【活動回顧】企業數據決策力：PRA Model × 數據 × 決策，打造 AI-Ready Data 決策型組織

【活動回顧】企業數據決策力：
PRA Model × 數據 × 決策，打造 AI-Ready Data 決策型組織

生成式 AI 快速改變企業工作模式，從內容生成、知識搜尋到決策分析，各種 AI 工具已逐漸成為企業日常工作的助手。然而，當企業開始導入 AI 後，也開始面臨以下更重要的問題：

AI 能回答問題，但是否真的能協助企業做出更好的決策？

育碁於2026/7/1舉辦的【企業數據決策力｜PRA Model × 數據 × 決策，打造 AI-Ready Data 決策型組織】線上研討會，邀請資深顧問彭建文老師與育碁總經理楊中旗（George）共同分享，從企業實務經驗出發，探討如何透過結構化方法論、高品質資料，以及 AI 協作，建立企業真正的決策能力，活動吸引來自製造、科技、金融及服務業等企業 HR、主管與數位轉型推動者線上參與，共同探討 AI 時代企業如何建立兼具方法論與數據基礎的決策能力。

現場示範AI 協作：方法論讓AI分析更聚焦

活動中，楊中旗總經理現場示範將多種方法論，包括 ISPI Behavior Model、挑戰策略地圖及 PRA Model 等，分別與不同生成式 AI 工具互動，觀察 AI 在理解問題、分析原因及提出建議上的表現。

實測結果顯示，AI 確實能快速整理資訊、產生初步分析與建議，但若缺乏明確的方法論架構，AI 往往只能提供較為通用的答案；真正能協助企業聚焦問題、找出根因、制定可執行策略的行動方案，仍需建立在完整的方法論之上。也因此，AI 並非取代方法論，而是放大方法論的價值。

PRA Model建立組織共同語言，提升問題分析效率

彭建文老師於活動中深入介紹 PRA（Problem、Root Cause、Action）問題分析模型，分享多年企業輔導經驗，說明如何透過圖像化、結構化且易於理解的方法，協助企業快速聚焦問題本質，找出真正原因，並制定有效改善行動。他也分享過往企業實務案例指出，真正具備問題解決能力的企業，不只是擁有優秀人才，而是讓整個組織建立共同的方法論與語言。

以台積電等標竿企業為例，正是透過制度化、標準化的問題分析流程，使不同部門能以一致的思維進行溝通與決策，大幅提升跨部門合作效率與組織執行力。

AI Ready Data，奠定AI 應用基礎，提升輔助決策品質

除了方法論，楊中旗總經理也分享企業推動 AI 時另一項不可忽視的重要基礎──AI Ready Data。

許多企業投入 AI 後發現，真正限制 AI 效果的往往不是模型能力，而是資料品質不足、資料分散或缺乏一致性。

楊中旗表示：企業若希望 AI 能真正協助決策，必須先建立高品質、結構化且可整合的資料基礎。當所有人力資源資料、學習紀錄、績效資訊及人才數據能在同一平台整合管理，不僅能降低 AI 分析成本，更能提升分析準確度與決策效率。

此外，育碁也持續投入 AI 功能研發，包括多國語系支援、AI 翻譯、課程摘要、影片小考學習輔助等功能，協助企業打造更完整的 AI 人才發展環境，迎向全球化與智慧化的人才管理需求。

方法論落地，才能真正形成企業競爭力

在 Q&A 交流中，與會企業也關心方法論如何真正落地。

彭建文老師指出，方法論若要成為企業文化，而非停留於教育訓練，關鍵在於高階主管支持、核心成員共同學習、中階主管持續推動，以及透過實際案例累積成功經驗，才能逐步形成組織共同語言，真正成為企業 DNA。

同時，AI 與方法論並非互相取代，而是相互強化。AI 可以成為分析助手、提問者或顧問，而方法論則提供判斷框架，兩者結合後，才能讓企業決策更加精準、更具一致性。

從 AI Ready Data 到 AI 協作，打造企業決策新能力

AI 的快速發展，正重新定義企業管理模式。然而，真正能創造競爭優勢的，不只是導入 AI 工具，而是建立可持續運作的資料基礎、共同的方法論，以及能與 AI 高效協作的人才能力。

感謝所有與會貴賓熱情參與，本次活動也在熱烈交流中圓滿落幕。育碁將持續分享AI Ready Data、人才發展、績效發展、人資管理、HR數位轉型等最新趨勢，協助企業建立完整的人才數據基礎，結合成熟的方法論與 AI 技術，打造更智慧、更有效率的決策模式，陪伴企業迎接 AI 時代的人才發展與數位轉型新挑戰。

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