數位素養的迷思：AI 時代，真正決勝的是「認知」
數位素養的迷思
年底了，這個是HR每年都會集體焦慮的時候。要趕工績效、要編列預算、要想著怎麼規劃明年的培訓計畫。
因為 AI 突飛猛進，AI Agent 興起，讓許多專家呼籲所有人都要開始使用AI，黃仁勳就是一個極力呼籲大家要用AI的企業家。在外界專家極力呼籲的氛圍下，企業內部也急需要推動 AI，有些來自主管的要求，有的來自公司政策，有的則是大家都在做，所以我們就得跟著做。
老闆急，主管急，於是買了很多課程，導入很多工具，但組織內仍沒做出什麼AI的應用？檢討時，發現沒有成效，就推導出「員工不知道怎麼用」，為了讓他們都會用，所以結論就是要教他們「數位素養」。
培養組織全員具備數位素養這個重責大任，自然就落到 HR L&D Team 身上。所以，我聽到許多 L&D 的夥伴都不約而同的把「數位素養」列為明年的重點培訓項目。我看了幾個人傳給我的數位素養的課程計畫：包含「13招Prompt提問術」、「AI動畫製作方法」、「手把手教你自動化流程」、「AI的工作術」…我有點嚇到，也不是很理解！
我認為這些課程，是工具教學，不是數位素養。只是，很多人以為數位素養就是「會不會用AI」，「會不會用這些工具」。但其實這根本不是數位素養，而是工具技能。技能是數位素養的底層能力，但擁有技術不足以構成數位素養。
說實話，我認為「數位素養」這樣的用詞被誤解了。就像「數位轉型」這四個字，講了快要10年，現在仍列為主軸，某種程度也反映多數組織可能龜速前進，甚至原地打轉。
我記得 2017年前後，那時職場喚起一股「數位轉型」熱潮，不少公司宣佈進行數位轉型，因此買系統，導系統是當時很多公司的業務重點。可是我想大家都非常清楚，真正帶起數位轉型的催化劑，是疫情。那時，不會用視訊工具的，被迫一定要會操作Google Meet 或是Webex，不會雲端，VPN連線的，也得被迫學會怎麼使用，否則根本無法工作。
但是，公司不會因為會用「Zoom」開會，可以省下大量時間（反而花了更多時間在等人連線…)。也不會因為個人會用 PowerAutomate 幫忙分類信件，就讓公司的效率變好。同樣的邏輯，Excel拉公式、拉樞紐、Word排版，以及近幾年大家常用的自動化技術 RPA，都是一個工具，會使用這些工具，也只能代表會「操作」而已，都算是技能，而不是數位素養。
AI 也是如此。它確實是一個能力極為強大的工具，能協助我們生成內容、發想、研究、開發APP等做到過去難以想像的事。但即便如此，知道怎麼用 AI、怎麼串自動化流程，依然不代表能解決組織問題。
例如很多人知道怎麼寫 Prompt 為自己生成吉普力風格圖，或者會用 ChatGPT 幫忙寫信，用 n8n 串接AI自己的信件分類，但是這個完全圍繞在自己身上局部優化，與企業的核心業務流程並沒有直接關聯。
這就好像知道怎麼攪拌混凝土，但不代表就會蓋房子！只是偏偏很多人都誤解了！認為有了數位素養，員工就會使用數位工具；就會用AI，公司就能數位轉型？
事實上，所謂的數位轉型，是用數位方式徹底改變原有的業務流程；如果只是把工具拿來完成既有任務，那頂多只能稱為「工作數位化」。原因很簡單，個人效率的提升，並不等同於組織效能的提升。
到底「數位素養」的定義是什麼？
所謂數位素養，不是會不會用工具（具備技術）而已，而是能不能用數位與 AI 的邏輯來「重新定義問題、重構流程、做出判斷、精準溝通」。換句話說，就是用數位思維解決問題、創造價值的認知能力。
技術本身只是基本的入場券。好消息是，許多技術門檻正在被 AI 大幅降低，例如 Vibecoding 讓「寫程式」的門檻降低了，但是腦子裡如果沒有想要做出東西的想法，依然等於0；甚至大家都能寫程式時，「獨特性」反而是勝出的關鍵。因此，只有知道如何用數位工具重新重塑業務流程，知道如何將AI組合成AI Agent，然後實際解決業務問題，具備這樣的認知與技術，才叫做「數位素養」。
所以，我們誤以為公司推不動AI應用，在於員工沒有數位素養，所以辦了很多技術類課程，但真正的瓶頸，除了技術之外，還要加上培養「認知」的能力。
面對AI來襲，L&D該怎麼培訓？
這裡，身為HR的我們，就必須看懂AI的運作。
回歸本質，AI目前的確是一個工具（但是厲害很多的工具）。可是 AI 又不像以前的 Excel 那樣拉拉公式，就可以跑出樞紐，打錯公式，會清楚告訴你 error。AI 是「機率論」的工具，它像是一個學識淵博但沒出過社會的實習生，AI不會懂你的背景資訊，但他讀過全世界的書，所以AI能知道什麼樣的詞彙組合的機率最大最實用。因此，你問它問題，它給你的是基於機率的預測，並生成合理的結果。
然而，現在的 AI 還不會自己動起來，必須要呼叫它，給予清楚指令，背景資訊、舉例範例等資訊，AI 才能夠給予最好的結果。而AI輸出的結果是最好的嗎？也必須要人為判斷，這個判斷的好與不好，又來自於人的基礎知識、價值觀、判斷能力。
AI也是個絕對聽話的工具，不管輸入什麼指令，他都一定會工作！但是 AI 吐出來的結果好跟不好，就取決在人怎麼輸入指令，我們不可能跟他說「幫我寫一封信」，他會「博杯」知道你這是要寫給老闆的。
這也導致學了再多的 Prompt，上了再多的課程，但出了教室，好像一切歸零，不知從何下手！因為，課程就算教會你下了一個完美的Prompt，但是能不能正確的運用、判斷能不能用，都還是來自於這個操作者的認知是否足夠。也就是說，AI用的好不好，關鍵通常不在技術，而在問題定義、判斷與流程設計。
我也常常聽到很多人「AI很難用」，而這群人通常遇到了幾個問題：
- 問不出好問題： 給了 AI 一個模糊的指令，得到一個垃圾答案，然後說 AI 很笨。
- 無法判斷真偽： 全盤接收 AI 的幻覺，錯誤引用或解讀，導致報告數據錯誤。
- 溝通缺乏架構： 無法透過多輪對話，引導 AI 完成複雜任務。
也因為使用者覺得AI沒有辦法派上用場，就不會想到要去使用AI，自然就不會享受到AI帶來的好處。
所以，AI世代，考驗的是「提問」、「定義問題」的能力；考驗「批判性思考」的能力；同時也考驗使用者「引導」AI運作的邏輯架構與溝通能力。這些能力，跟「工具操作」一點關係都沒有。
過去，這些能力不足，可能只是讓人在開會時顯得有點笨拙，或者寫出的 Email 讓人看不懂，只是幸運的是，人跟人之間有背景資訊，有默契，所以可能懂這些是什麼意思。
但 AI 不一樣，AI完全依靠我們給予的指令運作。要是邏輯有一點漏洞，指令有一點模糊，甚至是錯字，AI的理解就會偏差，然後給你一份看起來合理，但文不對題的結果。
AI 不是神，但卻是一面照妖鏡。大家以為的AI難用、不會用，就誤以為是數位素養，或者數位技術不足。殊不知，最大的可能是出在提問、判斷、引導、溝通能力不夠。
從「操作工具」到「駕馭AI」
所以，如果我們把 AI 當作用工具的方法來教，老實說我認為，這頂多就是幫助上課的人「知道怎麼用」，但不代表能做出AI應用，所以常常出了教室，脫離了個案，就毫無頭緒了。因此，要培訓到員工會使用AI需要的是：
- 講清楚： 能不能用精準的「人話」，把需求描述到滴水不漏？
- 思辨力： 當它一本正經的胡說八道時，有沒有足夠的專業知識去糾正它？引導AI重新調整方向？
從底層提升認知能力的思維，在加上數位工具的應用，兩者結合起來，才可能培養出真正的數位素養。
給 L&D 的建議：別教操作方法了，教思考
身為一個正在推動 HR 數位轉型的人，我一直採取的方法，就是「教練式顧問培訓方法」。我教的是思考整體工作流程運作，思考如何將流程重構成數位化，並且加入 AI 節點，作為一條全新的 AI 應用流程，藉此重塑原本的工作流程。
我建議，不必花大錢去買那些教員工「怎麼生成AI圖片」、「怎麼用AI做簡報」的技術型課程， 這些課程 Youtube 免費資源非常的多，所以我們可以將預算放在更有效的地方。而且現在工具進化的這麼快，可能三個月、半年，操作介面就改版一次，培訓速度跟不上工具進化的速度。
企業真正該做的是：
- 回歸邏輯訓練： 教員工如何拆解複雜問題、如何繪製出流程圖。
- 強化精準溝通： 訓練員工如何用文字精確表達意圖（這就是最好的 Prompt Engineering）。
- 建立批判標準： 培養員工對資訊的懷疑精神與驗證能力。
但說實話，要在課堂上憑空訓練邏輯與批判思考，這違反人性，也是 L&D 最難推動的項目。光是講理論，學員只會睡著，或者覺得這跟他的 KPI 無關。
因此，我認為企業不該再買「單點式」的課程，而是該導入「實戰型流程改造工作坊」。讓學員帶著他們最痛苦、最繁瑣的真實業務流程進來。透過教練手把手，現場拆解流程、重構邏輯、尋找最適合的數位化工具，加入 AI 實作，成果展現就是驗收成品，這也是我在企業內執行數位專案的方法。
這個過程，學員都需要：
- 盤點現狀： 逼著學員畫出流程圖，找出工作流程的痛點。
- 定義痛點： 區分什麼是真問題，什麼節點其實冗餘可以消滅。
- 數位重構： 現場實作，用 AI 與自動化工具直接產出解決方案。
這種「邊做邊學」的方法，讓員工在解決自己問題的快感中，不知不覺學會了我們最想教的「數位素養」。這時，驗收的不是滿意度分數，而是一套真正能運作、能省時的自動化流程、AI應用，L&D更可以直接端出L4的成果。
AI 確實是一個強大的工具，但它的強大，建立在使用者的強大之上。如果你也厭倦了沒有產出的工具教學，歡迎來跟我聊聊這套「手把手數位化改造業務流程」的實戰方法。讓我們把培訓，變成實作，直接產出成果。
