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文｜UMU ALT 團隊，UMU學習平臺
許多企業已經採購了最新的AI工具，卻在幾個月後發現：業務效率幾乎沒有改變，員工仍然不確定該如何在日常工作中使用AI，而管理者也說不清楚，問題究竟出在哪裡。這不是技術的問題，而是「AI素養」的問題。
當組織中的人無法有效、負責任地使用AI，再先進的技術投資也難以轉化為真正的競爭優勢。根據Business Horizons期刊最新發表的研究，企業AI轉型的核心挑戰，在於如何系統性地提升每一位員工的AI素養，而非單純仰賴採購或技術導入。本文將深入解析這篇研究的核心框架，涵蓋以下四大主題：AI素養的三大維度定義、可供組織自我檢視的AI素養評估矩陣、協助規劃行動路徑的AI素養發展畫布，以及從評估到執行的完整落地建議。
企業界對於 AI 的討論，正在經歷一場從「工具崇拜」向「組織能力重構」的轉型。很多企業可能採購了最新版的大模型，卻發現業務效率並沒有顯著的提升。許多管理者已經意識到，單純的技術採購並不等同於組織整體能力的提升。
正如 Business Horizons 期刊發表的最新論文所指出，買來技術只是開始，填補「AI 素養鴻溝」才是關鍵。組織在 AI 轉型中的真正挑戰在於，如何讓組織中的每一個「人」具備高效、負責任地使用 AI 的能力。
論文總結了「AI 素養評估矩陣」和「AI 素養發展畫布」，為組織提供了可直接參考的兩套落地指南。本文將深入剖析這篇論文，為致力於深度轉型的企業提供學界洞察。
Part. 1 重新定義：AI 素養的三大維度
傳統的企業培訓往往陷入一個誤區：將 AI 培訓等同於技術操作培訓。這篇論文指出，一個高績效的智慧型組織，其成員的 AI 素養是由三個相互支持的維度構成的。
維度一：認知層面
這並不要求員工具備編寫底層code的能力，而是要求員工理解 AI 系統是如何「思考」和運作的。
- 理解概率本質：生成式 AI 本質上是基於概率的預測模型，不是確定性的邏輯資料庫。這決定了員工在面對 AI 輸出時的根本態度，不應將其視為「標準答案」盲目採信，而應當將其視為「高概率建議」審慎參考。
- 識別技術邊界：高認知素養意味著對 AI 能力邊界的認識。員工應該要能識別出 AI 在處理邏輯推理、情感共鳴或極度複雜的因果判斷時的局限性，從而知道何時需要採取人自己的判斷。
維度二：態度層面
隨著 AI 深入業務，一線員工需要在日常工作中，判斷輸入資訊是否有商業倫理與合規的風險。
- 數據隱私意識：在與 AI 交互時，員工必須保持對敏感性資料的警覺。這不僅是遵守保密協議，更是對企業資料資產所有權的維護。
- 對技術的心理安全感：員工面對 AI 時的高素養態度，既不是盲目自信，也不是恐懼抗拒，而是一種「建設性的懷疑」態度。既願意嘗試新工具，又始終保持主體性判斷。
維度三：執行層面
在實際工作情境中，有目的地應用 AI 以提升效率，增強優化流程的能力。
- 提示詞工程與語境構建：這不僅是寫出「漂亮」的提示詞（Prompt），更是懂得如何透過多次對話，為 AI 構建精準的業務上下文（Context），引導大模型輸出符合特定商業邏輯的內容。
- 批判性驗證：員工需要建立一套驗證機制，利用專業知識，對 AI 的生成結果進行事實驗證和邏輯檢驗。
- 工作流重塑：高階的實踐素養展現為員工能夠主動調整原有的工作流程，將 AI 嵌入到任務系統中的關鍵節點，創造出「人+AI」優於「單純人力」的新工作模式。
Part. 2 利用「AI 素養評估矩陣」進行自檢評估
基於三個維度的區分，論文濃縮成 AI 素養評估矩陣的核心三大素養：
- 概念性 AI 素養：理解大語言模型（LLM）運作的基本原理，以及如何將應用於商業環境。具有 AI 素養的員工應該瞭解輸入提示詞的品質如何影響輸出。
- 倫理性 AI 素養：評估應用 AI 時的合規要求和潛在風險，包括瞭解 AI 的演算法偏見、隱私保護和幻覺等。具有 AI 素養的員工會意識到應用 AI 時應遵守資料保護規範。
- 實用性 AI 素養：在日常工作中有目的地應用 AI 改進流程。AI 素養較高的專業人士可以高效利用 AI 來提高生產力和輸出結果的品質，並更有效地跨團隊和層級進行溝通。
AI 素養評估矩陣為組織進行系統性 AI 轉型，提供了邁出第一步的自檢表。透過各團隊自我評估，組織可以分析企業內部應用 AI 的能力差距。例如，運營人員可能會需要提高對 AI 合規使用的意識。
研究團隊對一家製藥公司進行訪談，對組織中三個層級的 AI 素養進行了評估，得到了下圖的研究結果。
Part. 3 策略與目標：企業投資於 AI 素養的策略價值在哪裡？
在完成評估後，企業可以使用 AI 素養發展畫布（The AI Literacy Development Canvas）來制定具體的行動路線圖 。
畫布的第一部分，定義了 AI 素養計畫背後的策略意圖，包括三個層面的目標定義。
第一層：業務目標
組織為什麼要投資於 AI？AI 素養提升計畫必須與組織更宏觀的業務策略保持一致，將目標具體化，例如：提高運營效率、推動基於 AI 的創新或改善客戶體驗。明確定義的目標更可能獲得領導層的支持，並將 AI 素養定位為應對業務挑戰的解決方案，而不是一項獨立的培訓工作。
關鍵問題：
- 為什麼要進行 AI 轉型？這將解決哪些業務問題？
- 與 AI 素養相關的策略目標是什麼？
- 關鍵績效目標是什麼（例如：AI 驅動的產品功能、效率提升、合規準備）？
第二層：目標結果
目標成果應是針對特定職位層級、可衡量的 AI 素養提升成效。例如，一家公司的目標可能是：在 12 個月內，80% 的非 IT 員工在 AI 工具使用方面的得分至少達到「中級」。透過採用 SMART 原則（具體、可衡量、可實現、相關、有時限）定義目標，組織可以更精準地評估 AI 素養計畫的成功與否。
關鍵問題：
- 引入 AI 時，哪些能力領域最關鍵？
- 透過引入 AI，組織期望達到的能力水準是什麼？
- 預期會有哪些可衡量的改進（例如：評估分數、AI 採用率）？
第三層：AI 應用領域
組織中關於 AI 應用的最大需求在哪裡？企業應評估 AI 可落地的領域，並確定其在哪些方面能優化流程。透過不斷完善 AI 使用案例，組織可以持續推進務實且結果導向的 AI 轉型計畫，並隨著技術的進步而不斷反覆運算。
關鍵問題：
- 最新的 AI 技術將在組織中如何應用？
- AI 能創造最大價值的關鍵領域有哪些（例如：客戶服務、市場行銷）？
- 與業務目標一致的 AI 應用案例有哪些？
Part. 4 評估與培訓：如何精準識別並填補團隊的「AI 能力缺口」？
AI 素養發展畫布的第二個部分側重於評估 AI 素養的現狀、識別差距以及設計有效的培訓。
第一步：當前的 AI 素養水準
評估當前組織各層級的 AI 素養，可確保培訓針對相關性最強的問題來開展。例如：
- 高階管理者：瞭解AI的策略影響，但可能對於如何落地尚不明確；
- 中階管理人員：不同部門間的素養水準參差不齊；
- 非 IT 員工：通常接觸有限，且使用 AI 工具較為被動。
在確定具體培訓需求之前，組織必須首先評估當前的AI素養水準，建立明確的起點。正如繪製地圖需要先確認當前位置一樣，設計有效的培訓計畫也需要先瞭解員工隊伍現有的 AI 能力。
關鍵問題：
- 各層級（高階主管、經理、員工）現有的 AI 素養水準如何？
- 目前有哪些 AI 相關的培訓或資源可用？
- 組織目前在 AI 素養方面的優勢和劣勢是什麼？
第二步：目標和差距分析
AI 素養評估矩陣可用以説明組織確認需要提升的素養，以及期望透過培訓達到的水準。這讓組織能夠優先關注對策略發展影響最大的領域。
關鍵問題：
- 組織現狀與目標狀態之間的差距有多大？
- 關鍵的 AI 素養和技能差距是什麼？
- 組織中是否存在障礙（例如：缺乏協作、治理問題）？
第三步：培訓與發展
在此階段，組織需要設計有針對性的 AI 培訓，以縮短 AI 素養的差距。例如：
- 高階管理者：參加 AI 領導力訓練營、策略研討會和案例學習，以加強組織治理和投資決策。
- 中階管理人員：跨職能培訓和變革領導計畫，進一步推進 AI 在組織中的引入與落地。
- 非IT的一線員工：實戰性AI工具培訓、AI合規研討會和特定業務相關的 AI 素養提升計畫，更自信地在日常任務中使用AI。
關鍵問題：
- 縮小差距需要哪些關鍵的學習專案？
- 需要針對哪些特定角色（高階主管、經理、員工）展開培訓？
- 將以什麼方式進行學習培訓（工作坊、研討會、線上學習）？
Part. 5 執行與衡量：怎樣讓 AI 培訓真正轉化為業務生產力？
畫布的第三個組成部分，目的在確保 AI 素養計畫獲得充足的資源、有效實施和持續評估。
第一步：資源和合作夥伴關係
實施成功的 AI 素養計畫，需要獲得財務、技術和 HR 部門的共同支持。公司必須為 AI 培訓分配預算（包括外部課程和認證），同時與 AI 培訓機構和科技公司建立策略合作夥伴關係。在組織內部，應建立一個由 HR、IT 和商業領袖參與的 AI 素養工作組或委員會。借助豐富的資源和合作夥伴關係，公司可以有效地將 AI 素養內化為核心業務能力。
關鍵問題：
- 需要哪些資源和支援？
- 需要分配多少預算？
- 需要哪些工具/軟體（例如：學習平臺）？
第二步：實施計畫
AI 素養提升計畫需要分階段推出。為了提高參與度，組織應納入認證、遊戲化學習和內部行銷等激勵措施。結構化的實施能確保 AI 素養不是一次性措施，而是能與公司文化連結的可持續能力。
- 試點階段：選擇一個業務部門先行試點，完善內容並收集回饋。
- 擴展階段：跨部門推廣，確保 AI 能力在組織內整體提升。
- 嵌入階段：將 AI 素養融入入職計畫、領導力發展和績效管理中，使 AI 技能成為企業學習的常態化組成部分。
關鍵問題：
- 我們將如何推廣並管理 AI 素養學習專案？
- 推廣策略是什麼（試點專案 vs 全面鋪開）？
- 關鍵階段有哪些（預熱宣傳、培訓、應用、嵌入 HR 流程）？
第三步：持續評估
為確保 AI 素養計畫帶來真正有意義的業務影響，組織必須追蹤進度、衡量有效性，涵蓋參與度、技能發展、實際應用和整體商業價值等方面。
- 參與度：包括完成 AI 培訓的員工百分比和學習投入的總時間。
- 技能發展：反映在培訓前後的自我評估和正式評估中的素養提升。
- 實際應用：著重啟動的 AI 驅動專案數量、AI 工具的使用增加以及管理者對應用 AI 的信心。
- 業務影響：評估確實的改善內容，包括工作中減少錯誤、提高效率、遵守合規性和改進決策的情況。
組織應透過回饋機制，持續瞭解員工對AI的看法。透過定期回饋，公司可以確保AI素養計畫保持適應性，並與持續調整的業務優先順序保持一致。
關鍵問題：
- 如何評估培訓完成率指標？
- 如何衡量員工使用AI的技能發展情況？
- 如何確保後續跟進和持續改進？
Part. 6 結語：如何打造一支「AI 原生」的未來團隊？
AI 素養不再是技術人員的專利，也不僅是一次性的技能培訓，這關乎是未來企業人才儲備。透過「矩陣」診斷痛點，利用「畫布」規劃路徑，企業可以將零散的AI嘗試轉化為系統的組織能力。當每一位員工都能在概念上理解 AI、在實踐中駕馭 AI 時，企業才能真正跨越技術與價值之間的鴻溝，從「使用了 AI」的企業進化為「AI 原生」的組織。
