隨著全球各大企業紛紛宣布導入 AI 工具，許多企業在規劃人力需求與培訓時都把「提升AI能力」視為必要條件。然而麥肯錫2025年的調查指出，約 88% 的企業表示已在至少一個業務職能中使用 AI，但真正認為「 AI 應用已成熟」的企業只有約 1%。工具買了，訓練沒跟上；方向訂了，人才能力跟不上。除了技術面的問題之外，進一步要解決的是員工的AI素養問題。
美國勞工部就業與培訓管理局在2026年2月13日發布了AI 素養框架（AI Literacy Framework），為美國勞動力與教育體系的人工智慧素養培訓提供指導基礎。此一框架概述了五個基礎內容領域及七項執行原則，將 AI 能力拆解為可學習、可評估、可推行的系統架構。希望成為組織與企業 AI 素養計畫設計與推行的指引，並具備跨產業、職務、教育部門及其他勞動力相關情境的彈性。
這份框架除了是給個別員工的學習指南，也是給管理者的一份組織轉型地圖，提醒管理者必須思考「我的組織有沒有能力系統性地培養 AI 素養？」
框架的兩層結構：內容與推行，缺一不可
AI 素養框架（AI Literacy Framework）由兩個層次構成：
第一層是「基礎內容領域」，定義了員工需要具備哪五項 AI 素養能力：
- 理解 AI 原則（知道 AI 是什麼、能做什麼、有什麼限制）
- 探索 AI 用途（知道哪些場景適合用 AI）
- 有效指導 AI（懂得提示語撰寫與情境設定）
- 評估 AI 輸出（能判斷 AI 給的答案是否準確、可用）
- 負責任地使用 AI（具備倫理意識與資安概念）
這五項能力有其順序，從「認識」到「應用」再到「判斷」，最後抵達「負責任地行動」。許多企業的 AI 培訓只停在第一、二層，教員工「AI 是什麼」與「AI 能做什麼」，卻忽略了第三到第五層才是真正決定工作成果品質的關鍵能力。
第二層是「有效推行原則」，定義了組織應該如何設計、實行與維持 AI 素養培育。七項推行原則分別從學習設計、情境整合、人才角色、組織韌性等不同角度出發，為管理者提供具體的行動方向。
這兩層結構的核心邏輯是：內容告訴你「學什麼」，推行原則告訴你「怎麼讓員工學會並運用」。因為徒具內容、沒有推行機制的 AI 培訓，往往停在課程完成率，而非實際能力提升。
管理者必須具備的三個關鍵認知
一、從「評估輸出」開始，才算真的懂 AI
許多管理者自認對 AI 有一定了解，因為他們試用過 ChatGPT、看過幾份 AI 報告。然而，框架中的第四項能力——「評估 AI 輸出」——才是職場 AI 能力的真正分水嶺。
AI 工具會產出看起來流暢、完整、有條理的答案，但這些答案不一定準確。一份 AI 生成的市場分析報告，數字可能是虛構的；一段 AI 撰寫的法律條文摘要，可能遺漏了關鍵例外。員工如果缺乏評估能力，AI 就從「工作助手」變成「風險來源」。
管理者的責任，是在組織內部建立「AI 輸出驗證」的工作文化——不是盲目信任，也不是全盤否定，而是培養批判性閱讀 AI 結果的習慣。這需要從管理者自身做起：當你收到下屬用 AI 協助產出的報告，你有沒有能力辨識其中哪些部分需要再次確認？
二、「負責任地使用 AI」不是法遵問題，是管理問題
框架的第五項內容領域強調倫理與資安，許多企業把這項工作丟給法遵部門或資訊安全部門。這是一個常見的誤解。
負責任地使用 AI，核心在於「問責文化」。當員工用 AI 協助做出決策，出了問題，責任歸屬是否清晰？當員工把客戶資料輸入第三方 AI 工具，管理者是否有明確的授權規範？這些都是管理者需要主導的議題，不能委由人資部門或技術部門代勞。
從組織行為學的角度來看，員工對 AI 的使用行為，很大程度上反映的是主管的態度。當管理者公開討論 AI 的限制與風險，員工才會有心理安全感去誠實回報問題，而不是把 AI 產出的錯誤掩蓋起來。
三、設置「賦能者」角色，管理者責無旁貸
框架的第六項推行原則特別提到：配置監管者、顧問及其他在學習者 AI 學習過程中扮演支持角色的關鍵人士。這句話直接點名了管理者的責任——你不只是 AI 素養的「使用者」，更是團隊 AI 學習的「賦能者」。
所謂賦能者，不是要你成為 AI 技術專家，而是要你做到以下三件事：
- 創造空間，讓團隊有時間嘗試與學習 AI 工具，而不是把它視為「額外任務」。
- 建立心理安全感，讓員工敢於分享 AI 使用的挫折與失敗，從中學習。
- 用行動示範，讓員工看見你自己也在學習與使用 AI，而不只是要求別人改變。
核心挑戰：單一框架涵蓋的局限與挑戰
當然，組織在實際導入運用此一框架時，也不能過度簡化過程中會遇到的的挑戰：
第一，這份框架雖然定義了員工應具備的五大基礎領域，卻忽略了組織內的權力結構。如果管理者只要求員工具備「負責任地使用 AI」的素養，卻未在考核過程將「AI 實驗成本」列入容錯空間，員工將會因為害怕出錯而選擇放棄嘗試。這種素養教育若缺乏配套的制度設計，最終只會徒具形式，無法轉化為真實的生產力。
第二，「通用性」與「情境性」的衝突。美國勞工部試圖建立統一標準，但 AI 的應用在人力資源管理（如招募篩選）與工程研發（如程式開發）中的執行邏輯完全不同。框架中的「評估產出」在不同職能部門的定義極其模糊。若管理者直接拿這套框架進行「通用型培訓」，而不詳加定義職能，將會導致員工無所適從。
七項推行原則：管理者的行動清單
以下針對框架中七項推行原則，提出管理者可以具體實施的行動建議。
1. 實行體驗式學習
必須設計在真實工作場景的實作練習，讓員工用 AI 完成一份實際的工作任務，然後討論過程中遇到的問題。學習發生在做的過程中，不是聽講的過程中。
2. 將學習融入情境
AI 素養培訓不應該是獨立的課程模組，而應該整合進現有的工作流程。例如，在週會中加入「本週 AI 應用分享」的固定環節；在專案啟動時討論「哪些環節可以引入 AI 協助」。讓學習發生在工作現場，而非培訓教室。
3. 培養互補性人類技能
AI 越強，判斷力、溝通力、創造力的重要性就越高。管理者需要幫助員工理解：AI 負責執行，人類負責決策與判斷。定期討論「AI 做不到什麼」，有助於員工釐清自身的不可取代性，降低焦慮，提升主動學習的意願。
4. 解決前置障礙
並非每位員工都有相同的數位能力基礎。管理者需要盤點團隊的 AI 素養起點，找出哪些人需要更基礎的數位工具培訓，再進入 AI 應用層次。跳過這一步，培訓資源就會集中在已經有能力的人身上，拉大團隊內部的能力落差。
5. 建立持續學習的路徑
AI 工具的演進速度極快，單次培訓的效益會快速衰減。管理者應該為不同能力層次的員工規劃進階路徑，讓有興趣深入的人有方向可走，讓剛入門的人有基礎可建立。可以參考的做法是設立「AI 應用小組」，由進階使用者帶領初學者。
6. 培育賦能者角色
如前所述，管理者自身就是最關鍵的賦能角色。除此之外，也應該識別團隊內的「AI 早期採用者」，授權他們擔任內部教練，協助同事解決使用問題。這樣的同儕學習，往往比外部培訓更有效。
7. 以敏捷性為設計原則
不要把 AI 素養培訓設計成一個固定的年度計畫，而要建立快速更新的機制。當新的 AI 工具出現、當工作流程改變，培訓內容應該能在數週內更新，而不是等到下一個年度計畫才調整。
給管理者的最後提醒
美國勞工部這份框架最值得管理者深思的，是它背後的一個核心假設：AI 素養是可以被系統性培養的能力，不是天生的，也不是只屬於技術人員的。
這意味著，每一位管理者都有責任與能力推動這件事。需要對 AI 保持開放的學習心態、對團隊的成長負起責任、對組織的未來具備足夠的前瞻視野。
AI 無法完全取代管理者，但懂得運用 AI 素養框架的管理者，會取代那些仍在等待的人。與其停在思考與準備，不如從行動開始：在實行中學習，在學習中日趨完備。
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隨著AI的普及，執行力不再是稀缺資源，管理者的價值因而面對巨大的轉型機會。
「 #當管理學遇上AI 」不只是給管理者的 AI 操作指南，從深厚的經典管理智慧出發，拆解 AI 時代的真實挑戰，協助管理者跨越「工具操作」的表層，進入「組織協作」的深層核心。
除了幫你的「管理工具箱」增添配備之外，AI 將成爲管理的力量放大器，而你則是負責校準方向的引導師。我們在追求效率的同時，更要練習在複雜中找到平衡，讓你在 AI 時代，當個更從容、也更有溫度的領導者。
