AI驅動的未來：解讀台灣與大陸員工的差異化應用與發展方向（導讀）

台灣與大陸的員工，在學 AI、用 AI 的方式一樣嗎？這篇專欄以一家大型製造企業的內部觀察為基礎，比較兩地員工在 AI 學習偏好與應用方向上的差異，並提出企業推動 AI 時可以參考的做法。

重點整理

• 台灣員工（以支援與研發職能為主）更關注提升工作效率與創意發想的工具；大陸員工（以製造與業務職能為主）則更重視 AI 的基礎知識與生產自動化。
• 工具取得的限制會明顯影響學習：大陸員工使用國際 AI 平台較受限，彈性不如台灣。
• 企業應依各部門與各地區的實際情境來選擇 AI 工具，而不是用同一套方案套用到所有人。
• 隨著 AI 普及，資料隱私與去識別化的做法變得越來越重要。
• 台灣能自由使用多種 AI 模型，如果企業鼓勵實驗，並把國際工具納入工作流程，會是創新上的優勢。
• 未來的價值來自把生成式 AI 與 RPA、視覺化平台、客製化學習系統等技術結合，而不是讓 AI 單獨運作。

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