公司的AI技能培訓,成效如何評估?「投報率」可分4個等級觀察
■職場趨勢報導 資料來源:經理人2025/03/19
【公司的AI技能培訓,成效如何評估?「投報率」可分4個等級觀察】
來源經理人2025/3/19.
https://www.managertoday.com.tw/columns/view/70078
許多公司在導入AI過程中面臨挑戰,其中一項原因,在於員工的AI技能有待提升。而許多領導者未提供學習的資源與機會。BCG發現,僅6%的企業表示已協助員工提升AI技能。
波士頓管理顧問公司(BCG)2024年的調查,顯示多數高階主管重視AI和生成式AI技術,但62%的高階主管認為公司面臨人才、技術短缺的挑戰。為了解決人才短缺的問題,企業可能會先招募數據分析、AI建模等相關專業的人員,但僅靠這類人才,不一定能解決實務上的問題。
舉例來說,公司希望提升員工的工作效率,並指派一名AI專業人才負責,但他不熟悉其他部門的業務,所以需要先了解某個職務的工作內容,才知道如何透過AI提升效率。這個過程可能要耗費數周時間,效益並不高。因此企業除了聘僱技術人才,也應提升非技術人員的AI技能。
『理解員工需求,先實作再培訓更有效』
有些公司會跟外部的講師合作,採用對方編排好的課程內容,但它不一定適合所有人。假如課程內容和工作現場的關係不夠緊密,這類型的培訓方式效果就會不明顯。我認為比較理想的方式,是根據各部門員工的需求,安排相對應的AI技能課程。例如,當行銷人員希望運用AI解決工作上的問題,企業可以邀請擅長跟AI協作的行銷人員授課,讓他們知道如何操作。
或者,公司可以安排AI相關的基礎課程,讓非技術部門的職員學習簡單的指令,能夠快速上手並在工作中應用。另一種方式,則是以專案的形式,讓技術單位的AI人才跟某個部門的員工合作,拆解對方的工作流,或是直接詢問哪一項工作耗費大量勞力,但創造的價值卻不高,再運用AI解決。若成效不錯,再開設課程,讓部門全員學習,效果會更好。
但AI演變速度快,員工最終還是需要自主學習,如果等到其他人來教,才開始應用新技術,可能緩不濟急。因此公司安排培訓時,可以請授課者分享平常自學的方法,讓員工學習。另一方面,有些工作需要場域才能自學,例如用AI判斷產品是否有瑕疵,所以企業可以讓感興趣者透過專案,用AI解決生產線上的問題,讓他們有機會自主提升技能。
『從課程滿意度到員工生產力變化,都可為學習投報率指標』
如果想了解培訓的效果,可以計算學習的投資報酬率(ROLI,returnonlearninginvestment)。學習投資報酬率的指標可以分為4個等級,第一級跟課程最相關,例如課程滿意度、完課率。第二級就是衡量員工的AI技能有沒有提升,第三級是衡量員工的生產力,例如員工的銷售額是否增加、客戶流失率降低多少。
第四級是企業績效,像是營收、利潤或市占率成長。但應注意這些指標不能一體適用,舉例來說,研發人員跟市場的關係比較遠,所以不適合用營收、市占率成長,衡量培訓效益。
目前會衡量學習投資報酬率的企業僅占少數,但這不見得是壞事,代表企業主願意花錢讓員工學習,而且不要求量化結果。缺點在於當人資希望獲得更多培訓經費時,如果高層覺得不重要,就不會同意。在這樣的情況下,人資需要讓企業主看到潛在的效益,用量化的結果,例如學習投資報酬率,說服企業主加強培訓力道。
當公司導入像學習投資報酬率這類指標時,需了解,指標能幫助公司了解培訓有沒有效果,但學習效果與公司營收,兩者不一定直接相關。而且,學習投資報酬率只能當作輔助,不能將其視為唯一的目標,認為數值高,就代表公司培訓做得很好。
〈指標〉 〈例如〉
*企業績效:營收成長、利潤增長、市場占有率提升.
*生產力 :顧客流失率降低、員工平均銷售額增加.
*熟習技能的速度 :更快取得證書、入職培訓所需天數減少.
*留任率 :招聘薪資和費用下降、資遣費用減少.
*上課期間指標:課程註冊率高、完課率高.
資料來源|〈IsYourUpskillingProgramPayingOff?〉,BCG.