Fasa Seterusnya dalam Pembangunan Bakat AI: Penyelesaian Praktikal ‘Transformasi Organisasi’ yang Ditunjukkan oleh Kurikulum Berdasarkan Jabatan

Kunci Menyelesaikan Kontradiksi “Pengurus Otaku AI” dan “Ketiadaan Bakat Transformasi”

Artikel Nikkei Cross Tech mengetengahkan kontradiksi “pengurus syarikat Jepun adalah otaku AI” dan “tiada bakat transformasi dalam syarikat kami”. Bukankah dilema ini dirasai ramai pengurus? Di satu sisi, mereka bersemangat dengan potensi AI generatif, tetapi di sisi lain, pasukan pelaksana yang dapat menyebarkan penggunaannya di lapangan dan menghubungkannya dengan hasil perniagaan tidak berkembang. Satu jawapan kepada cabaran struktur ini muncul daripada dua perkembangan terkini.

Pertama, platform pembelajaran AI generatif “Comix Academy” yang dilancarkan oleh Comix Co., Ltd. Ia menampilkan lebih 1,100 kursus berskala terbesar di Jepun, dengan kurikulum yang dioptimumkan mengikut jabatan. Kedua, fakta yang didedahkan oleh kajian MM Research Institute bahawa “kemahiran analisis” dan “penggunaan AI generatif” berada di kedudukan teratas sebagai kemahiran yang dicari oleh syarikat SaaS untuk jawatan jualan pada 2026.

Ini bukan sekadar cerita tentang “perkhidmatan pendidikan” atau “trend pengambilan pekerja”. Ini adalah isyarat jelas bahawa “pembangunan strategik bakat AI” yang akan menentukan daya saing korporat masa depan sedang mengalami peralihan paradigma daripada “pendidikan seragam” kepada “suntikan kemahiran praktikal mengikut peranan dan jabatan”. Artikel ini meneroka intipati peralihan ini dan tindakan konkrit yang perlu dilaksanakan dalam syarikat anda dari perspektif pengurus/CTO.

Maksud “Pengoptimuman Berdasarkan 1100 Kursus Jabatan” sebagai Norma Baharu Pembangunan

Pelancaran Comix Academy menunjukkan pasaran pendidikan AI telah memasuki fasa kematangan baharu. Latihan AI sebelum ini terbahagi kepada dua kategori utama. Satu ialah kursus umum untuk semua kakitangan seperti “Pemahaman Teknologi Asas AI”. Satu lagi ialah kursus lanjutan dan khusus untuk membangunkan saintis data. Namun, kemahiran AI yang diperlukan oleh ramai profesional perniagaan, terutamanya dalam jabatan seperti jualan, pemasaran, perakaunan, dan sumber manusia, terletak di tengah-tengah spektrum ini.

Pendekatan “kurikulum yang dioptimumkan mengikut jabatan” menyasarkan niche ini. Untuk jabatan jualan, item pembelajaran mungkin termasuk penjanaan/pengoptimuman automatik e-mel pelanggan, pengukuhan cadangan berasaskan data, dan pengekstrakan langkah seterusnya daripada analisis perbincangan jualan. Untuk jabatan perakaunan, ia mungkin melibatkan pemprosesan automatik data invois, semakan AI perbelanjaan, dan penjanaan automatik laporan pengurusan belanjawan.

Inti pendekatan ini terletak pada mengajar “teknik penggunaan AI untuk menyelesaikan masalah operasi setiap jabatan” dan bukannya mengajar “teknologi AI”. Motivasi pelajar datang dari keinginan “untuk memudahkan kerja dan meningkatkan hasil” dan bukannya “ingin memahami AI”. Kurikulum berasaskan jabatan boleh dikatakan telah melakukan reka bentuk insentif ini dengan betul.

Kaedah Mencipta “Peta Kemahiran AI Berdasarkan Jabatan” untuk Dilaksanakan Dalam Syarikat

Langkah pertama untuk menerapkan trend ini dalam syarikat anda ialah mencipta “Peta Kemahiran AI Berdasarkan Jabatan”. Terdapat banyak perkara yang boleh dilakukan secara dalaman sebelum memperkenalkan perkhidmatan luaran yang mahal.

Pertama, bersama-sama dengan ketua setiap jabatan, kenal pasti tiga perkara berikut:

1. Senarai Tugas Rutin/Berulang: Seperti tindak balas e-mel, kemasukan data, penyediaan laporan, analisis mudah, dsb.
2. Proses Penciptaan Nilai Teras Jabatan: Seperti perbincangan jualan untuk jualan, penghasilan kandungan untuk pemasaran, reka bentuk & ujian untuk pembangunan, dsb.
3. Masalah Semasa dan Tugas ‘Jika Ada Masa Ingin Dilakukan’: Seperti analisis data, penyelidikan pesaing, penambahbaikan proses, dsb.

Seterusnya, padankan alat AI dan kaedah penggunaan yang spesifik dengan perkara-perkara ini. Perkara penting di sini ialah perspektif “menggunakan alat yang berbeza untuk tujuan berbeza” dan bukannya “melakukan segalanya dengan ChatGPT”.

• Penjanaan & Penyuntingan Dokumen: ChatGPT, Claude, Notion AI
• Analisis & Pengecaman Data: Microsoft Copilot untuk Excel/Power BI, ChatGPT Advanced Data Analysis
• Penjanaan Imej & Video: Midjourney, DALL-E 3, Runway ML
• Penjanaan Kod & Automasi Tugas: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor

Sebagai contoh, peta kemahiran untuk jabatan jualan mungkin merangkumi item seperti “Penyediaan laporan trend industri pelanggan (ChatGPT + fungsi carian web)”, “Analisis ciri pelanggan bernilai daripada transkripsi rakaman perbincangan jualan lepas (ringkasan & analisis oleh Claude)”, “Penjanaan cadangan penambahbaikan reka bentuk proposal (Canva AI + DALL-E 3)”.

Proses penciptaan peta kemahiran ini sendiri juga boleh dibantu oleh AI. Ringkaskan dan kategorikan kandungan temu bual dengan ketua jabatan menggunakan AI, hasilkan senarai tugas, dan minta AI mencadangkan alat yang sesuai. Dalam perundingan kami, kami juga mengautomasikan sebahagian proses ini, mengurangkan kos tenaga kerja reka bentuk awal sebanyak 70%.

AI Generatif yang Menjadi “Kemahiran Wajib Jualan” Mengubah Pengambilan dan Penilaian

Kajian MM Research Institute menunjukkan kemahiran AI semakin menjadi “keperluan wajib” untuk jawatan tertentu. Fakta bahawa “kemahiran analisis” dan “penggunaan AI generatif” disebut sebagai kemahiran yang dicari untuk jawatan jualan di syarikat SaaS pada pengambilan 2026 bermakna ini bukan lagi kemahiran “baik jika ada” tetapi peralihan kepada set kemahiran “tidak akan diambil jika tiada”.

Ini mengubah definisi jawatan jualan itu sendiri. Jualan tradisional menekankan kemahiran komunikasi, perundingan, dan ketabahan. Walau bagaimanapun, jurujual era AI generatif memerlukan “keupayaan untuk menggali masalah pelanggan secara mendalam menggunakan AI dan menjana cadangan optimum berasaskan data secara automatik”. Ini adalah bakat hibrid yang menggabungkan pembinaan hubungan peringkat tinggi yang hanya boleh dilakukan oleh manusia dengan pemprosesan maklumat & reka bentuk cadangan yang ditambah baik oleh AI.

Pengurus dan ketua sumber manusia perlu mempertimbangkan dua strategi.

Pertama, “Penilaian Literasi AI” dan “Pelaburan Semula Pendidikan” untuk kakitangan sedia ada. Sejauh mana kakitangan setiap jabatan, terutamanya jabatan yang berinteraksi dengan pelanggan, telah mengintegrasikan AI ke dalam tugas mereka? Bukan sekadar “pernah menggunakan”, tetapi temu bual dan visualisasikan “untuk tugas apa, alat mana, dan untuk tujuan peningkatan hasil bagaimana mereka menggunakannya”. Berdasarkan itu, lakukan pelaburan untuk kemahiran yang kurang melalui pendidikan sistematik seperti Comix Academy, atau bengkel dalaman, OJT melalui projek praktikal.

Kedua, semakan semula kriteria pengambilan dan sistem penilaian. Dalam temuduga pengambilan baharu/pertengahan kerjaya, sediakan item untuk bertanya tentang pengalaman konkrit atau pemikiran berkaitan penggunaan AI. Jangan tanya “Pernahkah anda menggunakan ChatGPT?”, tetapi tanya “Dalam tugas lepas, bagaimanakah anda menggunakan alat AI untuk meningkatkan kecekapan kerja? Sila berikan contoh konkrit.” Dalam sistem penilaian juga, perlu ada mekanisme yang jelas menilai dan memberi ganjaran kepada cadangan penambahbaikan proses menggunakan AI atau peningkatan produktiviti yang dicapai melalui pendorongan AI.

Nisbah Kos-Faedah: Kriteria Penilaian untuk Perkhidmatan Luaran vs Pembangunan Dalaman

Apabila mempromosikan pendidikan AI berasaskan jabatan, kos menjadi kebimbangan pengurus. Sama ada memperkenalkan platform latihan luaran atau membina program pembangunan secara dalaman.

Kriteria penilaian ialah “skala yang memerlukan piawaian pendidikan” dan “tahap penyesuaian kepada operasi syarikat sendiri”.

• Sesuai untuk Perkhidmatan Luaran: Untuk syarikat pertengahan/besar yang ingin menyebarkan kemahiran asas standard secara cekap kepada ratusan pekerja. Walaupun terdapat pelaburan awal, kurikulum sistematik dan fungsi pengurusan kemajuan dapat mengurangkan kos pengurusan. Yuran bulanan berubah mengikut bilangan pengguna, tetapi cenderung menurun per kapita pada skala yang lebih besar.
• Sesuai untuk Pembangunan Dalaman: Untuk syarikat permulaan atau PKS, atau syarikat yang proses operasinya sangat khusus dan tidak dapat diliputi oleh kurikulum umum. Walaupun memerlukan kos tenaga kerja pada peringkat awal, kandungan “super praktikal” yang disepadukan dengan alat dalaman (seperti Slack, Salesforce, sistem teras) boleh dicipta. Untuk alat utama, lantik ahli pasukan yang maju dalam penggunaan AI dalaman sebagai “Juara AI” dan jadikan pengetahuan mereka sebagai kandungan video.

Dalam kes klien kami, untuk syarikat berskala 50 orang yang membina program dalaman, mereka memerlukan kira-kira 80 jam untuk reka bentuk awal (kos tenaga kerja 1 Juara AI) dan kira-kira 40 jam untuk penciptaan kandungan. Walau bagaimanapun, terdapat kes di mana ini berjaya mengurangkan kira-kira 500 jam “masa cuba jaya” tahunan semua kakitangan, dan ROI dapat dicapai dalam tempoh enam bulan. Pengiraan pulangan pelaburan harus termasuk bukan sahaja pengurangan kos tenaga kerja, tetapi juga peningkatan hasil daripada cadangan baharu dan penambahbaikan proses yang dijana oleh penggunaan AI.

Melangkaui Kecekapan Operasi: Syarat untuk Organisasi ‘Boleh Menang’ yang Dicipta oleh Bakat AI

Seperti yang ditanya oleh Nikkei Cross Tech Active, “Adakah anda berpuas hati hanya dengan kecekapan operasi?”, matlamat sebenar penggunaan AI adalah melebihi kecekapan kepada “penciptaan kelebihan daya saing”. Apakah yang boleh dilakukan oleh organisasi yang dilengkapi dengan bakat bersenjatakan kemahiran AI mengikut jabatan?

Ia adalah peningkatan yang luar biasa dalam “kelajuan pelaksanaan strategi dan keupayaan penyesuaian”. Menghadapi perubahan persekitaran pasaran, pasukan jualan dapat menjana dan menguji rangka kerja cadangan baharu dengan serta-merta menggunakan AI. Pemasaran dapat menganalisis trend dan menghasilkan pelbagai kandungan dengan pantas. Jabatan pembangunan dapat memendekkan kitaran pemasaran produk melalui penciptaan prototaip dan automasi ujian.

“Seni bina generasi seterusnya untuk penggunaan AI generatif” yang dicadangkan oleh NTT Data adalah konsep yang menyokong keupayaan organisasi sedemikian dari asas teknologi. Perkara penting ialah, selari dengan peningkatan kemahiran individu, mereka bentuk mekanisme di mana “hasil penggunaan AI individu terkumpul dan digunakan semula sebagai aset organisasi”.

Secara konkrit, langkah-langkah berikut boleh dipertimbangkan:

1. Pembinaan Pustaka Prompt: Jadikan arahan (prompt) kepada AI yang berkesan dalam setiap jabatan sebagai pangkalan data perkongsian. Contohnya, “Prompt Analisis Ciri Pelanggan Bernilai”, “Prompt Penjanaan Automatik Laporan Untung Rugi”, dsb.
2. Pemiawaian dan Penemplatan Aliran Kerja AI: Dokumentasikan dan sediakan sebagai templat aliran kerja optimum untuk tugas berulang (seperti laporan bulanan, onboarding pelanggan baharu) tentang alat AI mana yang digunakan dan dalam urutan bagaimana.
3. Penyediaan Asas Integrasi Data: Sediakan persekitaran di mana data untuk dianalisis oleh AI oleh setiap jabatan boleh diakses dengan selamat dan cekap. Menghapuskan pengasingan data (silo) akan menggandakan kesan penggunaan AI.

Apabila kitaran “pembelajaran organisasi” ini mula berputar, visi pengurus otaku AI dan kuasa pelaksanaan transformasi di lapangan akan bersambung. Rintihan “tiada bakat transformasi dalam syarikat kami” sebenarnya adalah pantulan isu pengurusan bahawa “set kemahiran dan persekitaran untuk melaksanakan transformasi tidak disediakan secara sistematik mengikut jabatan”.

Kesimpulan: 3 Langkah ‘Strategi Bakat AI’ yang Boleh Dimulakan oleh Pengurus Bermula Hari Ini

Perkembangan terkini sekali lagi menunjukkan bahawa pembangunan bakat AI adalah teras pelaburan strategik. Sebagai ringkasan, berikut adalah 3 langkah konkrit yang boleh dimulakan oleh pengurus/CTO bermula hari ini.

Langkah 1: Visualisasikan ‘Keadaan Semasa Penggunaan AI Berdasarkan Jabatan’
Berbincang dengan ketua setiap jabatan walaupun untuk masa yang singkat, dan fahami tugas mana, alat AI mana, dan sejauh mana ia digunakan sekarang. Jika ada jabatan yang “tidak menggunakan”, selidiki sebabnya (kekurangan pengetahuan, kebimbangan pemilihan alat, tiada rasa kesan). Ini adalah titik permulaan strategi.

Langkah 2: Cipta ‘Peta Kemahiran AI Berdasarkan Jabatan (Fasa Pertama)’ Secara Bersama
Berdasarkan Langkah 1, pilih 3-5 kemahiran AI praktikal yang perlu dikuasai oleh setiap jabatan dalam tempoh 3 bulan akan datang bersama ketua jabatan. Tidak perlu rancangan besar. Mulakan dengan perkara kecil yang memberikan rasa pencapaian, seperti “Jualan: Semakan & penambahbaikan AI e-mel pelanggan”, “Perakaunan: Pengelasan AI data terperinci”.

Langkah 3: Sediakan Peluang Pembelajaran dan Raikan Kes Kejayaan Pertama
Sediakan peluang untuk menguasai kemahiran yang dipilih. Kaedahnya tidak penting, sama ada perkhidmatan luaran, bengkel dalaman, perkongsian bahan rujukan. Perkara penting ialah mengiktiraf secara besar-besaran dalam syarikat jabatan atau individu yang pertama mencapai hasil, dan berkongsi pengetahuan mereka. Mewujudkan kejayaan yang boleh dilihat akan menyalakan enjin pembelajaran seluruh organisasi.

AI bukan teknologi, tetapi penguat keupayaan manusia dan organisasi. 1100 kursus kurikulum berasaskan jabatan dan kemahiran wajib untuk jualan adalah bukti bahawa arah penguatan itu mula ditujukan kepada “tugas sebenar organisasi berpecah-belah”. Kelebihan daya saing di sebalik kecekapan dicipta oleh “kitaran penggunaan AI organisasi” yang melangkaui dinding jabatan. Mengapa tidak mengambil langkah pertama itu bermula hari ini?