在Agentic AI時代 企業更需要懂治理的關鍵人才

創能學院

人才培育策略上，如何回應新一代智慧轉型挑戰

當前企業面對人工智慧的心情，正處於高度矛盾狀態。一方面，在台灣少子化與勞動力結構變動下，企業深知若不加速導入AI，在競爭力、決策品質與組織韌性上將逐步落後，因此對AI補足人力缺口、強化自動化的期待日益升高。然而，現實中AI的導入並非直線上升，往往伴隨著高投入成本、跨部門協調困難、資料基礎不整、風險責任不清及價值難以落地等嚴峻問題。

國際產業觀察亦釋出警訊：Agentic AI雖具備極高潛力，但若企業缺乏足以承接的治理能力，技術投入將難以轉化為清楚的價值創造邏輯。若無組織承接機制與風險控管架構，再先進的技術也只能停留在概念驗證（PoC）階段，甚至演變成新的營運負擔。

AI挑戰已非單一工具的導入，而是涉及流程重構、人機協作、法規遵循與資安防護的整體轉型。因此，企業急需的不再只是純技術開發者，而是能站在營運現場、理解技術、懂得治理並推動落地的跨域關鍵人才。

AI 治理，正成為企業智慧轉型的主戰場

進入Agentic AI時代，企業的關注點必須從模型準確率轉向治理維度。重點在於：誰來定義可用邊界、評估風險、建立制度，並確保AI創造的是可持續價值而非治理負擔。隨著全球AI法規與國際標準加速成形，導入AI不再只是問「能不能做」，更要回答「該不該做」、「如何稽核」以及「如何在風險發生前建立預防機制」。特別是Agentic AI具備理解任務、拆解步驟與自主執行的能力，這意味著 AI 將深度介入營運與決策流程。然而，自主性也帶來了更高的複雜度，包含資料權限、模型偏誤、可信度與法遵要求，甚至需要重新定義組織權責 。因此，轉型能否成功的關鍵，在於企業能否培養出既理解AI系統、又具備治理視角與管理能力的專業人才，引導轉型不偏離方向。AI治理不應被視為創新的阻力，而是穩健放大AI價值的基礎建設。

AI原生跨域整合者，將是下一階段企業最需要的人才

面對上述轉變，企業需要的人才樣貌已快速改變。未來能創造價值的，是能同時看見技術、治理、流程與組織連動關係的「跨域整合型人才」。

人才培育必須跳脫單點式技術訓練，建立從數位體質診斷、策略藍圖、風險控管到系統建構與流程再造的完整路徑。其核心不僅是學習「使用」AI，更是學習如何「判斷」導入時機、「管理」系統運作並「轉化」為營運價值。一方面，需掌握生成式AI、多模態模型、大型語言模型、Agentic AI、自主系統、MLOps、LLMOps、AgentOps、系統安全與數位孿生等技術脈絡；另一方面，也必須同步具備AI導入策略、敏捷專案管理、可信任AI治理、資安與合規管理、AI驅動決策，以及組織重構與流程再造等整合能力。未來真正能承接企業智慧轉型挑戰的，正是這一類兼具系統能力、治理視角與跨域整合力的關鍵人才。

AI原生跨域者人才培育必須跳脫單點式技術訓練，建立從數位體質診斷、策略藍圖、風險控管到系統建構與流程再造的完整路徑。

下一世代的領導者，必須是在技術與管理間扮演橋樑的實踐者，並具備國際視野與責任感。當企業進入Agentic AI時代，決定競爭力差距的將是「將AI納入營運、決策與治理體系」的能力。逢甲大學新成立的「人工智慧科技與管理碩士學位學程」致力於建立貼近產業需求的路徑。期許為台灣企業培養能整合技術、管理、治理與場域應用的核心力量，在下一階段的智慧轉型浪潮中，真正承接挑戰並放大價值。

逢甲大學人工智慧科技與管理碩士學位學程課程地圖。