打造高效AI團隊的核心要素（郭德偉）
本文作者郭德偉（Andy Kwok），為數據及人工智能素養協會 (DALA)資深創會會員 兼 OpenCertHub 創辦人及行政總裁 ，為《EJTech》撰寫專欄
踏入2025年，企業之間的競爭陸續轉移至人工智能的競賽。透過人工智能模型的協助，優化客戶服務質素及縮短工作流程極為普遍。Gartner 最新研究顯示，到2028年，33%的企業軟體將包含代理型AI功能（Agentic AI），人工智能的應用將推展至一個新景地。
假若企業想利用人工智能突圍而出，單憑盲目追求極致的AI大模型並非上策，更重要的是如何構建高效的AI團隊，將AI技術適度融入企業策略之中，創造獨家的企業價值。從市場發展所見，企業管理層在規劃AI團隊的發展藍圖時，重點涵蓋三大核心要素，當中包括：AI素養（AI Literacy）、AI思維（AI Mindset）和人機協作（Human-AI Collaboration）。 這些要素能幫助企業系統性地建立具備創新力和執行力的AI團隊，並孕育以AI驅動創新的企業文化，增強機構的競爭力。
從AI素養到人機協作
以上三個要素相互關聯、互為支撐，共同構成了AI團隊建設的基礎框架。企業只有在這三方面均衡發展，才能真正釋放人工智能的商業價值。
- AI 素養 （AI Literacy）：團隊的能力基石
AI素養是指企業員工理解、評估和有效使用AI技術的能力基礎。它不僅是對人工智能技術的表面認識，甚至AI基本原理（如機器學習、數據驅動）與限制；既能操作AI工具解決實際問題並判斷其適用性。當中不乏意識資料隱私、演算法偏見、遵循倫理規範等。其核心是培養人機協作中的理性決策力，以因應AI驅動的變革。高AI素養的員工能夠更有效地利用AI工具，實現更高水平的生產力提升。
- AI 思維（AI Mindset）：企業的文化基因
AI思維是指在企業文化中培養擁抱實驗、持續學習和數據驅動決策的認知方向。與AI素養側重知識和技能不同，AI思維關注的是價值觀、信念和行為規範。採用人工智能技術並不是人有我有的態度，而是從企業的戰略角度出發，如何利用人工智能幫助完成有價值的目標。建立AI思維更有助團隊理解應用人工智能的核心原則，以正確觀念及低風險模式與 AI協作。若團隊同時兼備數據思維（Data Mindset），將可更有效串連人工智能的優勢，提升整體的解難及創新能力。
- 人機協作 （Human-AI Collaboration）：團隊效能的關鍵槓桿
人機協作是指設計和優化人類與 AI之間的互動模式，使兩者能夠互補優勢，實現整體效能最大化。員工與 AI 協作顯著減少了工作量，從而鼓勵更多主動性的思考，為自己的工作崗位上製造新的價值。人機協作模式在職場上現時多以利用生成式人工智能（GenAI）工具作為助手（AI as Assistant），恊助處理文書內容為主要任務。由人類提出問題給AI思考作答這種單向性運作為主。未來人機協作將會逐步邁向「思考拍檔（AI as Thought Partner）」的模式。AI反成主動方透過有序題問帶領人類思考問題核心，協助人類尋找具創意的解決方法。
另外在人機協作中，信任建立是另一個關鍵因素。員工需要理解AI的工作原理和局限性，才能建立適當的信任水平。過度信任可能導致盲目跟隨AI建議，而信任不足則無法發揮AI的潛力。AI素養在這一過程中扮演重要角色：員工AI素養越高，越能夠有效校準對AI的信任水平。無論如何，緊記在任何協作情況下，人類角色必需為掌控決策的一方，堅守「Human in the loop（HITL）」的原則。不要貪一時方便，而將決定權交給AI處理。
由上而下塑造AI文化
要建立內部文化配合AI發展，企業管理層的堅定承諾至關重要。僅靠開放AI使用權限給員工遠遠不夠，還需要配套完善的支持體系，包括系統化培訓、設立標杆榜樣，以及高層持續的實際參與和引領。管理層不應只停留於言辭，更應以身作則，親自參與AI工具的試用和推廣，才可真正賦能員工。
針對不同崗位和職級，員工所需的AI知識與技能有所不同，同時亦應了解AI的限制與風險。因此具結構化、分層次、及以產出AI應用案例為主的賦能培訓計劃尤為有效。除此以外，企業還需營造包容錯誤和鼓勵創新的文化氛圍。AI應用是一個持續試驗和優化的過程，不可能一蹴而就。企業應鼓勵員工提出創新想法，並為小型實驗項目提供所需資源，讓創新和學習成為常態。
整體而言，構建高效的AI團隊需要在AI素養、AI思維和人機協作這三個維度上協同發力。AI素養為企業成員提供了必要的知識和技能基礎；AI思維創造了有利於AI應用的文化環境；而優化的人機協作設計則確保人類和AI能夠充分發揮各自優勢。三者相互促進，共同構成了企業AI能力的核心支柱。
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