聽說一些公司開始做員工skills了

### 員工離職，技能卻「留崗上班」：企業開始將人才經驗轉化為AI技能包

「人走了，但Skills還在上班。」這句話聽起來像是科幻情節，卻正在中國企業的真實場景中發生。隨著人工智慧技術加速滲透職場，愈來愈多公司開始嘗試將資深員工的專業知識與工作流程，系統性地萃取成「技能包」，餵養給內部AI系統，讓這些經驗在員工離職或轉調後，依然能持續為組織創造價值。一位從事企業陪跑服務多年的業界人士透露，他近期就親身經歷了這樣的案例。他長期為一家客戶提供診斷、問題拆解與高層對齊等陪跑服務，累積了一套完整的實戰方法論。然而，客戶在導入AI系統後，竟要求他將這套知識體系逐步拆解、口述整理，最終製作成標準化的「技能包」，並整合進內部的AI訓練資料庫。

如今，新進員工的考核標準，正是依據這套由他經驗轉化而成的AI模型來設定。這位陪跑顧問感嘆：「我人還在外面接其他案子，但客戶的系統裡，已經有一個『我』在持續運作。」客戶甚至直言：「以後你人不用來了，我們照著你的標準跑就行，錢照付。」這段話既展現了企業對標準化知識資產的重視，也凸顯了AI時代下「人與技能分離」的趨勢。這並非單一個案。2026年5月，山東一家遊戲傳媒公司也做出了一項引發內部討論的決策：他們將一位剛離職的人事專員，訓練成AI數字人，並讓這個虛擬分身繼續留在公司「上班」。

據了解，這個AI數字人能夠勝任多項原本由該員工負責的工作，包括接受員工諮詢、製作簡報（PPT）以及處理Excel表格等行政事務。該公司員工形容這種感受相當奇特：「昨天還一起摸魚打趣的同事，今天就變成了AI人。」公司方面則強調，這項操作已取得當事人同意，使用的數據完全來自該員工自願提供的資料，並未動用任何開源項目或未經授權的資訊。人雖然離職了，但她的數位分身與工作崗位，依然在組織內持續運轉。這股「技能萃取」風潮，背後反映的是企業對知識資產流失的深層焦慮。過去，資深員工離職往往帶走關鍵的經驗與判斷力，新進人員需要長時間摸索才能補上缺口。

如今，透過將隱性知識轉化為結構化的AI技能包，企業試圖將這些無形資產「鎖」在系統中，降低對單一人才的依賴，同時加速新人的上手速度。對於員工而言，這也意味著個人的專業價值，可能不再完全依附於肉身，而是能以數位形式持續產生影響力。然而，這樣的模式也引發了關於數位權益與倫理的討論。當員工的知識、經驗甚至個人形象被轉化為AI模型，並在離職後繼續被公司使用，其間涉及的數據所有權、肖像權與勞動報酬等問題，勢必需要更明確的法律框架來規範。目前，多數案例仍建立在雙方自願協商的基礎上，但隨著此類應用日益普及，未來可能出現更多爭議。從技術層面來看，將個人經驗轉化為AI技能包並非易事。

它需要企業具備成熟的知識管理體系，能夠系統性地梳理、分類與標準化員工的工作流程與決策邏輯。同時，AI模型的訓練也需要足夠高品質的數據，才能確保輸出的結果貼近真人水準。上述案例中的陪跑顧問，便是花了數年時間累積實戰經驗，才能將自己的方法論完整交付給AI系統。對於員工而言，這股趨勢也帶來了新的職業思考。未來，個人的專業價值或許不再僅取決於「在職期間的產出」，更可能延伸為「可被數位化的知識資產」。如何有意識地整理、記錄並保護自己的經驗體系，將成為職場人士的新課題。而企業在追求效率與標準化的同時，也需平衡人性化管理與員工權益，避免讓「技能萃取」淪為對個人價值的無償剝削。

可以預見，隨著AI技術持續演進，類似「人走了，技能還在上班」的現象將更加普遍。這不僅改變了企業的人才管理邏輯，也重新定義了「工作」與「勞動」的邊界。未來，當每個人的經驗都能被數位化保存與複製，職場的競爭規則，或許也將迎來根本性的重構。