根據《Digital Journal》報導，一項最新調查揭露了一個令人不安的職場現實：高達 67.5% 的員工從未接受過雇主提供的 AI 相關訓練或指導，但同時間，大約每三個人中就有一人已經在工作裡實際運用 AI 工具。
這組數字傳達的訊息很直接——企業正在用一支沒有說明書的昂貴新武器，要求員工上場打仗。或者說，員工自己先拿了武器再說，而管理階層根本還沒搞清楚狀況。
員工跑得比公司政策快：67.5% 沒訓練，但 33% 已用 AI 上班
先看數據。這項調查捕捉到了一個典型的「政策滯後」現象：工具已經進到工作流程裡了，但組織的規範和教育訓練完全沒跟上。將近七成的人沒人教他們怎麼用 AI，但他們已經在用了——這意味著多數人是靠自己的「摸索」和「試誤」在操作這項技術。
從產業面來看，這不只是訓練課程有沒有的問題。它代表企業的風險管理、法規遵循、甚至資安政策，都出現了一個巨大的灰色地帶。當員工用 ChatGPT 整理會議紀錄、用 Claude 寫信、用 Otter.ai 轉錄對話時，誰來確認這些工具的輸出是正確的？誰來確保公司機密資料沒有被餵進公開的 AI 模型裡？
編輯觀點：這份數據其實點出了一個更深層的警訊——企業把 AI 當作「技術導入」來處理，編列了軟體預算、採購了授權，卻忽略了「人的能力建構」才是真正的關鍵。台灣企業向來擅長買設備、建系統，但往往在「員工會不會用、敢不敢用、知不知道怎麼用對」這環節斷鏈。如果你的公司已經有人在用 AI 工作，而 HR 部門還沒開過一堂 AI 素養課，那其實不是員工在領先，是公司在失能。
人機協作的成功案例：AI 負責瑣碎，人類專注判斷
Managed 24/7 Ltd. 執行長 John Pepper 說了一句很精準的話：「AI 輔助人類專業知識時效益最佳，而非取代。」這不是什麼高調的宣言，而是實務上的鐵則。
從具體應用來看，AI 目前做得最好的事情，其實是「降低啟動門檻」：
- 生成式 AI（如 ChatGPT、Claude）：幫使用者克服從零開始的障礙，建議文章結構、改進語法、潤飾語氣、釐清內容邏輯。你不再需要盯著空白頁面發呆。
- 語音轉錄工具（如 Otter.ai）：自動錄製並轉錄會議對話，提取關鍵行動與決策，讓與會者能真正「專注討論」而非忙著抄筆記。
- 資料處理自動化：從技術報告、法規指南中總結重點，自動分類電子郵件、清理資料集、更新試算表——把人力從重複性瑣事中釋放出來，去做真正需要判斷的工作。
換句話說，AI 現階段的價值，不在於它「多聰明」，而在於它讓工作者能把時間花在更有價值的事情上。但前提是——你必須知道它什麼時候對、什麼時候錯。
幻覺與機密外洩：AI 的兩大痛點，沒訓練的企業直接踩雷
為什麼訓練這麼重要？因為 AI 不是神，它會犯錯，而且犯的錯有時很難察覺。
大型語言模型有所謂的「幻覺（hallucination）」現象——它會生成看似合理、語法完全正確、但事實上是錯誤的資訊。如果你沒有受過事實查核的訓練，沒有建立輸出審核的機制，你就可能拿著一份漂亮的 AI 報告做出錯誤的商業決策。
更棘手的是資安風險。當員工把企業的專有資料、客戶名單、內部策略上傳到公開的 AI 系統時，這些資料可能直接變成模型訓練的一部分，等於把公司機密送給競爭對手。對藥品製造、金融、法律等高度監管的產業來說，這不只是風險，而是直接踩到法規紅線。
John Pepper 點出了一個很實際的類比：「若缺乏指引，導入 AI 無異於引入任何其他企業技術卻未提供操作說明、程序或治理框架。」試想，公司導入一套新的 ERP 系統，不可能不辦教育訓練就直接上線——但面對 AI，很多企業正是這麼做的。
有效的 AI 訓練不是「教怎麼按按鈕」，而是「教怎麼思考」
真正的 AI 訓練，核心不在於工具操作，而在於建立一套完整的使用素養。根據專家建議，有效的訓練應該涵蓋以下面向：
- 合適的使用情境判斷：什麼工作適合交給 AI，什麼不適合
- 資料保護意識：哪些資訊可以輸入、哪些絕對不行
- 輸出驗證與事實查核：如何確認 AI 給的答案是對的
- 提示詞（prompt）建構：怎麼問，AI 才會給出有用的答案
如果這些沒有建立起來，企業面對的將是實務不一致、產出品質參差不齊、以及潛在的法規遵循失敗——這三件事任何一件發生，都可能讓導入 AI 的美意變成災難。
你的下一步：別讓 AI 變成組織的「隱形風險」
這份調查給台灣企業的啟示很直接：如果你的公司已經有人在用 AI，但還沒有一套清楚的訓練與治理框架，你現在就處於風險之中。
不是要你禁止員工使用 AI——那既不現實，也浪費了提升效率的機會。真正該做的是：
第一，盤點目前團隊中哪些人已經在使用 AI、用在哪些場景。第二，在一個月內啟動基礎的 AI 素養訓練，至少涵蓋資料安全和輸出驗證。第三，訂出明確的使用政策，什麼可以輸入、什麼必須審核、什麼絕對禁止。
AI 導入的成功關鍵從來不在技術本身，而在於人有沒有準備好。而這件事情，等不了。
數據背後的啟示
67.5% 未受訓練的員工與 33% 已在使用 AI 的員工，這兩個數字之間的差距，其實是企業在 AI 時代的第一道風險缺口。當工具的普及速度超越組織的治理能力，問題不是「會不會發生」，而是「什麼時候發生」。
從全球趨勢來看，AI 素養很快就會像數位素養一樣，成為職場的基本門檻。台灣企業如果不想在這波浪潮中掉隊，現在就該把員工訓練從「選配」升級為「標配」。畢竟，最貴的投資不是教育訓練的費用，而是等到出事之後才開始補課的代價。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Yahoo奇摩新聞發布。
常見問題 FAQ
企業導入 AI 時，員工訓練為什麼比技術本身更重要？
因為 AI 工具的技術門檻已經大幅降低，真正的挑戰在於員工能否正確、安全、有效地使用它。缺乏訓練會導致輸出品質不一、資安漏洞和法規風險，遠比技術問題更難收拾。
公司預算有限，該如何開始 AI 員工訓練？
先從「風險最高的使用場景」著手。盤點哪些部門已在使用 AI、處理什麼類型的資料，優先針對這些團隊建立基本的使用規範與事實查核流程，再逐步擴大到全公司。
AI 的「幻覺」問題是什麼？員工該如何應對？
幻覺是指 AI 生成語法正確但內容錯誤的資訊。員工應建立「AI 輸出一律須經人工驗證」的原則，尤其是涉及數據、法規、醫療等專業領域時，絕對不能直接採用未經查核的 AI 回答。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
