「你的公司有沒有安排培訓預算？」

這並非隨口一問，而是相當具體的管理問題。不少機構在談轉型時，往往著眼於技術投資、系統升級、流程優化，但當話題轉到「培訓預算」時，氣氛往往一片沉默。答案不外乎三種：沒有、不足，或者「再作安排」。情況有點像新年計畫：年初列出詳細目標，年中已經悄然無聲。企業與人才在準備程度上的落差，正是在這種「看似重視，實際缺乏行動」的狀態下，逐步拉闊。

世界經濟論壇《未來就業報告 2025》估計，未來數年內約有四成核心技能需要更新或重塑，即使職位名稱維持不變，工作內容與要求也會大幅改變。在這樣的背景下，若培訓長期停留在形式化的零碎安排，技術升級與人才能力之間的落差，只會愈來愈大。

浪潮未至，是否代表時間充裕？

2026 年的今天，AI 早已不再是「即將出現的威脅」，而是實實在在存在於各行各業之中。決策層與員工都普遍明白一件事：AI 正在改變工作性質。然而，正因為變化尚未全面鋪開，不少機構傾向將相關議題擱置，抱持「仍有時間準備」的心態。

問題在於，培訓並不是一次 Workshop、一套新工具，或者一本指引可以解決。真正與業務結合的培養，往往是一個橫跨數年的系統性過程：員工需要持續學習，工作流程需要重新設計，管理模式需要調整，KPI 亦須更新。 當轉型真正來到，而團隊尚未做好準備，就等同白白錯過 AI 能帶來的一整段機遇期。

看似省錢的決定，最終代價高昂

在不少企業之中，AI 常被視為自動化與減省成本的代名詞，培訓預算更是最容易被削減的一項開支。 然而，要讓 AI 真正發揮效能，前提是有具備足夠能力的人才，去設計、監測和優化相關系統。這並非單純「減少人手」，而是「提高現有人手的能力」。這樣看來，人力資源的投入理應增加，而不是縮減。

當企業期望減省人手時，被保留下來的崗位往往需要承擔更複雜的職責，既要監察系統有否出現偏差，又要調整工作流程與崗位分配，並在關鍵情境中作出具有判斷力的決策，而非完全依賴演算法。 若在這樣的情況下仍然選擇壓縮培訓預算，實際上是將營運與聲譽風險推高。於是，便出現一種看似矛盾、實則常見的局面：預算被削減，期望卻持續提高。問題並不在於技術，而是在於預期管理。

數位原住民，未必懂得與人工智能協作

不少管理層抱持這樣的想法：「年輕人熟悉科技，自然能適應變化。」表面上，這句話像是在肯定新一代的能力，實際上卻是一種極高風險的假設。年輕人的確較熟悉各類工具，亦能快速掌握對話式 AI，甚至懂得設定指令、自動化部分流程。熟悉工具，與真正能運用技術解決實際問題，是完全不同的兩個層次。

在很多企業之中，技術操作層面並無問題，但對於「這是否真正為業務帶來價值」、「流程是否值得被自動化，以至於流程本身是否仍有存在必要」等問題，往往缺乏深入思考。對 AI 產出的結果應如何驗證、何時需要人手覆核，亦未必有清晰準則。問題往往不在於「不懂工具」，而在於教育與企業培育方式長期偏重操作，忽略了思考與判斷的養成。

人與人工智能如何分工？答案往往語焉不詳

在企業轉型的討論中，還有一個關鍵問題經常被略過：究竟有多少員工真正清楚，五年後機構會有甚麼變化？很多時候，未來方向只停留於高層簡報與策略文件，基層員工只感受到工具與流程的改變，卻未曾被正式告知背後的整體藍圖。

當預期自己的職位遲早會被自動化取代，而以往培訓在工作又作用不大，對新一輪培訓自然難以抱有信心，對前景亦難免採取保守態度。在未見實質回報之前，要求個人單方面投入更多時間和精力，亦不合理。因此，「願景是否明確且被充分溝通」，並非抽象的文化話題，而是直接影響人才能否與組織同向而行的關鍵條件。

傳統智慧帶來的提醒

傳統智慧如「未雨綢繆」、「知己知彼」，在 AI 高速發展的年代，依然切中要害。優勢不再僅取決於掌握多少專門技術，而在於準備是否充分、步伐是否穩健。對企業而言，關鍵在於是否已將培訓視為長期策略，而非臨時補救；是否已有清晰的技術與業務轉型路線圖，而非只著眼於零散項目；是否真正把培養員工能力納入核心治理，而非附屬安排。

對個人而言，關鍵問題也不只是「懂得使用工具」，而是「具備持續學習與重新定位自己的能力」，能夠主動理解未來工作的方向、及早思考所需要的能力組合，遠比單一技能本身更為重要。若雙方都缺乏行動，所謂「準備不足」便不再只是形容一種狀態，而是一項真實且逐步累積的風險。其代價往往不會即時浮現，而是在一、兩年後，當 AI 真正深入業務核心時，才發現可用之才嚴重不足。

另一種企業責任

從教育與培育的角度重新審視企業責任，或許可以有另一種說法：人才培訓並不是「附帶的關懷」，而是競爭力存續的必要投入。願意在員工身上進行長期投資的組織，更有可能在下一輪技術變革中保持主導地位。清晰而坦誠的轉型溝通、穩定而可預期的培訓承諾、具體而可見的發展路徑，以及重視學習與成長的評估制度，構成了企業與人才之間互信的基礎。

另一方面，教育界若能在培養學生時，更重視批判性思維與跨學科理解，而不僅限於工具操作與技術記憶，便能為社會提供更能與 AI「並肩而行」的一代。企業與教育機構若能在這一點上互相理解、攜手合作，人才培育便不再只是單向輸送，而是形成一個可持續的生態。

香港的位置與優勢

置身粵港澳大灣區，以至更廣泛的國際競爭格局之中，香港在 AI 時代的角色並非理所當然，但卻仍然具備獨特條件。本地的優勢，未必在於技術研發的深度，以及對監管框架與合規要求的敏感度。若能在人才教育與企業培育過程中，有意識地強化語言能力、跨文化溝通，以及對監管環境的掌握，香港在區域內仍然可以佔有一席重要位置。

留給管理層的一個提問

當 AI 逐步逼近，反對或抗拒並不罕見。真正值得追問的，不是「為何有人抗拒變化」，而是「在現有制度與溝通之下，這種抗拒是否其實可以理解」。更進一步的問題，是在整個組織之中，是否已經有人為這場變化負起真正責任，並願意用實際行動證明，這並非一場只停留在口號上的轉型。無論選擇何種應對方式，有一點大概難以迴避：這不僅是人力資源部門的課題，而是整個領導層需要共同回答的問題。

撰文：陳國俊（Arik Chan）
資訊安全顧問，長期關注企業在真實環境中如何安全、審慎地應用各種技術，並將資訊安全視為業務決策的一部分。擔任「數苗青少年慈善基金」教育顧問委員會主任，專注推動青少年網絡安全教育、數碼素養，關心人工智能對學習文化、社交行為以及政策討論方式所帶來的結構性改變。
網站：www.seedmaster.org