企業高管每週都要作出與 AI 有關的決定：批准試行項目、簽署供應商合約、回答同事對 ChatGPT 的疑問、回應董事會要求的「AI 策略」。但很少人有時間真正了解這項技術如何運作。
管理層的 AI 素養，並不代表要學寫程式或訓練模型，而是要懂得提出正確問題、看出薄弱的建議，並帶領團隊走過轉變。本文說明這在實際工作中是甚麼樣子。
領袖的 AI 素養是甚麼
對管理團隊來說，AI 素養可歸納為四種能力：
- 明白生成式 AI 擅長甚麼、不擅長甚麼，既不誇大，也不恐懼。
- 在自己的業務中找出合適的應用場景。
- 管理風險：資料、準確度、法規及聲譽。
- 帶領團隊適應轉變：AI 項目成敗，往往取決於員工是否真正採用。
這些都不需要技術背景，需要的是清晰的概念，加上一些親身實踐。
每位高管都應明白的五件事
1. AI 是在預測文字，而不是查證事實
大型語言模型根據訓練資料中的規律，寫出最有可能出現的下一個詞。它非常擅長語言，但也會以十足自信說出錯誤的事實。因此，認真的 AI 系統會根據已批准的資料來源作答，並在重要內容發出前加入檢查。
2. 你貼上的資料可能不再受你控制
輸入公共 AI 工具的資料，可能會在公司以外被儲存或處理。一份清晰的使用政策，列明哪些工具、哪些資料、由誰檢查輸出，比一刀切禁止更能保護公司，因為員工往往會設法繞過禁令。
3. 成本取決於使用方式，而不只是訂閱費
AI 供應商按處理的文字量收費，以「Token」計算。在對話中一再貼上整份文件，費用很高；設計好的工作流程只把每個步驟需要的資料傳給模型。以整理 100 個潛在客戶名單為例，我們估計臨時聊天約需 200,000 個 Token，而透過我們的潛在客戶搜尋助手工作流程約需 40,000 個。這是對一次典型任務的估算，並非實測結果，但這種差距相當普遍。
4. 沒有東西是百分百可靠，所以要設計檢查機制
即使是設計良好的 AI 工作流程，也會有失敗的時候。領袖要問的不是「它完美嗎？」，而是「出錯時我們怎樣知道？之後會怎樣處理？」好的系統有紀錄、警示、人手檢查點，以及轉交真人的途徑。
5. 推行 AI 首先是人的問題
擔心被取代的員工會抗拒新工具，過分信任 AI 的員工則會停止檢查它的輸出，兩者都是領導層要處理的問題。清楚說明 AI 會改變甚麼、不會改變甚麼，再配合以真實工作進行的培訓，比選擇哪個工具更重要。
批准 AI 項目前要問的問題
在批准試行項目或供應商建議書之前，先問：
- 這解決甚麼問題？現時需時多久？ 沒有基準線，就無法衡量成效。
- 我們的資料會去哪裡？ 誰可以看到？
- 出錯時會怎樣？ 誰會發現？多快發現？
- 推出後由誰負責？
- 60 至 90 日內如何衡量成效？
- 如果行不通，退出方案是甚麼？
一個好的合作夥伴，無論是內部團隊還是外部顧問，都應該能清楚回答每一條問題。
如何在管理團隊中建立 AI 素養
單一講座的作用往往有限。有效的方法是結合以下幾項：
- 實戰工作坊：讓高管用自己的工作試用 AI，例如董事會文件、客戶電郵或市場摘要。
- 共同語言：讓「Agent」、「幻覺」、「工作流程」在每次會議中都代表同一件事。
- 每位領袖一個小型試行項目：讓每個人都經歷過 AI 項目由構思到成果的過程。
- 一頁紙的政策：由管理團隊共同撰寫。
- 定期檢討：哪些有效、哪些無效、下一步嘗試甚麼。
這正是我們管理層 AI 素養培訓背後的理念：線上互動 AI 實戰課、AI 戰略工作坊、AI 工具流程優化顧問服務，以及定制 AI 工具項目，一步一步建立能力。如果你的管理團隊已準備好由零散嘗試走向有計劃的推行，我們的 AI 轉型服務是很好的起點。
