業最珍貴的競爭力，仍然來自多年累積的產業知識與人的經驗。工具會一直改變，人的專業則需要持續累積；而治理的價值，就是讓兩者能夠安全地一起往前走。

作者介紹

吳俊儀（CYWu），長期關注AI應用、成人教育、人才培育、社區發展與組織流程改善，從實務工作與成人學習角度觀察AI如何進入不同工作場域。關注中小企業AI人才培育、數位共融與AI治理，主張科技導入應從人的工作需求與組織問題出發，讓AI成為改善工作與累積專業的工具。