企業在驗證員工 AI 技能時，不應僅停留在「是否會使用工具」的層面，而應建立一套結合「AI 素養」與「真實業務場景」的評估機制。根據《經理人》整理的分析，企業可透過以下三個層次來驗證員工的 AI 能力：
1. 建立「AI 素養」的共同語言
企業應先定義員工的 AI 素養，這不僅是技術操作，更包含對倫理、隱私及 AI 能力邊界的理解。台灣人工智慧學校（AIA）產學長郭秉宸建議，企業應將組織分為工程師、經理人與 CXO 三個層級，分別設計學習路徑，並透過「AI 素養級認證」（如 Taiwan AI Academy 的 AIATCL™）來建立團隊內部的共同語言，確保高階主管與執行人員在溝通時不會「雞同鴨講」。[2][3][6]
2. 透過「真實世界基準」進行實戰考核
單純的學術測驗或證照考試容易產生「測驗污染」，無法反映真實工作能力。專家莫利克（Ethan Mollick）主張企業應像面試員工一樣「面試」AI，並推薦採用「真實世界基準」：
- 設計複雜專案： 參考 OpenAI 的 GDPval 論文概念，指派需耗時數小時的複雜任務，觀察員工如何運用 AI 進行決策與產出。[4]
- 觀察人機協作過程： 科技集團行銷部門的實務經驗顯示，主管可透過指派內部提案任務，直接觀察員工是否具備「AI Native」的思維（如任務解構、精準提問）與行為（如初版製作）。若員工提交的內容與 AI 直接生成的結果相似度過高，即代表員工缺乏「人機協作」中判斷哪些該由人做、哪些由機做的能力。[5]
3. 建立檢查點與審查機制
為了驗證員工是否具備批判性思考，企業應建立明確的監督機制，而非盲目信任 AI 產出。根據 BCG 的建議，企業可採取以下做法：
- 分級審查： 依據 AI 產出內容的風險高低（如活動宣傳 vs. 價格相關資訊）決定審查強度。[1]
- 拆分 KPI： 將 AI 產製內容的 KPI 著重於「效率」，而將人類監管階段的 KPI 著重於「正確性」。這能避免員工因追求效率而輕忽對 AI 幻覺與偏見的檢查。[1]
- 強化「正駕駛」心態： 企業應要求員工展現對 AI 產出的「可解釋性」驗證能力，確保員工能判斷 AI 的建議是否符合法規、公司政策及真實需求，而非全然接受 AI 的結果。[1][7]
透過上述方式，企業能將 AI 技能驗證從單純的「工具使用頻率」，轉化為對員工「判斷力」與「價值觀」的深度評估，確保人類在自動化浪潮中始終保持核心決策地位。[7]
