我們單位最近面試了一位求職者。他是一位從元智大學管理學院畢業的校友，在外頭的產業世界歷練了幾年。這次，我們剛好有難得的機會能夠將他延攬回來，邀請他加入終身教育部的團隊。看著他的履歷，因為他同樣具備管院背景，我便在面試時特別關切地問了他一個問題：「你以前在學校學的是○○領域，後來進了業界，為什麼沒有繼續從事與校系專業直接相關的工作呢？」
他的回答非常值得大學現場深思。他提到，觀察身邊畢業後直接投入該領域專業工作的同學，大家普遍發現在學校所學的理論知識，與業界實際的運作現場之間，存在著一段不小的落差。我進一步追問那個落差具體而言究竟是什麼？
業界實務的三大落差：法規、工具、流程
他將這些在實際專業領域中，必須掌握卻在大學教育中較少被完整涵蓋的「技術性操作」，清晰地歸納為三個核心面向：
法規相關知識： 真實世界充滿了邊界與限制，任何產業的運作都必須在法令的框架下合規進行，這絕非單純依賴創意就能解決。
技術工具的應用： 面對日新月異的數位系統，如何彈性操作、相互串接並解決眼前的任務，需要高度的實務熟練度。
實際的工作流程： 跨部門之間的協作、表單的流轉、決策的節點，這些真實的商業動線，往往是課本上畫不出來的隱性知識。
這場對話之後，我想了好久：在大學教育裡，面對一個變動如此劇烈的時代，我們究竟應該教給學生什麼？那些課堂上講授的架構，究竟要如何才能真正與社會接軌？
新世代的人才需要什麼樣的知識？
無獨有偶，昨天晚上在元智的「AI University」課程中，我也看著學員和業主的密集互動，獲得了同樣深刻的體悟。在這樣的學習社群裡，我們漸漸明白，我們並非單純在傳授某種新潮的 AI 技術，亦非在對學生灌輸高深莫測的知識管理框架。產學協作最核心的修煉，其實是在處理那些跨領域、跨組織之間，最為棘手的「兩者之間（in between）」地帶。
這個地帶之所以極其困難，是因為它無法透過背誦標準答案來過關，而是必須在學生的腦海中，徹底建立起一種優質的「專案管理心智」。
在缺乏這種心智模式的狀況下，學生往往難以理解什麼才是真正符合業界標準的「工作品質與產出」，而要建立這份理解，往往極其耗費時間。許多的產學衝突或失敗的專案，往往源自於學生根本不瞭解，無論是來自業主還是主管丟出來的模糊要求，到底該如何依循邏輯進行反推？更不知道該如何將一個口頭的點子，精準地轉化為以下四個具體維度：
(a) 完整的工作流與專案架構： 能把一個龐大的目標拆解成可執行的階段，排定先後順序，畫出清晰的路線圖。
(b) 判斷在流程中需要介入什麼樣的技術： 清楚知道技術的邊界，在哪個環節該用資料庫，在哪個關卡該讓 AI 發揮，而非盲目地全面套用。
(c) 釐清自己與團隊成員各自扮演的角色： 明白團隊不是交作業的應付組合，而是每個人都有特定職責、需要互相卡位的專業團隊。
(d) 運用合適的溝通方式記錄過程細節： 這種記錄既不能過於瑣碎、流於記流水帳，又必須具備實質的指導效果，讓後續接手或主管看了一目了然。
我認為，這些概念對於新世代的人才至關重要。唯有建立起這些扎扎實實的認知，我們才有辦法進一步引導學生看清，並且讓他們發自內心地明白：為什麼在有了解決方案之後，我們仍然需要回過頭學習那些看起來枯燥的理論觀點？為什麼我們仍需要下苦功掌握底層的技術能力？
因為在真實世界的操作中，這兩者缺一不可，它們呈現出一種互為表裡的對偶關係。如果一個人才在現實世界中，只有技術執行能力，而缺乏抽象化的觀點，那麼他工作的價值無法提高。原因在於，當你缺乏宏觀的視野時，你很難看透表象、定義出企業真正的問題，遑論發現有效的解決方案；抽象化能力的不足，更會直接導致團隊在面對繁雜資料時，歸納整理的成效不彰，做出的成品往往治標不治本。
相對地，如果一個人只有抽象的論述能力，講得一嘴好策略，卻極度缺乏動手實作的落實能力，也絕對無法真正推動專案的執行。因為他根本不知道當前有哪些工具可用，對 AI 工具的理解往往流於美好的幻想與不切實際的承諾（誤以為只要下個指令，AI 就能自動做好所有事情），卻完全不瞭解實際落地在企業流程時，會遇到多少資料清洗、隱私合規與邊界條件的障礙與困難。
讓教育更能對接實務的三個對策
回歸到大學教育，我們真正該做的事情是什麼？一場面試，結合了大學反思與「AI University」實務探索的過程，確實帶給我們非常關鍵的提醒。為了讓這套「專案管理心智」能夠在產學合作的現場試跑成功，我認為可以歸納出四個對策（或是管理方式）。
對策一：確認業主的真實意向，別把口號當成需求
很多企業在面對產學團隊時，一開始拋出的想法通常很宏大：「我們公司想導入 AI。」但這句話對專案執行來說還遠遠不夠。專案團隊必須與業主一起坐下來，耐著性子往下追問：想導入 AI，究竟是為了減少哪一個同仁的作業時間？為了降低哪一種特定業務的錯誤率？為了保存哪一類即將流失的資深經驗？還是希望縮短新人上手的訓練週期？
舉例來說，如果業主說想做一套「報價 AI」，經過仔細拆解後，需求真正聚焦的痛點，很可能先發生在「如何引導新人把客戶的需求問得足夠完整、把內部的型號與最新價格資料查核對齊，最後再交由主管進行覆核」。如果業主說想做「採購 AI」，真正有實質幫助的，也許只是把過往的採購價格、庫存水位、外部市場新聞事件以及過去的採購理由整合在一起，讓採購人員少花點時間在不同的舊系統中翻找資料。
因此，在專案啟動、大家急著Vibe出精美介面或寫程式之前，建議雙方先共同完成一頁「意向確認書」。上面必須坦白、坦誠地寫清楚： 預期的使用者是誰、現在運作卡在什麼地方、期待改善哪一段流程、哪些決策最終仍然必須由人來負責任、以及哪些敏感資料絕對不能上雲端 。這張紙能確保整個團隊在同一個頻道上對話。
對策二：檢查團隊的核心能力，拒絕無法交接的展示品
生成式 AI 確實能提供強大的輔助，但它永遠無法替專案團隊承擔「理解」的責任。學生確實可以運用 AI 來協助產出程式碼、進行資料整理或產出簡報，但團隊本身至少要能夠清清楚楚地說出三件事： 資料到底從哪裡來、系統依據什麼邏輯進行判斷、以及產出的結果要怎麼進行驗證 。
在產學現場，擔心看到一個原型系統看起來跑得有模有樣，但當被問及運作邏輯時，卻沒有任何一個成員知道背後的資料欄位怎麼設計、模型吞了什麼脈絡的資料、當 AI 出錯時，究竟該調整提示詞還是該修正資料表。這種專案是相當危險的。它或許能應付一次期末成果發表，卻無法交接、無法維護，更不可能讓出資的業主放心導入日常營運。
比較踏實的做法，是在專案初期就將團隊的分工嚴格拆開：有人專責需求釐清與會議紀錄，有人看管資料欄位與數據品質，有人專注於 AI 任務的測試與調校，有人負責前端介面與流程的串接，有人則站在使用者的角度設計測試案例。學生不需要每個人都變成頂尖工程師，但每個人都必須清楚看見自己的工作如何扣連到整個系統的架構中。
對策三：解構專業知識，找出人機協作的邊界
許多企業最珍貴的營運智慧，往往不在外顯的簡報或標準作業程序裡，而是隱藏在資深員工每天做決策的直覺與習慣中。什麼時候該追問客戶第二個問題？什麼樣的規格看起來極其相似、但在實務上絕對不能混用？什麼樣的價格波動屬於合理區間？什麼樣的特殊狀況一定要拉高層級讓主管過目？
AI 的確可以協助整理這些知識，但前提是專案團隊必須展現抽象化能力，先一步將這些經理人的「隱性知識」轉化為系統可讀的形式。這可能是結構化的資料表、明確的業務規則、嚴謹的欄位，或者是人工覆核的流程。我們必須承認，並非所有專業知識都適合直接丟給大語言模型去憑空生成答案。有些底層運作更適合用關聯式資料庫，有些適合查表，有些適合模糊比對，而攸關風險的部分則必須牢牢保留人工判斷。
這絕對不是否定 AI 的價值，恰恰相反。當我們願意把 AI 放在正確的位置上，它才更容易發揮真正的效益。AI 極其擅長進行需求抽取、資料摘要、相似案例的歸納整理、異常狀態的提醒以及草稿的初篩；但涉及報價、採購、合規、規格判讀這類攸關風險的情境，最後一關通常需要人的經驗介入。因為那背後承載的，是企業多年累積的判斷財富與必須承擔的商業責任。
從展示品到生產力工具，關鍵在工作方式
最後，我想對大學生們說（雖然他們都不在Facebook上 XD），投入企業的 AI 專案，其真正的價值從來不只是學會了哪一套最新問世的軟體工具，而是 藉由實戰，學會一套在真實世界存活的工作方式 。在每次激盪後留下不失真的會議紀錄；在每個資料欄位旁標明清晰的來源；為每個 AI 輸出結果準備好邊界測試案例；在系統介面上為不確定的答案貼上標籤，提醒人類需要覆核——這些工作有些瑣碎，但這正是讓專案從「實驗室的展示品」走向「企業日常營運工具」的關鍵分水嶺。
我覺得對業界的專業經理人，也不妨將產學合作視為一場與新世代共同展開的探索旅程。學生帶來的是敏捷的速度、飽滿的好奇心以及對新工具的敏感度；而企業需要提供的，則是真實的場域、乾淨的資料、深刻的判斷標準以及不修飾的回饋。一場高品質的產學共創，需要雙方一起把大問題拆小、把缺失的資料補齊、並把驗收的標準說得清清楚楚。
走到這一步，AI 才不會只是點綴，而會轉化為真正能與組織共同成長的生產力工具。這不只是企業轉型的基礎，更是大學面對未來人才培育時，最不可或缺的起點。
本文授權轉載自吳相勳
