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你的員工有「AI 素養」嗎?公司的 AI 培訓能創造價值,還是產出更多廢料?

2026-02-24 撰文 郝致琪
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隨著就業市場被 AI 劇烈翻轉,求職平台 Indeed 調查指出,高達 81% 的招聘經理將 AI 技能列為 2025 年的優先考量。

但到底工作者需要什麼樣的 AI 技能?評量一個人是否具備 AI 技能的標準是什麼?連企業都還搞不清楚自己的AI策略,又要如何評估 AI 人才的任用?

「AI 素養」(AI literacy)便成為不確定下,最接近的解答。

經濟合作暨發展組織在〈A Socio-technical approach to AI literacy〉指出 AI 素養是一種「社會技術方法」,除了包含操作工具的技術能力,更涵蓋了對倫理、隱私與社會影響的理解。

這不是指每個人都要學會寫程式,或理解大型語言模型背後的公式,而是一種能力:能否理解 AI 在做什麼、不能做什麼,以及它正在如何改變決策與價值判斷的方式。一個具備 AI 素養的人,除了要理解 AI 如何運作以及使用邊界,更重要的是具備批判性思考能力,能評估 AI 產出的內容,辨識錯誤、AI 偏見與 AI 幻覺。

史丹佛大學人本人工智慧研究中心(Stanford HAI)指出,AI 素養的目標是讓人們有能力做 AI 創新並反映社群需求,而非被動接受技術宰制。AI 素養的用處在於增強人類角色,確保在自動化浪潮中,人類的判斷力與價值觀依然處於核心位置。

Indeed 調查還指出,儘管高達 94% 的員工表示願意學習 AI 技能,目前僅有 5% 的企業行大規模再培訓。這種職場斷層和AI素養鴻溝(AI literacy gap)被描述為「雙軌世界」:已經在使用 AI 的人愈用愈深感不足,反而覺得還需要更多訓練;反觀完全不使用 AI 的 16~40%「AI 邊緣人」則根本不知道自己錯過了什麼,也認為不需要改變。

延伸閱讀:花錢讓員工學 AI,公司競爭力卻原地踏步?簡立峰揭企業 AI 投資的致命盲點

別以為買了帳號就是導入AI,使用頻次、如何用才是關鍵

這種素養鴻溝形成了 AI 生產力落差(AI productivity gap)。有企業已經能借助 AI 縮短工時、提升業績,許多企業卻還以為買了帳號就是導入 AI,忽略了員工根本不知如何在具體業務場景中使用它。

管理顧問公司埃森哲(Accenture)研究發現,缺乏與工作流程結合的情境式學習,是 AI 導入後生產力未見起色的主因。當員工缺乏 AI 流利度(AI fluency)、不知何時該以 AI 代勞、何時該人為介入修正,導致 AI 淪為昂貴的玩具,或是產出大量低品質的 AI 廢料(AI slop),反而增加了工作負擔,形成 AI 導入初期的生產力衰退。

從教室走進工作現場,AI 學習要結合實務經驗

要填補這個素養缺口,學習必須從「教室」走入工作流。

例如,生技公司莫德納(Moderna)以內部 AI 學院和工具 mChat,讓員工即使不具備程式背景,也能利用 mChat 生成程式碼、自創 AI 工作流程,將原本費時的臨床試驗數據報告處理或行政流程自動化,省下做重複性工作的時間。這種「全民開發者」策略,讓員工在第一線養成能跨越技術與業務邊界的「AI 通才」,使原本需 10 年以上的藥物開發節奏,縮短至 5 年內推出 15 款新產品。

英國電信公司沃達豐 (Vodafone)則以職能再造回應 AI。在 AI 接手基礎客服工作後,沃達豐不但未裁員,反而把客服對產品與客戶痛點的理解轉化為進階技能。

經由再培訓,員工投入技術支援與數位行銷等更高價值領域,在新職位運用 AI 優化流程、補足 AI 盲點,說明 AI 素養的核心在於透過適應與轉型,以人類經驗創造機器無法取代的價值。

導入AI後,生產力出現「J曲線」短期衰退
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晶片戰場的隱形防線!鈺祥企業以再生型濾網與訂閱制守護半導體良率

2026-08-07 經理人 x 鈺祥企業
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AI 浪潮推升全球晶片需求,半導體製程持續向物理極限挺進。下一個十年的較量,已從演算法與架構層面,延伸至肉眼不可見的分子尺度。在 5 奈米以下的先進製程中,直徑僅 0.3 至 1.5 奈米的氣態分子污染物(AMC)一旦滲入無塵室,便足以讓整批晶圓報廢。

對此,深耕 AMC 防治近四十年的鈺祥企業董事長暨總經理莊士杰觀察:「半導體發展往前,對無塵室極致潔淨的要求,是呈現飆升。」他因此把它定義為濾網的「摩爾定律」,隨著半導體製程發展向前推進一個世代,無塵室對潔淨度的要求便隨之倍增。尤其,台灣先進製程的市場份額也不斷攀升,再加上供應鏈國際化布局,都讓鈺祥企業從早期代理起步的化學濾網廠商,逐步成長為全球晶圓廠不可或缺的微污染防治夥伴。

搶進分子管理時代,AI 與先進製程不能沒有的配備

半導體製程中,無塵室對潔淨度的要求究竟有多高?莊士杰舉例說明:「在半導體製程中,負責將微小電路複製到晶圓上的黃光製程,其環境對微污染的敏感度極高。哪怕只是十億分之一(ppb)的氨氣異動,就會引發光阻缺陷,損及產品良率;而酸性氣體分子若沉積在極精密的光學元件上恐造成霧化,進而影響價值上億美金的設備性能。」

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鈺祥企業董事長莊士杰。
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事實上,對潔淨的要求,範疇早已不侷限於晶圓廠內部,也延伸到 AI 驅動的大算力資料中心,這些設備都是長時間處於高能耗運轉狀態,承受不起化學污染帶來的腐蝕與元件老化風險。當潔淨需求與永續要求同時逼近極限,環境管控也從單純的產線問題,轉變為制約整體產能擴張的現實門檻。不過,這正是鈺祥企業近四十年技術積累,發揮價值的時代浪尖。

創立於 1987 年的鈺祥企業,最初以代理美國品牌濾網起家,累積與國際半導體大廠合作的實績後,逐步建立起涵蓋材料改質、流體管理與循環再生的跨領域技術體系。如今,除了台南生產基地,鈺祥還設有三座 ITRI(工研院)同等級的品管分析與研發實驗室,串聯起從研發、生產到安裝清運的一條龍能力,成功打入半導體先進製程晶圓大廠與美系記憶體大廠的供應鏈,服務據點遍及美國、中國大陸、日本、新加坡、馬來西亞等全球市場。

不只是濾網,更是驅動未來科技的分子基礎設施

「我們定義自己是驅動未來科技的分子科技廠商,在微觀世界去佈局天羅地網,過濾污染物。」莊士杰表示,台灣作為全球最先進的科技製造重鎮之一,鈺祥企業將自身定位為分子基礎設施的角色。當全球綠色算力與 ESG 浪潮轉為供應鏈的准入門檻之際,能同時提供潔淨效能與可量化碳足跡的供應商,才更容易留在客戶的採購名單上。

隨著晶圓廠與資料中心同步擴產,莊士杰坦言,若沿用傳統買斷、拋棄的線性思維,「廠區很快就被數十萬片濾網和碳排放淹沒。」對此,鈺祥企業從 2008 年便開始依照循環經濟模式生產產品,並開始研發濾網再生技術,成為全球首家獲得 BS 8001 循環經濟認證的製造業者。經工研院認證再生型濾網可循環再生達 10 次,研發實測中 TVOC 濾網更可重複再生高達 20 次,且維持接近新品的過濾效能;廢棄物量減少 91.67%,碳排放降低逾 85%,歷年累積逾 100 項國內外專利。

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鈺祥企業成立於1987年,深耕氣態分子污染物(AMC)防治技術,擁有超過百項國內外專利。董事長莊士杰更獲得《經理人月刊》第17屆「100MVP經理人」的「永續經營MVP經理人」獎項。
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訂閱制+AI 雙軸轉型,定義智慧製造新典範

除了技術領先,鈺祥也將商業模式升級。鈺祥推出潔淨空氣訂閱制(CaaS)、AI 預警模型與 Domain Twin 三項服務,莊士杰強調:「我們要做出更多產品以外的價值。」

潔淨空氣訂閱制(CaaS),即是將耗材買斷轉為效能租賃,並整合 SAP 與 Salesforce 系統,提供客戶即時碳足跡數據。莊士杰說:「很多現場的條件,都會影響濾網,以前就是靠人力判斷,現在就是可以運用 AI 做一個整體的趨勢管理,減少不確定性。」

因應 AI 工廠運轉需求,鈺祥企業也導入 AI 預警模型,可提前 3 天偵測污染物濃度異動,防範停機風險;搭配 Domain Twin 技術,將資深工程師的判斷經驗數位封裝,海外新廠得以快速複製最佳實踐。莊士杰補充:「有很多資料難免會隨著人員離開而流失,或只能仰賴少數專家,這樣的服務難以規模化,這也是為何我們推動 Domain Twin。」

當先進製程的競爭門檻持續升高,潔淨環境管控已成為良率管理不可或缺的一環,莊士杰表示:「大家不要只把我們看成化學濾網供應商,我們是支持半導體穩定運作的分子風險管理技術夥伴。」在演算法與晶片架構的競賽之外,這場關於分子的戰事,才是決定 AI 時代能否穩定量產的關鍵防線。

[本文由經理人整合行銷部與鈺祥企業共同製作]

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