國立臺灣師範大學科技應用與人力發展學系教授孫弘岳 人機長登場 定義AI時代企業關鍵新職能

採訪／吳俊毅   圖／達志影像

2025年底，全球電商龍頭亞馬遜 (Amazon) 計劃裁員高達三萬人，名單中除了「軟體工程師」，另一個受衝擊的，則是「人力資源部門」，而這並非單一事件，反映出全球企業在「AI代理」浪潮下的因應之道。根據國際數據公司 (International Data Corporation, IDC) 的《Realizing ROI from Agentic AI》報告顯示，生成式AI已是實用的生產力工具。企業每投入 1 美元，平均能獲得3.7倍的投資回報。除此之外，IDC 報告中預測全球2,000強企業中，將至少有40% 會在 2027年採用「AI代理」。

「未來的HR，管的不只是人，還有AI。」國立臺灣師範大學科技應用與人力發展學系教授孫弘岳表示，HR如果只困守傳統的選、用、育、留等行政職能，已無法在 AI時代立足。傳統意義上HR的消失，帶動的是另一波職能升級。孫弘岳觀察，頂尖金控與科技公司正瘋狂搶奪一種新型人才懂得系統分析、能撰寫程式，並能將抽象的人才評鑑流程，轉化為AI產品的畢業生，這種新型態的人才，孫弘岳將其定義為「人機長」(Human-AI Lead)，透過「人機長」在AI時代發揮1＋1大於2的效用。

與傳統資訊部門相比，HR在處理模糊性、組織衝突與人性動機上，擁有天然優勢。當企業導入AI時，最難之處往往不在技術，在於如何讓「人」與「機器」順利協作，這正是「人機長」的戰場：像許多大型AI科技公司的人資長一樣，轉型為企業內部的「數位人資業務與產品負責人」，介入人機協作的流程設計，而非僅作為後勤主管。從職稱的改變，思維模式也從「服務導向」向「產品導向」進行根本上的變革。

AI 照妖鏡
剝去印象管理，挖出隱形冠軍

然而，HR要推動人機協作，首先得過「選人」這一關，孫弘岳坦言，除了人類是否能接受冰冷的機器來挑選自己，企業長久以來對AI篩選履歷即存有疑慮，Amazon早年AI模型偏好白人男性的醜聞更是歷歷在目。「AI就像一面照妖鏡，它只是忠實反映人類歷史數據中的偏見。」孫弘岳認為，相對於人類主管，AI評測在修正後反而更具客觀性。

除此之外，人類經過多年磨練，懂得如何應付主管或同儕的評鑑，甚至花大量精力進行「印象管理」。例如，透過表情或言語討好主管、獲得高績效評價，進而考績優等甚至升官。藉由導入只看數據、產出與客觀指標的AI評測系統，企業能夠剝去這些人為的糖衣。「客觀數據顯示，AI評測的準確度與公平性，通常遠高於充滿主觀偏見的人類主管。」孫弘岳指出，藉由這套系統，更能挖掘不善言辭但實力堅強的「隱形冠軍」員工。

漁網式人才盤點
IBM 如何用標籤撈出關鍵戰力

為了寫出一份完美的「AI人才」職位說明書，HR與用人主管往往在會議室裡爭論不休，許多企業在轉型初期，就卡在「定義」上。孫弘岳建議，不要被定義綁架，因為AI技術更新太快，今天定義的AI素養，半年後可能就過時，與其糾結靜態的職位描述，不如學習IBM的「漁網式」人才盤點策略。IBM引入「同儕互貼標籤」機制，讓員工在內部系統根據實際專案合作經驗，彼此標記職能。

例如，某位員工擅長用生成式 AI寫文案，同事便為他貼上「GenAI」標籤。這種基於群眾智慧的動態數據，遠比年度考核真實且即時。當組織需要特定人才時，人資系統便利用模糊演算法，像撒網捕魚一樣，從海量標籤中撈出具備潛力的「大魚」，系統不要求100% 精準匹配，但能快速鎖定具備兩大核心特質的人選：

1.高適應力：具備「適者生存」的彈性，能在局勢劇變時快速調整工作模式。
2.AI 學習動機：面對新科技不抗拒、學得快的心智素質。

此外，AI還能扮演「職涯導航員」的角色。系統能將員工現有能力與目標職位（如總經理）進行數據化比對，精準指出：「你的適配度是 60%，還缺少的 A、B、C 能力缺口。」在這種模式下，「職能」取代了年資與職級，成為職場流通的新貨幣。

告別演算法厭惡
中小企業的 AI 生存先求自動化

對於正準備導入AI的企業主，孫弘岳建議：「回歸痛點，而非炫技。」目前臺灣企業最大的痛點無疑是「缺工」。

然而， 許多老闆患有「 演 算法 厭 惡 」( Algorithm Aversion)，要求 AI必須達到99%的完美才敢使用，卻往往容忍人類員工僅有60分的表現，「這是不合理的雙重標準。」孫弘岳直言。AI具備穩定、可預測、不會疲勞且低成本的特性。他認為，只要 AI的表現能達到70分，甚至略低於頂尖人才，企業就應果斷讓其接手，而不是守株待兔便宜的人工。

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