百工百業AI化的推手 AI應用規劃師 打造數據管理到商業決策轉型橋梁

文／黃麗秋   圖／黃建邦、達志影像

行政院主計總處於二月上修出口預測，由於美國關稅不確定性消除及AI需求帶動， 預估今年 (2026) 商品出口將首度突破7,000億美元，達7,831億美元歷史新高。

麥肯錫 (McKinsey) 報告指出，AI每年可貢獻全球2.6兆至4.4兆美元GDP。隨全球發展重心由技術研發轉向產業應用，AI已深度滲透產業與日常生活，進而帶來龐大商機。

儘管受惠於高階AI伺服器與高效能的運算晶片的強勁需求，資通訊產品出口一枝獨秀，出口金額屢創新高，但在智慧軟體應用則相對不足。根據人工智慧基金會發布的「2026臺灣產業AI化大調查暨AI落地指引」的報告指出，國內製造業、服務業等產業仍有約七成企業停留「未知階段」(Unknowing AI) 與「應用探索階段」(Conscious AI)，促進財團法人資源循環台灣基金會董事長產業AI化時遇到包括：基礎設施、數據、人才以及法規等挑戰。其中部分業者尚未規劃培育AI應用人才的制度，且企業的資料仍以非結構化或分散儲存為主，導致AI發展應用成效有限。

隨著政府推動AI新十大建設，公私協力促成民間機構辦理AI職能認證，協助職場人強化AI能力；更培育非資訊背景職場人具備AI工具應用的跨域整合能力，並輔導取得職能認證，成為企業導入AI並提升應用能力的重要推手。財團法人中國生產力中心數位轉型與資訊科技應用事業部協理黃建邦，引用《經濟學人》觀點指出，數據已取代石油成為全球最寶貴的資源，豐富的數據更能協助企業發展新商業模式，進而提升競爭力；至於如何利用數據去創造企業所需要的營運價值，就需要倚靠AI應用規劃師從中扮演橋梁的角色。

數據驅動隱形冠軍轉型
從準時完工轉向商業產出

臺灣製造業中擁有眾多的隱形冠軍企業，在全球化經濟架構下以技術領先、效率優先的經營策略，在全球供應鏈占有一席之地。但在地緣政治與中國低價傾銷的雙重夾擊下，已來到轉型十字路口。如何找到轉型的關鍵？答案是「數據管理」。黃建邦解釋，企業儘管每日不斷產生各式各樣的數據，卻面臨不知如何應用的窘境；奇異航太 (GE) 卻用數據催生維修服務，領先業界推出「按飛行小時計費」(Power by the Hour) 的商業模式。GE的做法是在飛機引擎裝設感測器，每秒監測數千個參數（如排氣溫度、燃油流量）利用參數導入數位模型，建立設備的預知保養，根據2025年該集團的財報顯示，維修服務已大幅超越銷售引擎的營收。

黃建邦表示：「過去臺灣僅有銀行、保險等大型集團具備設置數據分析師的規模；然而，隨著生成式AI普及，AI應用規劃師則扮演溝通的橋梁，幫助中小型製造業利用數據管理，有效提升工廠稼動率、產品品質，進而縮短交期以及即時回饋客戶生產進度。這就是企業可以利用數據管理，將經營重點由準時完工轉為商業價值產出。」

AI應用規劃師
預判你的預判 百工百業AI化推手 

相較於傳統的資訊工程師，AI應用規劃師的職能不僅在於數據的取得，核心價值更在於如何規劃AI應用架構，引導企業將自動化生產數據轉化為實質的競爭優勢。黃建邦以生動的比喻說明兩者差異：「資訊工程師就像蓋房子的工程師，關注的是『確定性』，只要鋼筋水泥沒問題，就能按圖索驥蓋好房子；AI應用規劃師則更像球隊教練，處理的是『機率性』。當教練將數據提供給球員（建置模型）後，球員上場（落地應用）仍須根據對手動向（業務場景）即時調整戰術。」

他進一步以輔導製造業的實務經驗為例，面對設備停機問題，傳統的資訊工程師傾向建置一個「故障報修系統」；AI應用規劃師則能「預判業者的預判」，思考如何利用過往的維修紀錄，讓AI在報修發生的時間即能自動推送「可能故障原因」與「修復 SOP」給現場工作人員。

這種從「事後處理」轉向「事前預防與即時支援」的思維，正是AI應用規劃師作為「百工百業AI化推手」的核心價值。

自我修煉軟硬實力
懂AI工具鏈應用 更懂業務場景

黃建邦指出，在政策驅動下，企業只會對「AI應用規劃師」的需求日益增加。他強調，一位稱職的規劃師未必需要精通演算法，但必須是「最理解業務應用場景」的人。以工廠數位轉型輔導為例，資深領班常因擔心被AI取代，導致提供的原始資料結構鬆散、難以利用。此時，AI應用規劃師需運用變革管理工具進行溝通，讓員工理解導入AI的目的是「優化流程、減少加班」而非取代人力，進而化解阻力、確保專案順利推行。

由此可知，AI應用規劃師掌握硬實力，應重視架構理解包括：

1. 具備數據敏感度：理解向量資料庫 (Vector Database) 原理及數據清洗 (Data Cleaning) 原則，確保模型生成的品質。

2. AI 策略規劃：熟悉Agentic Workflow代理人工作流程、RAG LangChain等應用，具備建構應用流程的能力。

3. 提示工程 (Prompt Engineering)：掌握結構化溝通模型，精準調教AI輸出結果。

至於在軟實力方面，則應重視換位思考包括：

1. 轉譯能力：具備「跨語言」溝通天賦，能將經營者的商業語意，精準轉化為開發者的邏輯語意。

2. 變革管理：洞察組織心理，緩解員工對AI的恐懼，引導跨部門協調與合作。

導入 AI 三階段
小步快跑 場景優先

黃建邦依據過去顧問輔導經驗指出，企業導入AI專案不應追求一蹴而就，建議遵循「小步快跑、場景優先」的三階段路徑：

第一階段 知識賦能 (Copilot) 建立企業知識庫 (RAG)，利用AI輔助員工檢索資料。例如，將企業過去10年的「品質異常報告」數位化，實現高效率的知識檢索。
第二階段 流程自動化 (Agent) 串接ERP與CRM等系統。例如，由 AI自動將會議紀錄轉化為報價單，或訓練AI生成「初步改善報告」，來提升行政作業效率。
第三階段 智能決策 (Autonomous) 由AI根據歷史數據主動提供決策建議。例如，針對產線參數建立預警機制，提早二小時預判異常，並提供產線調度建議。

提升商業決策
OKR驅動創新KPI衡量結果

隨著企業導入AI專案後，必須透過效益衡量體系 (ROI) 來作為商業決策評估，黃建邦指出，由於AI技術與時俱進，建議企業可透過「階段性里程碑」與「雙軌評核機制」，將技術開發有效轉化為實質的商業動能。至於管理工具的配置，「企業可以OKR增加組織的創新度，再以KPI衡量結果」的靈活策略。也就是說，在專案探索期，由於技術具備不確定性，適合以OKR鼓勵團隊嘗試最佳演算法，定義創造價值的可能性；待技術進入維運穩定階段，則轉由KPI進行量化考核，避免資源浪費。

讓數據化為商機的最後一哩路

面對全球貿易環境的劇烈變動，臺灣企業的轉型重點已不再只是追求「準時完工」，而是如何透過數據驅動商業價值。黃建邦強調，AI應用規劃師正是協助企業結合數據敏感度與變革管理實力，打造AI基因的營運體質，在AI浪潮中精準預判市場動向，蓄積競爭優勢。

【更多精彩內容請見《能力雜誌》2026年4月號，非經同意不得轉載、刊登】