【我的預測】在「HR 3.0」時代，改以「技能導向」設計組織架構才能應對未來變動。AI將重塑「選、用、育、留」的核心流程，「AI素養」隨之成為數位轉型的剛需。
【我們正在做】開發「Ask HR」數位助理，自動化處理常見人資需求，並透過大數據預測離職風險與調薪建議。同時兼顧個人化體驗，針對專業技能推薦合適課程、內轉職缺與導師計劃。
【我的建議】AI轉型一定會有陣痛，把負面回饋當成改善素材，根據不同出錯場景調整模型，讓員工習慣採取「自助服務」，達成降本增效的目標。
趨勢一：「技能導向」、「AI素養」成主流
人力資源制度已走過工業時代的「HR 1.0」、網際網路時代的「HR 2.0」，正式邁入「HR 3.0」的數位轉型。
傳統的職位內涵與要求變動太快，唯一不變的只有「核心技能」的重要性。未來的組織設計必須以「技能」為核心，讓員工根據現有技能探索未來的職涯路徑，而非受限於單一職位的框限，才能靈活應對AI時代的不確定性。
在「HR 3.0」階段，AI將貫穿「選、用、育、留」的核心流程，透過企業內部數據針對員工需求設計個人化體驗，達成降本增效的目標。與此同時，AI素養（AI Literacy）也成為所有員工的必備基礎。
員工不需要精通模型架構或技術知識，但必須具備與AI溝通的能力，要能夠應用內部AI工具，針對問題找到答案、展現專業、創造效率。
當AI工具使用率提升，企業可以利用員工的指令與使用經驗，用於回饋模型的微調與優化，讓技術隨著組織實戰經驗不斷成長。
行動一：養成「自助服務」組織慣性
在推動AI轉型之前，IBM就已經建立起「自助服務（Self-Service）」的組織環境，讓員工不再習慣「有求於人」。
早年IBM將人資中心設在馬尼拉，台灣員工遇到問題時，寫信或打電話不夠即時，也找不到當地人力支援，只能被迫學習找方法自救。在這樣的環境中，如果要公務筆電要換新，電腦會直接快遞到府，不會有IT同事手把手協助安裝，員工必須自己讀說明書完成操作設定。
現在，台灣IBM除了總經理層級外，絕大多數的主管都沒有秘書，從訂機票、報帳到安排行程，都是透過數位系統自行解決。
這種「自助服務」文化的養成，為AI轉型提供了重要的沃土。如果員工習慣凡事找「真人」處理疑難雜症，面對AI轉型時就會非常痛苦。當「自助服務」內化成直覺，員工與AI溝通時，已經知道如何清楚定義需求、提出精準問題，更能將AI從技術工具轉化為實質生產力。
行動二：AI自動化回應需求，設計個人化體驗
要在人資部門達成降本增效，IBM把自己當成「零號客戶（Client Zero）」，由此打造數位助理「Ask HR」，整合所有後端人資系統，讓員工從單一入口（Single Portal）就能尋找所需服務。
「Ask HR」的功能包含：
- 諮詢自動化：回應差旅、假勤諮詢等常見FAQ，並自動化完成後續作業。例如，當員工詢問休假政策，Ask HR除了解釋規則，還自動整理可休假天數，直接協助員工請假。
- 智能調薪：根據員工技能、績效表現與外部市場薪資競爭力（Pay Competitiveness）等資訊，為主管提供量化參考指標。
- 個人化建議：比對員工現有技能，主動推薦適合的內部職缺、學習課程或職場導師，指引員工潛在的職涯發展方向。
- 導入生成式AI後，Ask HR讓問題諮詢量成功減少七成，行政事務的處理時間也縮減了五成，大量減輕人資專員的負擔。當人資專員從瑣碎的行政作業中解放，可以投入更多時間經營策略分析技能，轉型成為人資顧問，處理更複雜的核心任務。
行動三：根據回饋優化系統，撐過轉型陣痛
很多企業因為擔心AI出現幻覺、員工反彈，就不敢大力推動轉型。IBM在AI導入初期，同樣面臨陣痛期的挑戰。
為了推廣人機協作，IBM設計了一套分層支援模式（Tiered Support Model），讓第一層的「Ask HR」數位助理站在前線，自動化回應FAQ。結果，赴海外出差的同事想查詢當地資訊，AI的答案卻繞著台灣打轉，大家抱怨AI狀況連連、雞同鴨講，還不如寫信問真人專員。
此時，第二層的「人資專家團隊」成為過渡期的關鍵角色。
這個團隊的組成，包含熟悉薪酬、福利、招聘等領域、來自各個業務單位的人資專家。當員工回報問題，人資專家團隊會馬上銜接，著手調查出錯原因，不斷檢視員工指令與AI的回應品質，並根據需求微調（Fine-tune）內部模型，裁縮不必要的流程。
人機協作的過程需要不斷優化，初期狀況一定很多，企業必須經過多次內部微調，縮短從挫折到依賴的適應過程。多用幾次之後，員工會知道怎麼設計精準指令，才能放下對AI的戒心，離答案越來越近。
行動四：把AI當顧問，決策交給人類
「People make the decision.」是IBM推動轉型的指導原則：AI是很強的顧問（Advisor），但最終決策者永遠是人類。
AI最大的優勢，在於能快速吸收大量資訊，從中提取可轉化為行動的洞察（Actionable Insight）。以「離職預測」為例，AI可以比對現職員工與離職員工的背景資訊，如果發現高度吻合，就會發出預警通知、推薦主管提出加薪、升遷等激勵措施（Commendation Investment）來留住人才。
不過，這些都只是「參考建議」，很多重要資訊不會留下數位足跡，AI可以從既有資訊給出判斷，卻不一定能精準預測未來。
實務上，AI評估年度調薪措施時，會根據績效表現建議跳過某些員工，但主管能觀察到績效背後的不可抗力背景、員工的重要潛在優勢，也會考量當下的市場環境與組織負擔能力，綜合各種關鍵隱性因素再下判斷。
因此，如果AI與主管意見相左，一定會以主管的判斷為準。若一線主管猶豫，再呈報給二、三線主管共同裁示，將決策權留在人類手中。
未來城市＠天下｜台灣IBM人資長邱纓琇的2026年AI趨勢觀點：
A：一是IBM用技能導向重新設計組織架構，靈活應對AI時代的不確定性；二是降本增效的實際需求，透過AI自動化處理常見的行政需求，能讓人資專員轉型投入策略分析與顧問角色，處理更複雜的核心任務，讓組織更有彈性。
A：「Ask HR」整合員工需求，提供諮詢自動化、智能調薪建議、個人化職涯推薦等功能。導入生成式AI後，問題諮詢量減少七成，行政事務處理時間縮減五成，讓人資專員得以轉型為策略顧問。
A：IBM設計分層支援模式，由「Ask HR」站第一線回應常見問題，第二層的人資專家團隊則負責調查出錯原因、檢視AI回應品質並微調模型，把負面回饋當成改善素材。IBM也堅持「People make the decision」原則，AI提供的資訊僅作為參考，最終決策權仍留在人類主管手中。
