AI 能力落差：企業重金投資人工智慧，為何仍難換得生產力提升？

Randstad Digital 指出，問題並不在於 AI 技術本身，而是圍繞在技術周圍的「人力基礎設施」，包括：

• 技能培養
• 工作流程整合
• 持續訓練機制

在許多企業中，AI 平台部署速度前所未有，但員工能力與組織流程卻沒有同步跟上。

數據揭示 AI 技能落差

多項統計顯示，AI 導入速度已明顯超越員工準備程度：

• 近三分之二企業在過去一年投資 AI，但在員工訓練上的投入往往遠低於技術投資。
• 約一半科技專業人士正在尋求自費或外部 AI 培訓，因為他們認為公司沒有提供足夠準備。
• 只有約 32% 的員工接受過 AI 相關訓練。
• 同時，要求 AI agent 技能的職缺在 2025 年暴增約 1,587%，顯示企業需求正在急速上升。
• 在某些市場（例如印度），約 50% 的企業已提供 AI 培訓，但技能落差仍持續擴大。

另一項 Randstad 的《Workmonitor 2026》調查也顯示，員工對自身技術能力的信心下降了 14 個百分點，反映工作科技變化的速度已超過許多人的技能更新速度。

為什麼一次性的 AI 培訓行不通

許多企業在導入新技術時，常採取傳統做法：開設一次內部課程或短期培訓。但 Randstad Digital 認為，這種方式已無法跟上 AI 的發展節奏。

AI 現在正滲透到幾乎所有職能，包括：

• 軟體開發
• 行銷與內容
• 營運管理
• 客戶服務

因此，員工需要的是與自身職務直接相關、能在實際工作流程中使用的技能訓練。

如果培訓內容過於通用或只是偶爾進行，員工往往無法建立真正的操作能力。許多技術人才轉而自行學習 AI，也顯示企業培訓與實際需求之間存在落差。

AI 轉型的真正瓶頸：人才與組織能力

報告強調，AI 轉型並不只是科技問題，而是一個人才與組織能力問題。

企業可以部署最先進的 AI 平台，但如果員工無法將工具整合進日常決策與工作流程，投資回報就會受到限制。

這種「技術投資快、人力能力慢」的失衡，正是 AI 能力落差的核心原因。

為何企業需要「Training as a Service」

為了縮小差距，Randstad Digital 建議企業從一次性培訓轉向 持續型學習模式。

報告稱之為 「Training as a Service」：

• 以職務為核心設計 AI 技能
• 持續更新訓練內容
• 與日常工作流程整合

在這種模式下，學習不再是一次導入，而是隨著 AI 工具與業務流程不斷演進的長期能力建設。

對企業的關鍵啟示

Randstad Digital 的核心結論很直接：AI 轉型的成功程度，取決於人與技術同時進化的速度。

如果企業只投入平台與工具，而忽略員工技能與組織能力建設，就可能出現一種情況：

AI 無處不在，但真正能把它轉化為價值的人卻不足。

未來企業之間的差距，很可能不只來自誰擁有 AI 技術，而是誰能更快建立能駕馭 AI 的人才體系。