生成式AI快速進入企業工作場域，從資料彙整、文件撰寫、數據分析，到簡報製作與流程自動化，AI正在改變企業原有的工作方式。
然而，當AI工具愈來愈容易取得，企業真正需要思考的，已不只是「導入哪一套AI」，而是如何讓人才、流程、知識與AI形成有效的協作模式。
根據《商業周刊》報導，台灣大塚製藥自2024年開始推動AI應用，並逐步深化實務運用，至2026年成立專責的「AI解決方案部」，將AI應用進一步延伸至知識管理、資訊安全與合規治理。
這項發展也反映出一個重要趨勢：企業真正需要投資的，不只有AI工具，更包括能夠善用AI、判斷AI與管理AI的人才。
為什麼企業導入AI，不能只教員工「怎麼用」？
許多企業開始接觸生成式AI時，通常會先安排工具操作、Prompt技巧或ChatGPT、Copilot等應用課程。
但員工「會操作AI」，並不代表企業已經完成AI轉型。
真正產生效益的關鍵，是讓AI與實際工作流程產生連結，例如：
- 找出重複工作：盤點每天大量耗費人力與時間的例行任務。
- 重新檢視流程：思考哪些工作步驟可以透過AI簡化或重新設計。
- 建立人機分工：區分哪些工作適合AI處理，哪些仍需專業人員判斷。
- 發展部門應用：讓第一線人員從實際需求提出AI改善方向。
- 評估導入成果：確認AI是否真正帶來效率、品質或決策改善。
台灣大塚製藥透過AI Forum，讓不同部門從自身工作需求提出AI應用構想，再由專責單位進一步評估與推動。
AI導入因此不再只是「學習一套工具」，而是逐步轉向重新思考工作的完成方式。
AI轉型為什麼不能只交給資訊部門？
AI雖然需要資訊技術支援，但真正進入企業後，牽涉的範圍往往遠超過IT系統本身。
尤其當AI開始接觸企業內部資料、客戶資訊與專業文件時，就必須同步考量：
- 資訊與資安：管理系統平台、使用權限、帳號與資訊安全。
- 業務與功能部門：確認AI應用是否符合實際工作需求。
- 人資與教育訓練：建立員工AI能力及正確使用觀念。
- 管理階層：界定人與AI的工作責任及決策權限。
- 法務與合規：控管個資、機密資料、著作權及產業規範。
因此，AI轉型並不是單一部門的數位化專案，而是需要不同部門共同參與的組織治理議題。
企業導入AI後，為什麼「知識管理」更重要？
AI可以快速整理與產生內容，但AI回答的品質，很大程度仍取決於企業提供什麼資料。
對許多企業而言，真正有價值的資訊往往分散在不同地方，例如：
- SOP與標準作業文件
- 品質異常與改善紀錄
- 設備維護與故障經驗
- 客戶問題與客訴處理資料
- 業務及客戶往來資訊
- 資深員工累積的實務經驗
- 教育訓練教材
- 部門共用文件與歷史資料
如果企業知識長期處於分散、版本不一致或無法有效搜尋的狀態，即使導入AI，也可能面臨「找不到正確資料」或「產出內容無法信任」的問題。
台灣大塚製藥同步推動企業知識庫，並規劃透過AI語意搜尋提升知識取得效率，也說明了AI能力的背後，其實需要完整的企業知識基礎支撐。
未來主管需要具備哪些「AI管理能力」？
當AI逐步成為日常工作的協作工具，主管需要管理的將不只是人員、績效與進度，也包括AI所產生的內容與工作結果。
未來主管可能需要進一步判斷：
- 資訊可信度：AI產出的內容是否正確、完整且具有依據？
- 資料適用性：AI使用的資訊是否為最新且符合工作需求？
- 人機權責界線：哪些任務可以由AI協助，哪些一定需要人工確認？
- 資訊安全風險：員工是否將機密或敏感資訊輸入不適當的平台？
- 最終決策責任：當AI建議與實際情況不同時，由誰進行判斷與負責？
因此，AI時代需要培養的並非只是「會使用AI的人」，而是能夠理解AI限制、驗證AI結果並做出正確決策的人才。
企業推動AI，可以先從哪些方向開始？
如果企業目前仍處於AI導入初期，不一定需要立即建置大型AI平台，可以先從現有工作與組織條件逐步推進：
- 工作流程盤點：找出高頻、重複、耗時及容易標準化的工作。
- AI應用提案：鼓勵各部門從日常工作提出具體改善需求。
- AI治理制度：建立資料權限、使用規範、審核機制與責任界線。
- 企業知識整合：逐步整理SOP、專業文件、歷史經驗及內部資料。
從「找到適合AI的工作」，再逐步走向「建立AI管理制度」，通常比單純追求最新工具，更有機會形成長期效益。
AI教育訓練，為什麼要從「工具操作」走向「工作應用」？
企業AI培訓若只教授Prompt或軟體功能，員工回到工作現場後，往往仍不知道該如何實際運用。
因此，未來企業培訓更適合從不同職務與工作情境出發，例如：
- AI＋行政流程
- AI＋品質管理
- AI＋生產管理
- AI＋業務開發
- AI＋知識管理
- AI＋人力資源
- AI＋主管決策
- AI＋數據分析
培訓重點應逐步從「這個AI工具有哪些功能」，轉變為**「如何利用AI改善目前的工作問題」**。
如此一來，教育訓練才能與企業實際績效、流程改善及人才能力發展產生連結。
AI時代真正該投資的，是企業的「組織能力」
台灣大塚製藥的發展案例顯示，AI轉型並不是購買一套工具或安排幾堂課程就能完成，而是一項涉及人才、流程、知識、治理與組織文化的持續工程。
AI工具會快速更新，但企業真正能長期累積的競爭力，包括：
- 員工能否找到值得AI協助解決的問題。
- 主管能否判斷與管理AI產出的結果。
- 企業是否具備完整且可運用的知識資產。
- 組織是否建立清楚的AI治理與使用規範。
- 各部門能否持續運用AI改善工作方式。
因此，企業在思考「要導入什麼AI」之前，更值得先確認：
人才準備好了嗎？流程準備好了嗎？資料與知識準備好了嗎？AI治理制度建立了嗎？
當AI逐步從個人工具走向企業日常營運，真正拉開企業差距的，將不只是誰擁有最新AI，而是誰能讓人才、知識、流程與AI持續有效協作。
資料來源：《商業周刊》〈AI時代來臨 企業真正該投資的是人才 台灣大塚製藥成立AI解決方案部 打造製藥業少見治理模式 〉，2026年8月3日
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