蔡明順專欄｜AI人才怎麼選、怎麼養、怎麼用？《AI產業人才認定指引》給企業的實戰藍圖
圖片來源：天下學習 製圖
讀完這篇文章，你可以學到的三件事：
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怎麼運用《AI產業人才認定指引》指引，進行AI人才的策略制定與操作。
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AI人才的三種分類與培育三階段構成完整的人才職能地圖，避免學習無章法。
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人才管理需精準：選才對應職務、育才分層規劃，用才與留才以績效與職涯結合。
當生成式AI浪潮迅速席捲全球，企業領導人面臨的共同難題是：如何找到真正能為企業創造價值的AI人才?
許多人資長坦言，履歷表上充斥著「AI技能」關鍵字，但實際面試卻難以判斷應徵者的深度；數位轉型長擔憂，員工雖然修過課程，真正落地到專案卻經常「雷聲大、雨點小」；科技長更是困惑：研究、開發、應用三種角色邊界模糊，跨部門合作頻頻受阻。
沒有明確的人才標準，AI轉型往往只停留在口號。基於這樣的痛點，數發部數位產業署與台灣人工智慧學校今年共同推出《AI產業人才認定指引》，為企業提供一套「度量衡」，讓選才、育才、用才與留才有了共同語言與基準。（延伸閱讀：你的AI力是什麼等級？台灣首本《AI產業人才認定指引》，學習、轉職不再亂槍打鳥）
三大類AI人才：研究、開發、應用
指引中AI人才劃分為三個面向：
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研究人才：專注於演算法與模型突破，是技術的源頭。
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開發人才：將研究成果轉化為系統與產品，是技術的實現者。
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應用人才：推動AI在行銷、客服、人資、製造等場景落地，是最靠近業務價值的角色。
分清楚誰研究、誰開發、誰應用，是AI專案成敗的第一步。對跨國企業而言，三類人才缺一不可；但對資源有限的中小企業，更應把重心放在「應用人才」的養成。因為AI的價值不在於自建模型，而在於能否善用工具，讓流程更快、更省、更準。
例如麻省理工學院的《生成式AI鴻溝》報告就指出：自建GenAI工具成功率僅約33%，外部合作則高達67%。原因是內部開發常因缺乏持久記憶與學習能力，難以整合進日常流程中；相較之下，外部解決方案能更快導入，並以可量化的商業成效取勝。
能力發展三階段：素養、工具、專案
許多企業關心，到底怎麼有系統地培育AI人才？在能力層級上，這份《指引》也提出三個循序漸進的階段，構成一套完整的職能地圖：
(責任編輯 / 溫為翔)