麥肯錫報告揭企業 AI 轉型三大核心支柱 哪些技能不容易被自動化取代？
2026-04-10更新
在全面擁抱 AI 的時代，工作將由人類、AI 代理（AI Agent）與機器人共同協作完成，成為深度的「技能夥伴關係（Skill partnerships）」。企業實踐人機協作的三大核心支柱為：（1）將單點自動化升級為工作流程重塑；（2）將高價值技能轉化為人機協作優勢；（3）賦能管理者成為混合團隊的協調者。根據麥肯錫（ McKinsey）報告¹，成功整合三大支柱的企業，至 2030 年可在美國釋放高達 2.9 兆美元的經濟價值。
快速跳轉目錄
從「執行者」到「協調者」的工作型態轉變
企業在數位轉型中面臨的最大挑戰，往往不是技術本身的限制，而是團隊是否具備與 AI 共事的素養。數據指出，企業對於「 AI流暢度（AI Fluency）」－即應用與管理 AI 工具能力的需求，在過去短短兩年內激增了近七倍，成為勞動市場上成長最快的技能指標。
企業迫切需要懂得如何在日常工作流程中整合 AI 工具、管理混合團隊的跨域人才。全面培養企業內部的 AI 流暢度與素養，已成為決定組織未來十年競爭力的生死關鍵。
人機協作三大核心支柱：從工作流程重塑到混合團隊管理
麥肯錫報告為我們揭示了企業在實踐人機協作時，必須掌握的三大核心支柱：
支柱一：從「單點自動化」躍升為「工作流程重塑」
許多企業導入 AI 的初期，往往只專注於單一任務的自動化（例如用 AI 寫草稿），卻忽略了系統性的流程再造。真正的經濟價值在於將 AI 代理與人類無縫融合，重新設計出能發揮各自優勢的完整工作流程（Workflows）。若企業能成功重塑這些流程，預計至 2030 年，將能在美國釋放高達 2.9 兆美元的巨大經濟潛力。
企業的 AI 經濟潛力並非來自單一任務的自動化，而是源於將人類、AI 代理與機器人無縫融入完整的工作流程重塑。
支柱二：人才生命力不朽，轉移高價值通用技能
面對自動化浪潮，許多人擔憂技能將會被淘汰。然而，事實是超過 70% 的現有雇主需求技能，可同時應用於自動化與非自動化的工作情境中。 人類的職責將從「產出基礎內容」轉向「判斷與引導」；例如，AI 代理（AI Agent）可以快速產出草案或分析數據，但人類將專注於解讀細微差異、建立客戶信任、框架問題以及引導 AI 產出正確結果。這種適應力與持續學習力，是賦予人才生命力的關鍵。
AI 時代的核心競爭力不在於與機器競爭運算，而是將人類獨有的溝通、同理與解決問題能力，轉化為駕馭 AI 的高階協作力。
支柱三：主管賦能，啟動混合團隊的「指揮家」模式
當 AI 接管了例行性的分析與追蹤工作，管理層的角色 將發生根本性的變化。管理者的核心職責不再是單純「監督人類員工」，而是轉向「協調（Orchestrating）由人類與智能機器組成的混合團隊」。 這要求領導者擁有更高的技術敏銳度，以驗證 AI 系統的完整性，並將更多時間投入於團隊的輔導（Coaching）、發揮影響力與願景塑造上。
未來管理者的首要任務將經歷典範轉移，從傳統的員工監督者，蛻變為協調「人類、AI 代理與機器」混合團隊的系統架構師。
AI 時代不易被取代的核心技能：以人為本的工作自動化風險最低
在 AI 時代，最不容易被自動化取代的核心技能，主要是那些扎根於社交與情感智商、人類連結與照護的能力。根據「技能變革指數（Skill Change Index, SCI）」的分析，這些處於自動化風險排行榜最安全區間（Bottom quartile）的技能具備以下特徵與具體項目：
- 以人為本的社交與情感技能： 這類技能受自動化影響的程度最小，因為它們依賴同理心、創造力與對情境脈絡的理解，這是機器目前極難複製的特質。
- 協助與照護技能： 這類別在所有技能分類中，面臨的改變幅度與自動化風險是最低的。這不僅是因為技術限制，更因為在教育、醫療或客戶服務等領域，人們從根本上更偏好真實的「人類存在（Human presence）」。
- 具備「即時感知與反應」的互動能力： 即使在 AI 全面普及的假設情境下，高度仰賴社交與情感技能的工作仍大半超出自動化的能力範圍。
| 核心技能類別 | 核心特徵 | 具體技能項目 | 自動化風險低的原因 |
|---|---|---|---|
| 以人為本的 社交與情感技能 | 依賴同理心、創造力與情境理解 | 教練指導、談判、人際衝突解決、設計思考、關係管理 | 機器極難複製人類的情感深度與複雜情境處理能力 |
| 協助與照護技能 | 強調真實的「人類存在感」與信任建立 | 領導力、基礎急救、病患照護、同儕支持 | 在教育與醫療領域，人們心理上更偏好真人的互動與陪伴 |
| 即時感知與反應能力 | 高度敏銳的非語言訊息解讀 | 解讀學生表情（教學）、察覺客戶興趣（銷售） | AI 代理目前無法達成高度精準的即時情緒與環境感知 |
總結來說，當 AI 代理與機器人接管了大部分的常規、數位與資訊處理工作後，人類在提供監督、品質控管、情境判斷，以及建立人際信任與照護等展現人類獨特價值的技能，將是未來職場中最無可取代的核心優勢。
培養組織人才的AI韌性
AI 帶來的改變不會自動發生，它需要深思熟慮的文化形塑與能力建構。隨著工作內容以驚人的速度演進，持續學習與培訓對組織的韌性變得比以往任何時候都更加重要。
AI 轉型常見 FAQ
您是否已經準備好在AI轉型的過程中，將「團隊焦慮」轉化成「組織動能」的關鍵戰略？
AI 轉型評估
Q1：企業該如何衡量員工的 AI 流暢度，並盤點現有 AI 技能成熟度？
A1：AI 流暢度可從三個維度衡量：工具操作能力（能 否使用 AI 工具完成日常任務）、提示設計能力（能否有效引導 AI 產出正確結果）、以及判斷校驗能力（能否識別 AI 輸出的錯誤與偏差）。企業可透過自評問卷、實際情境測試與工具使用紀錄三種方式進行初步盤點。
Q2：非技術部門（如 HR 或業務單位）如何落地「工作流程重塑」？
A2：非技術部門落地工作流程重塑的關鍵，在於從「痛點任務」而非「技術工具」切入。具體步驟為：（1）列出部門最耗時的重複性任務清單；（2）逐一評估哪些環節可由 AI 代理接手；（3）重新設計人類在流程中的角色，從「執行者」轉為「審核者與決策者」；（4）小範圍試跑並記錄效率數據，再逐步推廣。
Q3：在人機共同決策的流程中，管理者該如何建立風險控管與防偏見驗證機制？
A3：管理者建立人機共決的風險控管機制，需要掌握三項原則：明確劃定 AI 的決策授權邊界（哪些決定 AI 可以執行，哪些必須由人類複核）；建立定期的 AI 輸出抽樣審查流程；以及設計偏見偵測檢核點，尤其在涉及人事、客戶篩選等高風險決策情境中。
Q4：混合團隊的績效考核機制該如何重新設計，才能公平反映員工「引導 AI」的貢獻？
A4：應從「產出量」轉向「決策品質與協作槓桿」兩個維度。具體做法包括：將「AI 任務引導效率」（提示設計品質、AI 輸出正確率）納入考核指標；以「人機協作產出的整體成果」替代純人力產出的數量比較；同時新增「知識擴散貢獻」指標，評估員工是否主動協助團隊其他成員提升 AI 使用能力。
Q5：企業該如何有效緩解員工對「被 AI 取代」的焦慮，並建立學習型文化？
A5：緩解 員工 AI 焦慮最有效的方式，不是告訴員工「AI 不會取代你」，而是讓員工親身體驗「AI 讓自己的工作變得更有影響力」。具體策略包括：提供低門檻的 AI 工具實作機會，讓員工在安全環境中建立信心；公開表揚善用 AI 提升工作成果的員工案例；以及讓管理者帶頭示範 AI 協作行為，降低組織對改變的心理阻力。
想知道您的團隊在 AI 時代的技能定位嗎？言果學習身為企業培訓的重要夥伴，提供AI 轉型課程諮詢，若想深入瞭解培訓規劃細節，歡迎填表與我們聯繫。
AI 人才趨勢系列文章：
參考資料
分享至：
關於作者
言果學習
為企業探索發展人才的可能性
主要提供人才培訓方案給企業客戶，客戶群集中在台灣千大企業與外商公司，目前有將近80位來自各領域的講師與顧問團隊，協助企業規劃與執行課程，課程囊括企業經營、人才管理等範疇，是綜合型的專業培訓團隊。
主要提供人才培訓方案給企業客戶，客戶群集中在台灣千大企業與外商公司，目前有將近80位來自各領域的講師與顧問團隊，協助企業規劃與執行課程，課程囊括企業經營、人才管理等範疇，是綜合型的專業培訓團隊。
精選
訂閱電子報
