iPAS-AI應用規劃師檢定內容分享

企業如何把「AI證照」變成人才與訓練布局的關鍵拼圖？

在「AI不再是選項，而是基本功」的年代，台灣政府已經把 AI 人才培育拉到國家戰略高度，從「製造業AI升級引擎」到各類 AI 補助與培訓計畫，都在強調一件事：

企業不能只是「買工具」，還要有懂業務、懂流程、懂風險的 AI應用規劃人才。

由經濟部產業發展署主導的 iPAS「AI應用規劃師」能力鑑定，就是為了這個角色而設計的專業證照：

由經濟部發證、教育部認可，採「以企業用人能力需求為導向」設計鑑定內容。
目標是讓企業有一套客觀工具來選才、評估 AI 應用能力，同時引導學校與訓練機構設計對應課程。

本文從 HR 的角度，整理 AI應用規劃師檢定的核心內容與能力指標，並說明企業如何把它連結到內部訓練與職能制度，協助您在規劃 AI 人才發展時有一個清楚的參考座標。

一、iPAS AI應用規劃師是什麼？定位在哪裡？

根據 iPAS 官方說明，AI應用規劃師屬於「專業工程師考試」的一員，強調的是：

以產業實務需求為出發點
評估「看得懂 AI、能規劃與導入 AI、能與技術團隊與業務單位溝通」的能力
協助企業在招募、升遷與培訓上有一致的能力標準

目前主要分為兩個級別：

初級：聚焦 AI 基礎素養、生成式 AI 工具應用與導入規劃能力
中級：面向已有技術底或實務經驗者，強調 AI 專案規劃、大數據與機器學習等技術與應用整合能力

對企業 HR 而言，可以把它視為：

初級：AI素養＋應用實務的入門標準
中級：AI專案規劃／技術帶隊者的能力指標

二、初級：從 AI 基礎到生成式 AI 導入規劃，檢定什麼？

依 114 年度簡章與官方評鑑範圍整理，目前 初級 AI應用規劃師 主要考兩科：

科目一：人工智慧基礎概論
科目二：生成式 AI 應用與規劃

1. 科目一：人工智慧基礎概論

重點不在於「寫程式」，而在於 HR 可以理解為「AI 素養＋治理＋資料與機器學習概念」，包括：

AI 概念與治理
- 什麼是 AI？有哪些分類與應用類型？
- 國內外 AI 治理框架與政策，例如歐盟 AI 法案、台灣數位部與金管會相關指引等。
資料處理與分析概念
- 了解數值、文字、影像等不同型態資料的特性。
- 基本的資料收集、清理、分析與視覺化流程。
- 資料隱私與安全議題。
機器學習基本概念
- 監督式、非監督式、強化學習等基本原理。
- 模型評估與常見指標的概念（如混淆矩陣等）。
鑑別式 AI 與生成式 AI 的差異與整合應用
- 認識兩者的原理、運作方式與適用場景。

這科對企業而言，意味著 取得初級證照的人，至少對 AI 技術與資料議題不再是一片空白，能與技術、資訊或供應商有基本且正確的溝通。

2. 科目二：生成式 AI 應用與規劃

第二科完全點名當前最火熱的 生成式 AI（GenAI）與 No-code / Low-code 工具，重點包括：

No-code / Low-code 工具概念與優劣
- 了解這類工具在企業導入 AI 應用中的角色與限制。
生成式 AI 應用領域與工具
- 文本、圖像、聲音等多種應用場域。
- 常見工具與平台，例如 ChatGPT、各家 Copilot 類工具、RAG 架構等。
生成式 AI 導入評估與規劃
- 如何評估工具與解決方案的效益與風險。
- 導入步驟：目標設定、資源配置、導入策略、試用測試等。
- 風險管理：倫理、隱私、資安與合規性議題。

換句話說，初級檢定在確認一件事：

這個人不是只會玩 AI 工具，而是懂得在企業情境下，負責任地去評估、規劃與落實生成式 AI 應用。

三、中級：面向 AI專案與技術整合的「應用規劃師」

中級主要面向已有一定技術背景者，考試結構為：

科目一：人工智慧技術應用與規劃（必考）
科目二或三（二選一）：
- 大數據處理分析與應用
- 機器學習技術與應用

核心能力包含：

AI 技術選型與架構設計能力
- 能根據業務需求選擇合適的 AI 技術與框架
- 評估技術可行性、資源需求與實際導入風險
模型訓練與優化能力
- 了解資料處理、模型訓練、調參與效果評估
- 針對實務情境調整模型與部署策略
大數據與統計分析能力（若選大數據科目）
- 具備資料處理與視覺化能力
- 評估大數據在 AI 應用中的效益，能規劃運用方式
機器學習應用能力（若選 ML 科目）
- 理解必要的數學與統計基礎
- 能建置、訓練與調校模型，並選擇適合的演算法

中級比較適合作為：

企業內部 AI 專案負責人、技術窗口、資料／AI 團隊成員 的「職能認證」
中大型企業導入 AI 時，技術與業務間「橋接角色」的能力驗證

四、對企業 HR 的價值：不只是「一張證照」

綜合 iPAS 官方說明與實務案例，AI應用規劃師對 HR 的價值可以從三個層面來看：

1. 招募與選才：替 AI 相關職缺建立客觀門檻

對於「AI專案管理」「數位轉型推動」「資料／AI 應用」等職缺，可將 AI應用規劃師列為「優先面試」「具加分效果」的條件。
有助於區分：
- 只會操作少數工具 vs.真正理解 AI 原理、資料與風險的應用型人才。

2. 教育訓練與職能路徑：把 AI 能力標準化

以初級、中級能力指標為藍本，建立公司內部 AI職能矩陣與培訓地圖。
例如：全員 AI 素養課程 → AI應用規劃師（初級） → 進階技術／資料分析課程 → AI應用規劃師（中級）。
搭配政府的「製造業AI升級引擎」人才培訓資源與 AI 導入指引，讓訓練不只是考照，而是直接與實際導入案例與輔導資源掛鉤。

3. 支援 AI 治理與風險管理

初級科目已將 AI 治理、倫理、資安與隱私納入評鑑範圍。
在 ESG、AI 治理逐漸被列為客戶與監理單位要求的環境下，讓企業內部至少有一批人「懂技術、懂風險、懂治理語言」，有助於回應客戶稽核、填寫問卷與面對未來 AI 法規要求。

五、HR 可以怎麼把 iPAS AI應用規劃師「用進公司裡」？

以下是幾個可實際操作的建議：

1. 納入人才盤點與訓練計畫

在年度訓練規劃中，為以下族群設計「AI應用規劃師培訓路徑」：
- 數位轉型專案團隊
- IT／資訊／資料／流程改善相關人員
- 部門中被期待成為「AI 推進者」的一線主管
可搭配公司內部既有的 AI 課程，例如：
- AI 基礎素養與應用導論
- AI 在業務／行銷／營運／品質上的應用
- 生成式 AI 與 Prompt 設計實務

再串接外部資源（如 iPAS 官方教材、YouTube 教學影片與線上課程），讓員工一邊準備考照，一邊把內容直接用在工作流程優化。

2. 搭配政府計畫與補助，降低訓練成本

善用 企業人力資源提升計畫（大人提） 或 小型企業人力提升計畫（小人提） 等補助方案，將「AI應用規劃師考照班＋企業內部 AI 應用專案工作坊」打包為年度課程專案。
由於 iPAS 本身就是產業需求導向的國家級能力鑑定，在撰寫補助計畫時，更容易說明訓練與企業策略、職能發展之間的連結。

3. 建立「AI 應用專案」與證照之間的關聯

對於取得證照的同仁，可設計對應的 專案或任務角色：
- 擔任部門 AI 種子教師、工具導入推動者
- 參與跨部門 AI 應用專案、PoC 試行等
讓 AI 應用規劃師不只是履歷上的一行字，而是看得見成果的 人才投資。

六、延伸資源與建議連結

官方與政策資源 :

結語：把「AI 應用規劃師」，放進企業的 AI 人才地圖裡

iPAS-AI應用規劃師不是單純的「工程師技術檢定」，而是一套從 AI 素養、資料與機器學習概念、生成式 AI 應用，到導入規劃與風險管理 的能力框架。

對台灣企業人資來說，這是一個可以同時回應三個問題的工具：

我們要怎麼定義「會用 AI 的人才」？
我們要怎麼設計一條 從入門到專案實戰 的 AI 培訓路徑？
我們要怎麼把 AI 能力，納入制度化的人才盤點與職能管理中？

Loading

{ptitle}