陳偉文：未來企業需要甚麼AI人才？
在AI浪潮之下，企業最需要的未必只是懂程式的人，而是懂得與AI協作、懂得駕馭AI的人。AI的發展不會只是短期潮流。未來數十年，人工智能都有機會持續改變企業營運、市場推廣、客戶服務、內容創作，以至管理決策。世界經濟論壇在《Future of Jobs Report 2025》指出，到了2030年，現有工作技能平均約有39%會改變或過時；AI與大數據、科技素養固然是增長最快的技能，但創意思維、韌性、靈活性、終身學習和分析思維，同樣愈來愈重要。換言之，AI帶來的不是一次單純的工具更新，而是企業人才能力結構的重整。
在這個大趨勢之下，企業究竟需要甚麼人才？甚麼能力才可以真正駕馭AI，而不是被AI牽着走？
AI素養
筆者在參與AI指令撰寫、AI應用及平台架設的工作經驗中，逐漸得出一個結論：一般企業的AI應用人員，未必首先需要成為AI工程師，但必須具備三種核心能力——語言能力、邏輯思維和判斷力。這三種能力加起來，其實就是一種新的AI素養(AI literacy)：懂得向AI提出正確要求、把工作系統化，並對AI的結果作出獨立判斷。Microsoft早在《2023 Work Trend Index》已提出「AI aptitude」的概念，指出未來員工需要學習何時使用AI、如何寫出有效的提示指令(prompts)、如何評估AI產出的創意工作，以及如何檢查偏見；報告同時指出，分析判斷、靈活性、情緒智能、創意評估及AI delegation等能力的重要性正在上升。今年，Microsoft的研究進一步把重點由「懂得使用AI」推進至「懂得判斷AI」並指出，受訪AI使用者認為隨着AI承擔更多工作，最重要的人類能力包括AI產出的品質控制和批判思維。這說明企業需要的人才正在由單純的AI使用者，走向真正的人機協作人才。
第一，是語言能力
AI看似是技術，實際上很大程度也是一個語言與溝通介面。尤其是生成式AI(Generative AI)和大型語言模型，使用者往往透過自然語言、提示指令、上下文、角色、限制和輸出要求與AI互動。你問得愈清楚，它才愈有機會產出符合需要的結果；如果要求本身含糊，AI產出的答案自然容易偏離方向。Microsoft指出，與AI透過自然語言協作，將成為新的工作模式，而員工需要掌握如何撰寫有效提示、判斷何時應該使用AI，以及如何反覆與AI協作(Microsoft, 2023, p. 17)。筆者過去在AI培訓中亦一直強調，有效的指令不能只有一句要求，而應該交代具體任務、目的、背景、例子以及循序提問。換句話說，prompt engineering的基礎未必首先是程式，而是能否把自己的意圖準確表達。所以，在AI年代，語言能力不再只是傳統所說的「文科能力」，而會成為企業生產力的一部分。懂得清楚描述需求、拆解任務、設定背景、角色和限制，以及指定輸出格式，這些能力都會直接影響AI產出的質素。很多中小企一談到AI應用，第一時間會問：「是不是要聘請程式員？」程式員當然重要。他們可以協助企業建立自動化流程、串接系統、處理數據及開發AI應用。但在日常營運層面，最先產生價值的人，可能反而是那些能夠把企業問題說清楚的人。因為這類人能把客戶痛點描述清楚，把產品服務特點表達清楚，也能把AI需要完成的工作拆解清楚。無論面對AI還是面對同事，清晰溝通本身就是管理能力，也是未來重要的AI協作能力。
第二，是邏輯思維
AI不是許願機。它不是你輸入一句簡單要求，就必然交出完美答案。真正有效的AI應用，需要人懂得設計流程，也就是具備系統化思考和任務拆解能力。
例如，遇到一般客戶查詢時，AI應該如何回應？遇到投訴時，哪些情況可以即時處理，哪些情況必須交由真人跟進？面對不同產品、不同市場、不同客戶和不同語氣要求時，AI應該根據甚麼條件調整答案？
這些已經不只是語言問題，而是邏輯和流程設計問題。企業要用好AI，就必須懂得把工作拆成步驟，把情景分成類別，把決策條件寫清楚，再把需求、背景、限制和輸出格式逐一交代。世界經濟論壇將分析思維列為僱主最重視的核心技能之一，同時把系統思維列入未來技能框架(World Economic Forum, 2025, p. 37)。所以，關鍵不在於人人都成為AI工程師，而在於更多員工需要建立一定程度的流程思維和系統化思考能力。能夠準確向AI發出工作指令，本身已經是一種生產力；能夠把一項複雜工作重新設計成「人做甚麼、AI做甚麼、甚麼時候需要人介入」，則是更高層次的AI能力。
第三，是判斷力
這可能是三種能力之中最重要的一種。AI可以產生文章、圖片、影片、報告、廣告文案，甚至協助分析客戶資料。但AI產出的東西是否可以直接使用？是否準確？是否符合品牌定位？是否切合客戶需要？是否存在偏見？是否涉及私隱、版權或其他合規風險？這些問題不能完全交由AI自己決定。Microsoft的調查尤其值得注意：當受訪者被問到AI承擔更多工作後，哪些人類技能會變得更加重要時，50%指出AI產出的品質控制，46% 指出批判思維；86%的AI使用者表示，他們把AI產出視為起點，而不是最終答案，並認為人仍然需要為思考負責。
這正正說明，AI能力愈強，人類的判斷力反而愈重要。一篇AI生成的文章，是否適合公開發表？一張AI生成的圖片，是否符合品牌形象？一段AI整理的客戶資料，是否涉及敏感個人資料？一份AI產生的市場分析，有沒有虛構數據或錯誤推論？
這些都需要人以經驗、專業知識和批判思維作出最後判斷。大學教育一直重視批判思維(critical thinking)，原因正在於此。所謂批判，不是單純否定，而是懂得審視、比較、驗證、質疑和修正。AI年代的人才不能只懂得取得答案，更重要的是懂得判斷：「這個答案可靠嗎？」
對中小企來說，三種能力尤其重要
香港中小企，未必有資源建立龐大的AI團隊，也未必能即時聘請大量AI工程師。但這不代表中小企不能應用AI。OECD在2026年發表的政策簡報《AI and skills: What we know so far》指出，AI能否為企業及經濟帶來實際效益，其中一個決定因素並不是技術本身，而是使用技術的人是否具備相應技能。研究亦指出，技能不足是企業採用AI的重要障礙，這個問題在中小企尤其明顯；同時，真正需要高階AI開發技能的員工其實只佔很小比例，大部分員工更需要的是數碼技能、數據分析及解讀能力，以及解難、創意和管理等人類能力。這一點對香港中小企很有啟示。企業未必需要先建立一個龐大的「AI Department」，才開始AI轉型。相反，可以先從現有員工的AI upskilling開始，培養他們使用AI、分析結果和監督AI的能力，再逐步將AI引入內容創作、客戶服務、銷售支援、市場研究、數據分析和行政流程。因此，未來企業的人才培養，不應只集中在技術訓練，也要重新重視語言、邏輯和判斷。
AI取代的可能不是人才，而是舊有的人才標準
表面上，AI正在取代部分工作；深層來看，AI其實正在重新定義人才標準。過去企業可能重視誰掌握最多行業知識；未來則會更加重視誰能夠提出好問題、設計好流程、作出好判斷。因為搜尋、整理、歸納甚至初步分析行業資訊，AI已經可以提供很大的協助。但是，應該問甚麼問題、如何驗證答案、甚麼答案值得相信，以及如何把資訊轉化為商業決策，最終仍然需要人負責。因此，未來企業需要的人才，不只是「懂AI工具的人」，而是懂得駕馭AI的人。這類人才至少有三個特質：語言清晰、邏輯嚴謹、判斷成熟。這三項能力其實代表了三個層次：語言能力決定你如何指揮AI；邏輯能力決定你如何組織AI工作；判斷能力則決定你是否應該接受AI的答案。無論身處哪一個行業，這三種能力都會變得愈來愈重要。因為AI時代真正稀缺的，已經不是資訊，也不只是懂得操作某一個AI工具的人，而是能夠把AI、資訊、專業知識和商業判斷轉化為價值的人。
#東網產經 | 來源
September 5, 2026 36
