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根據產業趨勢的快速變化，我們觀察到調查數據呈現出組織對培訓主題需求的明顯轉變。在2026 年預計優先培訓主題中，「AI 應用思維訓練」與「領導力與管理職能培訓」超越了以往的「科技工具應用」。
過去企業的學習設計多著重於「學會使用工具」，而現階段則更關注「如何運用 AI 解決問題」。這樣的變化指出了一個關鍵洞察：工具教學之所以無法帶出預期成效，核心問題不在工具，而在主管缺乏帶領 AI 專案的決策能力。因此，企業開始將培訓重心從操作技巧推向更深層的「AI 思維建立」與「變革領導力」。
在 AI 導入的調查當中，我們發現企業的主要目的集中於「提升內部效率」與「減少重複性行政作業」，其次為「增加業務產出與客戶接觸效率」與「優化客戶體驗」。這顯示多數企業在 AI 導入初期的目標，仍以內部流程自動化與生產力提升為導向。
然而在實際執行層面，最大挑戰則為「缺乏內部人才」、「導入成本過高」、「資訊安全疑慮」。企業在 AI 導入初期以效率提升為主，但在落地階段所遭遇的問題，反映的是「組織尚未準備好承接 AI」的結構性落差。
在培訓執行面，企業普遍面臨兩項主要難題：「培訓成果難衡量」與「員工參與度低」，我們認為這反映了企業對於培訓投資報酬率(ROI) 的焦慮，也顯示傳統培訓模式在激發員工學習動機與行為轉化上已顯不足。培訓 ROI 低並非訓練無效，而是缺乏與任務、流程的連動，若課程內容又與實際業務脫節，員工就會對學習缺乏投入動機，而讓訓練流於形式。
從不同規模與產業的交叉分析來看，企業在培訓推行上的挑戰呈現明顯差異。30 人以下小型企業最大的挑戰在於「培訓成果難衡量」與「缺乏課程資源」，反映出資源限制與專業支援不足的現實問題。相對地，1000 人以上大型企業則主要面臨「員工參與度低」與「難以內部化應用」的挑戰，這與組織層級多、流程複雜、文化轉化速度慢有關。
從產業角度觀察，科技業最擔心的挑戰是缺乏內部人才，反映出對快速變動技術的焦慮；服務業則將重點放在員工參與度低，因其行業特性需仰賴員工主動服務與學習；製造業面臨的最大挑戰是培訓成果難衡量，需要更強大的數據與實證來證明轉型效益。
根據前述調查洞察，緯育 TibaMe for Business 提出培訓藍圖與落地建議，
協助企業在組織各層次推動「學習力 × 執行力 × 成效力」的循環，重新設計從策略到行動的完整培訓方案，
使人才養成不再是單點活動，而是一條具備累積效益的能力發展路徑，實現 AI 時代的永續成長。
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