AI內訓課程規劃最短的答案是：先把人分成三級，總時數抓 12 到 18 小時，拆成 3 到 4 次上完、每次 3 到 4 小時、中間至少隔 7 到 14 天，每一堂都要求學員帶著手上的真實工作進教室，結訓交一件當天就能用的作品，再用 30、60、90 天三個時間點回訪。這篇不談要不要辦、也不談 ROI，只講一件事：這張課表怎麼排。
- 排課前先做能力盤點，分三級
- 總時數 12–18 小時，分 3–4 次
- 一次上滿 8 小時是最差排法
- 每堂課都要學員帶真實任務來
- 驗收看 30/60/90 天，不看滿意度
我們幫台灣中小企業排課這幾年，最常見的失敗長這樣：請了很厲害的講師，一天八小時上完，滿意度四點八分，三個月後回去問，只剩兩個人還在用。但根據我們的實際經驗，內訓沒效的原因有七成不在講師身上，而在課綱本身的排法。培訓模式怎麼選、各部門怎麼應用、ROI 怎麼算，我們在企業 AI 內訓完整指南已寫完，這篇只補最缺的那塊：課綱設計。
AI內訓課程規劃第一步：能力盤點怎麼做
很多公司排課的第一步是問講師「你有什麼課」，這是倒著做。第一步該是盤點，而且要看行為、不看自評——自評永遠失真，會用的人謙虛說還好，沒用過的怕丟臉說有用。
能力分級判定表
| 判定面向 | L1 完全沒用過 | L2 會聊天 | L3 會做事 |
|---|---|---|---|
| 使用頻率 | 沒開過帳號 | 想到才用，一週兩三次 | 每天用，流程裡固定有它 |
| 提問方式 | 不知道要問什麼 | 一句話丟過去，不滿意就重問 | 會給角色、背景、格式、範例 |
| 怎麼用輸出 | 無 | 貼上就用，或整段丟掉 | 當初稿改，會要出處再自己查證 |
| 資料安全 | 沒概念 | 聽過不能貼客戶資料，但沒標準 | 會先去識別化，知道紅線在哪 |
| 一句話自述 | 「那是年輕人在用的」 | 「還不錯，但沒省到時間」 | 「這件事我不會從零做了」 |
| 課程起點 | 從入門開始，全程參加 | 入門只上安全邊界，直接進實作 | 直接進進階，優先養成內部推手 |
怎麼盤：五分鐘實測，不用問卷
召集人請每個人打開電腦，當場出一題跟他工作有關的小任務，例如「把上週那封客訴信整理成三點摘要並寫一封回覆草稿」，然後在旁邊看三件事：有沒有帳號、第一句怎麼下、拿到結果之後做什麼。五分鐘之內就分完了。三段式分級不是台灣獨創，聯合國教科文組織 2024 年的 UNESCO AI 能力框架同樣把 AI 素養切成 Acquire（獲取）、Deepen（深化）、Create（創造）三個漸進層級：還沒建立基本判斷力的人，不可能直接跳到流程自動化。
盤點是給你自己的排課依據，不是員工的成績單。一旦跟考績掛勾，下次盤點的數字就全失真了。
三級課程地圖：入門、實作、進階各要教什麼
設計原則是「每一級只解決一個問題」：入門解決敢不敢用，實作解決怎麼用在我的工作，進階解決怎麼變成流程與帶人。
| 級別 | 核心單元 | 時數 | 要帶來的東西 | 結訓產出 |
|---|---|---|---|---|
| L1 入門 觀念與安全邊界 |
能做與不能做什麼、幻覺與查證、資料紅線、基本提問結構 | 3–4 小時 拆 2 堂 |
一份每天要做、花超過 20 分鐘的例行文書 | 完成那份工作，並寫出三句話說明哪裡要人工檢查 |
| L2 實作 各自業務場景 |
分職能拆場景、提示詞結構化、給範例與格式、多輪修正、存成範本 | 6–8 小時 拆 2–3 堂 |
三份真實檔案：要寫的、要讀的、要整理的 | 三個可重複使用的提示詞範本，附實際成品 |
| L3 進階 自動化與推手 |
重複任務寫成指令包、串接檔案與資料源、跨工具交辦、內部教學技巧 | 4–6 小時 拆 2 堂 |
一條每週都要跑、超過三個步驟的部門流程 | 可交接的流程指令包＋一場 20 分鐘內部教學 |
L1 入門：不是教操作，是教邊界
入門最容易排錯的是排成操作教學。介面三分鐘就會，該花時間的是判斷力。可參考 Google AI Essentials：全課不到五小時、五個模組，依序是認識 AI、用 AI 提升生產力、提示技巧、負責任地使用 AI、跟上 AI 的變化。它把「負責任地使用」放進核心模組，那正是台灣公司最常砍掉的一段。
L2 實作：一定要分職能
實作若排成「通用進階技巧」，效果直接砍半。業務要的是報價信與客戶背景整理，會計要的是傳票摘要與對帳異常，聽同一案例只有三分之一的人有感。規模不足以分班時，替代做法是「同一堂課、不同任務單」。想壓縮 L1 時數，可拿Claude AI 使用教學當課前預習材料。
L3 進階：產出的是人，不是技術
進階要的是三到五個能在部門裡回答問題、維護範本庫、自己開課帶新人的推手。沒有內部推手的 AI 內訓，效果會在講師離開那天開始遞減。所以 L3 一定要排「教別人」的練習：每人準備 20 分鐘分享講給同事聽，能講清楚才代表真的拆解過。延伸教材可參考用 Claude 遠端交辦任務。
AI內訓課程規劃的時數怎麼配？一次上滿 8 小時最差
這是我們最常跟 HR 吵的事。HR 說大家都忙，能不能一天上完？可以，但你會為了省下約時間的麻煩，付掉大部分學習效果。
兩份研究說明了原因
Cepeda 等人 2006 年發表於《Psychological Bulletin》的分散練習後設分析，整合 317 個實驗、839 組評估，結論是把學習分散到多個時段比集中在一起更好，最佳間隔還會隨「你希望記多久」拉長。Murre 與 Dros 2015 年發表於《PLOS ONE》的遺忘曲線複製研究則重做了艾賓浩斯的經典實驗，確認遺忘在學習後立刻最劇烈、之後才趨緩，並發現曲線在 24 小時附近出現往上的跳點，推測與睡眠鞏固有關。
| 比較項目 | 一天上滿 8 小時 | 分 3 次 × 3 小時，隔 1–2 週 |
|---|---|---|
| 吸收狀況 | 第 5 小時之後幾乎進不去 | 每次都在精神最好的前 3 小時 |
| 能不能練習 | 只能課堂練，回去沒人管 | 兩堂之間有 1–2 週在真實工作裡練 |
| 卡住怎麼辦 | 找不到人問，直接放棄 | 下一堂開場就是解卡時間 |
| 講師能否調整 | 不能，教材當天定死 | 能，第二堂可依作業狀況改內容 |
中間那段空檔，也是課程的一部分
間隔排課有個前提：中間不能真的空著。標準做法是每堂課後派一份規格很小的「一週作業」：只做一件事（不是「回去多練習」，而是「把這週的週報改用這個方法做一次」）、有明確繳交物（截圖貼群組就好）、下一堂開場 30 分鐘直接改、主管也要交。主管交作業的示範效果，比講師講十次都有用。
預算或時間被砍時，先砍哪裡
課綱送上去八成會被砍。順序是：先把 L1 改成線上自學＋一小時實體釐清（安全邊界一定要實體講）；再砍 L2 人數而不砍時數（十個人上完整六小時，遠勝三十個人各上兩小時）；再砍 L3 深度但不能砍掉它；最後才砍間隔。絕對不能省的是課前任務單與課後範本庫——幾乎不花錢，卻是效果差距最大的變數。
「帶著自己的工作來上課」設計法
這是整篇最核心、多數內訓文章卻沒提到的一件事。內訓效果差，多半不是講師不好，而是學員沒有把真實任務帶進課堂。帶空白筆記本來，聽的是講師的範例、練的是別人的工作，回去自然套不上。
Baldwin 與 Ford 1988 年發表於《Personnel Psychology》的訓練遷移經典回顧建立了至今仍被廣泛引用的架構：訓練成效取決於訓練設計、學員特質、工作環境三類輸入，而工作環境是否支持應用，是決定學員回去會不會用的關鍵。「帶自己的工作來上課」就是把工作環境搬進課堂，讓遷移距離縮到零。
課前任務單：三欄，五分鐘填完
寫下這個月最花時間又最重複的三件事並估耗時。別寫「開會」，要寫「每週一整理五家客戶訂單」。
挑一件把真實檔案帶到課堂，客戶資料先去識別化。沒檔案就帶昨天收到的信。
寫一句「如果這堂課有用，我下課應該能夠______」。這是他自己的驗收標準，也是講師調教材的依據。
任務單收回來後，講師要做兩件事：統計出現最多次的重複任務當主案例，並挑三到五個代表性個案當眾示範。課堂時間分配也要倒過來——講師講解 30%、學員動手 50%、互看與講評 20%。最後那 20% 常被砍掉，卻是留存率最高的一段。
如果你只從這篇帶走一件事，就帶走「發課前任務單」。它幾乎不花錢，卻是所有排課技巧裡投報率最高的動作。
安全邊界要排在第一堂，不是最後一堂
很多課綱把資料安全放在最後一單元，順序錯了。只要有人在第二週把客戶名單整包貼進去，整個計畫的信任基礎就沒了。行政院 2023 年函頒的使用生成式 AI 參考指引由國科會會同十餘個部會研擬，核心要求是以「負責任及可信賴」的態度使用，落實安全性、隱私與資料治理、問責等原則並保有控制權。私人企業不受拘束，但這幾條搬進內規很合適。
國際上這已是法律義務。歐盟人工智慧法第 4 條（EU AI Act Article 4：AI literacy）自 2025 年 2 月 2 日起適用，要求 AI 系統的提供者與部署者盡其所能確保員工及代其操作系統的人員具備足夠的 AI 素養，並須考量其技術知識、經驗與使用情境。有歐盟業務的公司要留意。第一堂要講清楚三條紅線：
- 什麼絕對不能貼。別只說「機密資料」，要列清單：客戶姓名與聯絡方式、身分證字號、未公開財報、供應商報價、原始碼、保密協定文件。
- 什麼必須人工複核。對外文件、涉及金額的內容、引用法規條文、任何會被客戶當成承諾的說法。
- 出事找誰。指定窗口，明訂「不小心貼了不該貼的，24 小時內回報不追究」。少了這條，員工只會隱瞞。
驗收怎麼設計：結訓作品、前後測與 30/60/90 天回訪
滿意度只反映當下感受，跟三個月後會不會用幾乎無關，驗收要分層設計。根據 Kirkpatrick Partners 官方說明，柯氏四級評估模型分別是反應（有沒有相關性與價值）、學習（是否取得預期的知識、技能、信心與承諾）、行為（是否在工作環境做出關鍵行為）、成果（組織目標是否達成）。官方特別提醒：反應層要測「相關性」，那才是行為遷移的最強預測指標；行為層不能拖到結訓九十天後才測。中小企業第四層難以歸因，一到三層則完全做得到。
前後測不要考名詞解釋
多數公司出的是「請說明什麼是生成式 AI」，測到的是記憶不是能力。正確做法是出實作題：給一段真實工作素材，請學員 15 分鐘內完成，課前課後各一次，比對耗時與品質。測驗本身也是學習——Roediger 與 Karpicke 2006 年發表於《Psychological Science》的測驗增強學習研究發現，學完五分鐘就測時重讀組較好，但拉到兩天與一週後，做過測驗的那組留存明顯較佳，結論是「測驗是強化學習的手段，不只是評量」。
30/60/90 天回訪指標
| 時間點 | 要看什麼 | 怎麼問 | 紅燈訊號 |
|---|---|---|---|
| 第 30 天 | 有沒有在用 | 主管一對一問「這週用了幾次，用在哪」 | 超過三成的人答不出具體場景 |
| 第 60 天 | 有沒有變成習慣 | 請各部門列出已固定用 AI 完成的任務 | 部門列不出兩項以上 |
| 第 90 天 | 有沒有省到時間 | 拿結訓時記錄的三件重複任務，重新估耗時 | 耗時沒變，或範本庫沒新增 |
回訪要做成「主管的例行工作」，不是「HR 的追蹤專案」。HR 發問卷回收率會一路掉，改成主管在一對一順口問一句，反而更真實。
課後不落地的三個補救機制
課程結束那一刻就是效果衰退的起點，課後機制要在課綱定稿時一起排、一起編預算。常聽到的 70-20-10 模型（70% 實務挑戰、20% 人際回饋、10% 正式課程）出自創新領導力中心三十年的 Lessons of Experience 研究。CCL 也提醒重點不是精確比例，而是別把那 10% 當成全部，並指出設計良好的課程有放大效果，能強化另外 90% 的學習。
機制一：內部社群，門檻壓到最低
開一個群組，規則只有一條：看到有用的就貼，不寫心得。常見的失敗是辦成「每週分享會」，兩週後沒人交。經營者要做兩件事：指派 L3 推手當管理員、每週主動貼三則；主管要出現，並貼自己失敗的例子。門檻越低，活得越久。
機制二：範本庫，要有人維護才叫庫
把課堂做出來的提示詞、指令包、檢查清單集中放好，一份共用文件就行。三個規格不能省：每則註明「適用情境」與「不適用情境」（少了第二欄，別人會誤用再認定它不準）、要有負責人與更新日、每季清一次。
機制三：辦公室時間，固定時段開放問
每兩週固定一個時段，由內部推手或講師待命，任何人都能來問。它解決的是最致命的斷點：回到崗位後第一次卡住的那個瞬間，如果找不到人問，八成就永遠不會再用了。
三種規模公司的現成課綱範本
以下是我們幫不同規模客戶排課的起點，可拿去改。
| 規劃項目 | 10 人以下 | 10–50 人 | 50 人以上 |
|---|---|---|---|
| 分班方式 | 不分班，用不同任務單區隔 | 兩班：L1＋L2 一班、L3 一班 | 三班，實作再依部門細分 |
| 總時數 | 9 小時 | 15 小時 | 18–24 小時，分梯次 |
| 排課節奏 | 3 堂 × 3 小時，間隔 2 週 | 5 堂 × 3 小時，間隔 1–2 週 | 先跑種子梯，再由推手開後續梯次 |
| 三級時數 | L1 3／L2 3／L3 3 小時 | L1 3／L2 6／L3 6 小時 | L1 線上／L2 9–12／L3 6–9 小時 |
| 推手人數 | 1–2 人，老闆自己也算一個 | 3–5 人，含內部教學演練 | 每部門 1–2 名，組成跨部門小組 |
| 課後機制 | 共用文件當範本庫 | 群組＋範本庫＋每兩週辦公室時間 | 三機制全開，範本庫專責維護並排入 KPI |
| 驗收方式 | 結訓作品＋30/90 天口頭回訪 | 前後測＋結訓作品＋30/60/90 天回訪 | 同左，加部門留存率統計 |
三份範本共通的一件事是：L3 人數永遠是少數，但預算佔比要偏高，因為只有這批人會在講師離開後撐下去。若你在想人力如何隨規模擴張，可搭配服務業如何規模化一起看。
課綱定稿前，用這張清單再看一次
送出去之前逐條核對：有沒有做行為式能力盤點；三級目標是否清楚區隔；總時數是否落在 12–18 小時且分 3 次以上；每兩堂是否隔 7 天且有作業；有沒有強制填寫的課前任務單；有沒有結訓作品與 30/60/90 天回訪；課後三機制有沒有負責人與預算。課綱排得好不好，跟講師多有名關係不大，跟你有沒有把「學員的真實工作」放進課表關係極大——這就是 AI內訓課程規劃真正該花心思的地方。
延伸閱讀：講師搭配 AI 的企業內訓模式
常見問答
AI內訓課程規劃總共要排幾小時才夠？
建議總時數 12 到 18 小時，分 3 到 4 次上完：入門 3–4 小時、實作 6–8 小時、進階 4–6 小時。第一次辦的中小企業抓 12 小時分四次最務實。重點不在時數多寡，而在有沒有拆開排——同樣 12 小時，分四次跟一天上完的三個月留存差距非常明顯。
員工程度落差很大，一定要分班嗎？
十人以下可以不分班，但一定要「分任務單」：所有人聽同樣的方法，但課堂練習題是自己職務的真實任務。十人以上建議至少分兩班，把已經在用的人跟完全沒用過的人拆開，否則會出現強者覺得浪費時間、弱者覺得跟不上，兩邊都放棄。
課前任務單學員不填怎麼辦？
把它設成報名的必要條件，沒填完就不算完成報名。這不是刁難，而是沒帶真實工作來的學員，上完課的遷移率會非常低。另有兩個做法很有效：主管先填一份當範例公開，以及把任務單簡化到三欄、五分鐘內能填完。
AI內訓的效果要怎麼跟老闆交代？
不要交滿意度問卷，交三樣東西：結訓作品（每個人實際做出、能用在工作上的成品）、前後測對照（同一個實作任務，課前與課後的耗時與品質差異）、30/60/90 天回訪紀錄（使用頻率、已固定用 AI 完成的任務清單、重複任務耗時變化）。這三樣比任何評分表都有說服力。
上完課三個月就沒人在用了，還有救嗎？
有救，但不要重新開一次課。先找出當初程度最好的三到五位員工變成內部推手，並立刻開三件事：內部群組（貼截圖就好）、範本庫（有負責人、有更新日期）、每兩週一次的辦公室時間。這三個機制成本遠低於再辦一次內訓，因為它補的是「卡住沒人問」這個真正的斷點。
最後更新：2026-08-09
