AI時代，你的企業準備好了嗎？ 當人工智慧已從科技熱潮走進企業日常，人資夥伴該如何跟上這波數位轉型浪潮，打造高效能、個人化的員工體驗？
MAYOHR與人資小週末連續第三年攜手合作，2025年針對企業對 AI工具的應用與期待進行深度調查。【2025 AI應用及人資數位轉型白皮書】彙集百家企業的第一手回饋，深入探討製造、資訊、高科技、零售等多元產業在數位轉型中的進展與挑戰。
創辦全台最大人資社群「人資小週末」的盧世安，在此次問卷調查研究中，他不單只是「說明統計結果」，更提出五項具體、務實的行動建議，力求跨越制度與工具間的落差，為HR轉型開出可行之路。
在混沌中拼圖 在進化中指路—【盧世安】
這是繼 2024 年之後，小週末再次與 MAYOHR 攜手進行的第二次聯合調查AI應用。我們清楚在過去這一年裡，關於 AI 應用的報告、趨勢分析，幾乎如潮水般湧現。然而，我們仍堅持認為 — 從人資視角出發的調查，依然具備其他產業分析無法提供的獨特價值： 因為 HR 始終是最靠近「人」的單位，也最先看見轉型震波下的每一道裂痕與可能。
這份調查在架構上分成了兩部分：前半是關於 AI 工具使用情境、頻率與效果的實務觀察，後半則是對「HR 數位轉型認知」的整體評估。但在我個人的解析習慣中，我很少把報告看成一頁頁獨立的統計圖表—我更傾向將它們視為兩塊尚未拼合的拼圖，一端是工具的現況，一端是組織的意識。拼在一起，才是一個完整的企業AI 轉型生態樣貌。
因此，我個人對這份調查的解析報告，不單只是「說明統計結果」，而是試圖提出五個具體、務實、且能跨越工具與制度之間縫隙的行動建議。
這五個建議，不是口號，也不是「AI 萬能論」，而是嘗試提供每一位 HR 專業者在面對 AI 浪潮時，可以拿來當作方向盤與指南針的參考地圖。
by 人資小週末創辦人-盧世安建議一：優先導入高效能且低門檻的 AI 應用場景
HR 操作建議：聚焦在重複性高的任務上試行 AI 工具，快速驗證效益
AI 導入的第一原則：不求全面，但求有感。
在許多企業的數位工具導入的經驗中，最常見的敗筆不是工具不夠強，而是「使用感知太弱」。若員工在日常工作中感受不到數位工具帶來的便利與效率，即使背後效益再強大，也會變成一個被冷落的裝飾性投資。因此，HR 在 AI 導入階段的首要任務，是打造“可感知的效益場景”，讓使用者體驗到「原本要 30 分鐘，現在只要 3 分鐘」的具體落差感。
這種高回報率的切入點，多數集中在格式清楚、邏輯穩定、評估清晰、產出即用的任務上。依據此次調查結果，HR 最常用 AI 的場景包括：
1. 招募初篩：打掉第一層人力疲勞的牆
HR 在招募初期花最多時間的地方，往往不是跟人面談，而是翻履歷 - 這些工作高度重複、變異少、壓力大。如果懂得如何使用如 ChatGPT 類的工具，結合履歷分析引擎，可實現：
• 快速摘要履歷重點（學經歷、技能、斷點、跳槽頻率）
• 自動化比對職缺需求與應徵者經歷的對應度
• 預測候選人職能傾向，甚至模擬出推薦提問（面談 Prompt）
這樣做，不只是省時間，更是提升判讀品質，避免HR「只看名校、名公司」的習慣性偏誤。
2. 教育訓練：把 AI 當教材編輯小幫手
每次教育訓練都得重新編教材、設計題庫、寫學習單，對 HR 來說是耗能大坑。因此 AI 可協助：
• 依據主題自動列出課綱（並可調整時數）
• 生成客製化測驗題（選擇、簡答、自我評量）
• 輸出「講義初稿」，HR 再進行語氣潤飾與在地化修正
透過這樣的分工，HR能從「教材製造機」變成「學習體驗設計師」。
3. 勞動法規與文件生成：從焦慮者變成掌握者
面對勞基法、性平法、特休規範更新，HR 常陷於「資訊太快、判讀太慢、文件出得慢」的困境。因此可以建置 AI：
• 快速摘要法規重點（針對新舊條文差異對照）
• 草擬內部公告、政策說明、異動通知
• 生成 Q&A 型補充資料，預先回應員工常見疑問
這樣 HR 不用再靠搜尋引擎土法煉鋼，也不怕漏看修正草案。
4. 員工溝通：建立 365 天不請假的助理
HR 經常收到「這個流程在哪？」「怎麼請事假？」「育嬰假剩幾天？」這類重複問題，既瑣碎又打斷專注。解法是：
• 建立一個企業內部的 AI 小幫手（可結合 LINE、Slack、Teams）
• 將 HR 內規、流程、表單資料輸入語料庫
• 設定常見 FAQ 自動回覆邏輯＋轉接真人機制
長遠來看，這不僅節省 HR 時間，也提升員工對制度資訊的自主查詢能力。
5. 彙報工作成果：從死資料中萃取活資訊
每月的週報、月報、績效說明、年度報告都需要 HR 從資料堆中寫出「人話」的摘要。AI 能：
• 將日誌、出勤表、問卷、回饋、績效打分等原始資料彙整
• 生成個人績效評語草案（含具體事件＋語意風格調整）
• 輸出部門報告草稿，幫助主管更有效聚焦問題點
這樣 HR 的角色將不再是打字工，而是「內容品管」與「報告策展人」。
建議二：強化 AI 數位素養內訓，避免部門數位落差
HR 操作建議：將 AI 訓練列為年度教育訓練 KPI，並客製化職能導向課程
問題現況：AI 浪潮下的 HR 團隊出現數位斷層
調查顯示，目前有系統推動 AI 教育的企業仍屬少數，大多 HR 夥伴只能「邊工作、邊自學」，從 YouTube 挖影片、從網紅貼文學 Prompt、從同事聊天中打聽使用方式。這樣的自救式學習帶來的後果是部門內部快速分化成 M 型：
• 上層是「高自學力者」與「技術狂熱者」，一人就能搞出一整套自動化流程。
• 下層則是「抗拒變化者」與「恐懼技術者」，不敢問、不想學、不願碰。
這樣的結構不僅破壞團隊協作，也阻礙 HR 整體效能提升，因為組織中只有「部分數位」，不叫數位轉型，只會帶來更多跨部門落差與內耗。
策略核心：由制度設計，取代自發摸索
與其鼓勵大家「有空就學一下」，HR 應該將 AI 能力養成正式納入訓練體系中，成為年度教育訓練 KPI 指標，並制定明確的三階段數位素養策略：普及→應用→轉化。這不只是培訓，而是一場組織能力升級工程。
HR 應從制度上出手，推動 AI 識能普及運動，可從以下六步驟實施：
唯有從培訓制度中拉高 AI 素養平均線，HR 團隊才不會出現「一兩個神人、整組混亂」的局面。HR 必須先對自己內部的數位資本進行盤點，這才是轉型的基本盤。
建議三：重構流程而非只是「上工具」
HR 操作建議：以「流程效率」為主軸重新盤點 HR 各項工作節點，並找出 AI 能介入的點位
企業數位轉型常見問題是「只上工具、不動流程」。AI 不是插件，而是重構工作邏輯的引擎。HR 若只是用 AI 加快工作速度，反而會把舊流程的問題帶得更快。真正的轉型，是重新設計流程運作方式，而非單點導入工具。
我們建議從三個層面盤點並優化流程：
1.垂直串接（流程層級）
從招募、面試、入職到轉正、考績、晉升，每個環節應釐清哪些屬於判斷型任務，哪些為重複性操作。AI 可接手如履歷初篩、報到通知、自動生成考核摘要等高耗時低價值任務，讓 HR 專注於關鍵決策與人際判讀。
2.水平打通（部門協作）
HR 與財務、法務、業務等部門常出現流程卡關與訊息落差。透過 AI 串接資料、標準化流程、追蹤責任點，可避免手動追蹤與重工，讓資料自動流動、人不必來回奔波。
3.預測導向（流程智能化）
AI 不只是自動化工具，更是預測與建議系統。例如：離職預警、內部輪調建議、教育訓練推薦，都能透過數據判讀實現流程前移，提升 HR 預防與提早應對的能力。
流程重構是 AI 落地的基礎。真正的智慧，不在於讓工具加速舊問題，而是讓系統進化成支持決策的助手。
建議四：推動「人機協作」的文化，不是取代而是升級
HR 操作建議：建立正向人機分工溝通語言，減少員工的 AI 焦慮與抵制
每次技術變革都伴隨著恐懼與誤解，AI 更是如此。許多員工將 AI 視為監控工具，甚至預告裁員的前兆。此時 HR 的任務，不只是教大家「怎麼用」，而是引導組織建立 「與 AI 共事的心理安全感」。
以下三個做法，有助於推動人機協作的文化落地：
1. 分享成功案例：設置「AI 夥伴故事牆」，讓員工看到 AI 如何幫助同仁省時、減壓、創造價值，改變「AI 是敵人」的印象。
2. 分眾溝通：針對資深員工強調「經驗+AI＝升級」、針對年輕員工強調「掌握 AI＝加速表現」，用不同語言解除不同焦慮。
3. 明文化分工原則：界定哪些任務由 AI 先處理、人審核；哪些由 AI 輔助、人決 策；哪些則必須完全由人掌控，避免因模糊導致誤解與抵抗。
HR 要清楚傳遞： AI 不是要取代你，而是幫你騰出時間去做更有意義的事。人機協作，是升級，不是淘汰。AI 是夥伴，不是對手。會用 AI 的人，才是真正留下來的人。在這場轉型裡，不會用 AI 的人不是「被淘汰」，而是「自我放棄」。
HR 要做的不是把人逼向學習，而是讓人看見學習的動力與未來的可能性。人機協作，不是科技革命，而是文化革命。能不能說清楚分工、能不能設計出讓人安心的使用框 架，才是人資部門決定這場 AI 變革輸贏的關鍵。
建議五：針對不同部門、不同職位設計 AI 使用藍圖
HR 操作建議：建立正向人機分工溝通語言，減少員工的 AI 焦慮與抵制
報告顯示，不同行業與職位對 AI 的需求與熟悉程度落差明顯。若 HR 推行「一次訓練、一套工具、一種課程」的通案策略，只會讓熟練者覺得無趣，不熟者感到抗拒，推動效果有限。
因此，HR 應針對三大維度進行客製化設計：
1.職能導向 : 不同工作需要不同工具
• 客服人員適合語意分類與 FAQ 生成工具
• 銷售可用聊天腳本與郵件潤飾
• 工程團隊可用錯誤回報摘要與技術文檔精簡工具
2.職級差異
• 高階主管重視 AI 輔助決策與摘要分析
• 中階主管關注簡報與報告生成
• 基層員工則偏好資料整理與流程自動化
3.部門節奏 : AI 導入應貼合各部門工作週期
• 研發重視進度追蹤與測試紀錄
• 財務則偏向報表與數據審核自動化
小建議 : HR 應嘗試建立一份《AI 使用地圖》，內容包含：
• 各部門適用模組與教學工具
• 各職位常用 Prompt 範例
• 每月應用回報與共學機制
這也許才是企業真正進入「AI x HR x 組織策略」的起點
人資未來，不是被 AI 被動塑造，而是 HR 用 AI 主動重構
這份報告從數據出發，卻不應僅止於統計。
從工具應用的落地觀察，到組織認知的縫隙解析，到五種具體而明確的行動建議，我們試圖回答的不是「AI 對 HR 會做什麼」，而是——HR 能否抓住這個轉型臨界點，從被動適應者變成主動設計者？
這五個建議不是理論，也不是夢想藍圖，而是經過拼圖式觀察、現場訪談、數據脈絡整理之後，提出的系統性進化方案。未來的HR 部門應成為企業 AI 應用與組織適應之間的橋梁、翻譯者與引導者。
在這場技術與制度交錯的變革中，HR 不是最晚被影響的角色，反而是最早應該起身布局的單位。因為當「人」的定義開始改變，處理「人」的工作當然就必須率先進化。
讓我們以行動定義未來，以技術重塑角色。畢竟，你能駕馭 AI，才配擁有 AI 時代的話語權。
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