Sam Wong.黃力桐洽談培訓需求

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香港管理層 AI 培訓：領導者真正需要甚麼

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簡短回答： 管理者不需要與團隊相同的 AI 課程。他們需要看到 AI 在今天的工作中能做甚麼，學會判斷與審閱 AI 的輸出，制定數據輸入的規則，並決定團隊應優先在哪裡使用 AI。優質的管理者培訓必須是動手操作，但練習重點在於決策與溝通，而非功能點。

Sam Wong（黃力桐）是常駐香港的企業 AI 培訓師。已為 11,000+ 名學員、70+ 間機構、在 13 個國家提供培訓。

管理層 AI 培訓應涵蓋甚麼？

這四件事，按此順序排列：

  1. 現在能做到甚麼。 不是巡覽 AI 市場，而是針對他們工作內容的現場示範。
  2. 判斷力。 何時該用 AI、何時不該用，以及在送交客戶或董事會前，如何檢查 AI 給出的結果。
  3. 規則。 哪些數據可以放入哪個工具，以及由誰決定。員工會等到獲得這個答案，才會開始行動。
  4. 方向。 哪個團隊、哪項任務、哪些人優先執行，以及管理層如何知道這項工作成功了。

與員工培訓有何不同？

員工培訓是為了讓任務做得更快。管理層培訓是關於決定哪些任務重要、為團隊設定條件，以及清晰的溝通。工具可以是一樣的。練習內容則不同：管理層練習的是簡報、審閱與決策，而不僅是撰寫草稿。

在 2026 年 5 月的 香港生產力促進局研討會，我這樣描述人員層面：每位員工都具備 AI 素養，約 10% 作為 AI 推動者，約 10% 作為建立工作流的建設者，而領導者則能制定方向並分配資源。管理層屬於最後一個群體，也是決定前三者是否能實現的關鍵。

在香港賽馬會（馬會）的情況是怎樣？

馬會的管理培訓生計劃讓未來領導者輪流進入不同部門。他們在 2025 年 4 月與我進行的兩天工作坊，重點不在於自動化。培訓生需要學會策略性溝通，並理解 AI 在其中的角色。他們練習在備忘錄、簡報和利益相關者郵件上使用三層法：

到第二天，培訓生已經能將這三個層次結合在他們自己的工作任務中。閱讀 香港賽馬會（馬會）案例。

管理層應該在團隊之前還是之後接受培訓？

兩種順序都可以，但管理層必須參與其中。在香港食品製造商 嘉頓，該計劃從人力資源（HR）開始，接著輪流進行五個部門，並將高層管理人員納入獨立的課程。當管理層了解團隊學到了甚麼，他們就能要求新的工作方式，而不是舊有的做法。

對於企業主來說，親眼看到效果往往是動力的來源。在 2025 年 11 月於洛杉磯舉辦的 YPO AI day，我與 Adaptig 同事在講台前，利用一系列 AI 工具在 45 分鐘內從零開始建立一家虛構的牛排店：包含市場研究、網站、投資者簡報以及一個 AI 客戶服務 agent。

管理者在培訓結束後的那一週應該做甚麼？

  1. 為每個團隊挑選一個每週重複的任務，並約定如何使用 AI 來處理它。
  2. 寫下數據規則，即使只有三行。
  3. 列出在現場積極參與的人。在嘉頓，第一批次的 19 名同事中有 7 人自願成為部門的 AI 推動者。
  4. 在一個月後檢查那項特定任務的進展，而不是泛泛地查看「AI 採用情況」。

關於我如何為企業團隊提供培訓，請參閱 香港企業 AI 培訓 (English)。

常見問題

香港管理層 AI 培訓應涵蓋甚麼？

香港管理層 AI 培訓應側重於四個核心領域：理解當前 AI 能力、培養在內容送達客戶或董事會前進行審閱的判斷力、學習資訊安全的數據規則，以及確定哪些任務應優先處理。培訓重點在於涉及簡報、審閱和決策的實踐練習，而非僅是技術執行。

管理層 AI 培訓與員工培訓有何不同？

雖然員工培訓側重於更快完成任務，但管理層培訓幫助領導者決定哪些任務重要、為團隊建立規則和條件，並進行清晰溝通。儘管像 Microsoft Copilot 或 ChatGPT 等工具對兩類群體來說可能相同，但管理層的重點在於掌握簡報、審閱和決策，而非僅是撰寫內容。

管理層應該在團隊之前就接受 AI 培訓嗎？

只要包含管理層，任何順序都可以。當管理層理解團隊學到了甚麼時，他們能更好地要求新的工作方式。例如在香港食品製造商嘉頓，Sam Wong 的計劃從人力資源（HR）開始，輪流進行五個部門，並將高層管理人員列為獨立的課程。

香港賽馬會（馬會）的管理培訓生學到了甚麼關於 AI 的內容？

在 2025 年 4 月為期兩天的工作坊中，馬會的管理培訓生練習了用於備忘錄、簡報和利益相關者郵件的三層法。這包括確保關於受眾、範圍和格式的「精準」；在 AI 撰寫前定義「結構」；以及提供考慮到讀者和部門間政治關係的「情境」。到第二天，他們將這三個層次應用於自己的工作。

管理者在 AI 培訓後應該做甚麼？

完成 AI 培訓後，管理層應選擇每個團隊的一個週性任務，並約定如何使用 AI 來處理它。他們應記錄數據規則，識別熱心參與者作為 AI 推動者，並在一個月後檢視該特定任務的進展。專注於單一受審查的任務，比設定泛泛的 AI 採用目標更有效。

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