讓一位員工都配備 AI 助理、實現所有後台流程的自動化，並為每一次客戶體驗提供個人化的 AI 禮賓服務——這是美國最大銀行之一摩根大通（JPMorgan）為了迎接 AI 時代所設想的願景。
如果該計畫成功，這項專案將會對該銀行的員工、顧客、股東產生深遠影響，甚至可能改變企業勞動的本質。為了此一目標，摩根大通正在進行一場全員性的 AI 革命。這家擁有超過 30 萬名員工的金融巨頭，不只是導入 AI 技術，而是要讓每一位員工都懂得如何發揮 AI 的力量。
根據摩根大通分析長 Derek Waldron 接受《CNBC》訪問時透露，這場革命規模橫跨全球，從工程師、資料科學家到業務經理與主管都動了起來。他強調：「AI 的學習需求和應用一樣多元，最好的方式就是分階段推動。」
從基層到高層，AI 培訓不是「一體適用」
摩根大通內部推出「AI Made Easy（AI 入門）」初階課程，已有數萬名員工參加。摩根大通還設計多種訓練模組，幫助員工學會利用 AI 搜集資料、整合多重資料集，以及檢驗 AI 生成內容的可靠性。然而，這不只是技術培訓，更是一場管理思維的更新。Waldron 指出，AI 普及後，管理者也需要改變管理方式，帶動跨職能團隊在 AI 時代下完成轉型。
為了讓 AI 思維滲透整個組織，摩根大通採取了多管齊下的策略——從全員大會、經理人宣導，到遍布辦公室螢幕的宣傳活動，都在強化一個訊息：AI 是每個人的事。
兩步驟掌握 AI 思維：了解限制、學會問對問題
Waldron 解釋，摩根大通 AI 培訓核心，是一個簡潔但深刻的框架。第一步，是讓所有員工了解 AI「能做什麼、不能做什麼」。第二步，則是學會「問對問題」。
當員工熟悉 AI 的能力後，內部會再教導如何設計更好的提示（prompt），並學習設定框架與限制條件。進階課程甚至會讓學員操作兩個 LLM 互相「辯論」概念，以刺激創意與判斷。
這種實作導向的學習方式在內部快速發酵。許多團隊自發成立「Prompt of the Week」郵件群組、共享範例資料庫與最佳實踐經驗，讓學習變成協作的一部分。Waldron 認為，結合訓練與變革管理，員工就能更快地自行創新並充分運用 AI。
每個人都必須做出改變
隨著 AI 工具落地，摩根大通的各職能正重新定義工作邊界。對軟體工程師而言，AI 培訓聚焦於學會建構可擴展的 AI 系統與代理式架構（Agentic AI）。對於技術人員，則希望使用 AI Agent 或生成式 AI 打造複雜的應用程式，而這需要另外培訓。對資料科學家來說，重點則從「打造模型」轉為「評估與優化模型」，因為許多基礎模型已由第三方供應商提供。
同時，摩根大通正全面部署名為 LLM Suite 的 AI 平台，整合 OpenAI、Anthropic 等模型，讓員工能擁有專屬 AI 助理。目前已有超過 25 萬名員工每日使用該平台進行文件撰寫、資料分析與簡報生成。下一階段將導入 Agentic AI，讓 AI 代理能自主完成多步驟任務，協助投資銀行團隊加速提案與文件製作。
「未來的摩根大通將是完全由 AI 連結的企業。」Waldron 說，隨著 AI 代理越來越強大、並與組織深度整合，就能承擔越來越多責任。相較以往各業務需要客製化自動化工具，如今 LLM Suite 可以為所有工作提供服務。
《CNBC》分析，AI 的導入將重新分配企業內的勞動權力。一部分員工將成為 AI 團隊核心，另一部分重複性高的職位則可能被重塑或取代。「毫無疑問，AI 技術將改變勞動力的結構，」Waldron 表示，「這是確定的，但目前仍不清楚具體會出現哪些變化。」
他進一步指出，員工將從以往的「創造者」（例如撰寫報告或更新軟體者），轉變為「檢查者」或「管理者」，也就是負責監督 AI 代理執行這些工作的角色。
面對 AI FOMO，企業如何領先？
儘管市場上有聲音擔心「AI 熱潮」可能正形成泡沫，但 Debevoise & Plimpton 合夥人、長期為企業提供 AI 法律與治理建議的 Avi Gesser 表示，實際上現在企業客戶更擔心的，是如果不儘快開始導入 AI，將會被競爭對手超越、失去市場份額。
摩根大通的實踐顯示，AI 不只是技術升級，更是文化重建。從了解 AI 限制、到學會問對問題，真正的競爭優勢不在技術部署速度，而在於組織能否培養懂 AI 的人。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Business Insider》、《CNBC》，首圖來源：Unsplash
