01
從學到用
學會操作，卻不知道如何用在工作上
完成工具操作後，回到工作情境，仍不知道該從哪一個問題開始。
企業 AI 人才培養
與場景落地服務企業 AI 人才培養與場景
落地服務
以 Dora Data Agent 為核心，透過培訓、實作與場景共創，協助企業建立共同認知、培養種子人才，並把真實問題轉化為可測試、可展示、可持續深化的 Agent成果。
導入 AI 工具只是第一步
真正的挑戰，是讓 AI 進入日常工作
許多企業已經開始導入 AI、BI 與資料工具，也安排了相關培訓，但真正回到工作現場時，仍經常面臨四個問題。
02
從想法到選擇
有很多 AI 想法，卻不知道哪些值得投入
缺少一致的評估方式，難以判斷場景價值、資料條件與導入可行性。
03
從課堂到成果
課程結束了，成果也跟著停下來
沒有作品、測試紀錄與後續承接角色，學習成果難以延續。
04
從個人到組織
AI 能力停留在少數人，難以形成組織能力
缺少成果展示與跨部門推廣，AI 應用難以複製到更多團隊。
我們如何把 AI 培訓接回企業工作
從課前確認 AI 應用需求、課中搭建與測試 Agent，到課後承接場景成果，讓人才培養真正走向企業應用。從課前確認 AI 應用需求、課中搭建與測試 Agent，
到課後承接場景成果，讓人才培養真正走向企業應用。
01
從真實工作任務出發
先釐清使用者、工作問題、所需資料與預期成果，再轉化為 Agent 場景。
02
依企業成熟度設計實作深度
依照問題、資料與場景 Owner 的準備度，設定課程內容與成果目標。
03
連結企業既有的資料基礎
Dora 可承接既有 BI、報表、指標與資料資產，讓 Agent 接回企業資料環境。
04
用具體產出檢視學習成果
依方案留下 Agent、測試紀錄、場景藍圖或行動計畫，方便課後承接。
依企業目前的條件，選擇合適的方案
從第一次操作，到把真實問題帶進課堂，再到跨部門盤點優先場景。
三種方案不是固定的進階順序。企業可以依照是否已有明確場景、可用資料與預期成果，直接選擇適合的方式。
A
建立共同認知
Dora Data Agent 實戰入門
適合首次接觸 Data Agent 的團隊，透過標準場景完成第一次 Agent 搭建與測試。適合首次接觸 Data Agent 的團隊，透過標準場景完成第一次 Agent 搭建與測試。
服務形式
半天企業內訓，使用標準／模擬資料。
可帶走成果
- 標準場景 Agent 骨架
- 測試與修正紀錄
- 後續練習建議
B
完成場景實作
企業場景實作工作坊
適合已有明確業務問題與資料的企業，在課堂中完成場景 Agent 初版。適合已有明確業務問題與資料的企業，在課堂中完成場景 Agent 初版。
服務形式
一天現場實作，課前確認需求並調整練習場景。
可帶走成果
- 可操作、可驗證的場景 Agent
- 從業務問題到結果的問題鏈
- 測試方法與優化建議
C
盤點優先場景
企業場景盤點與共創
適合場景尚未明確的企業，透過訪談與共創找出值得優先驗證的題目。適合場景尚未明確的企業，透過訪談與共創找出值得優先驗證的題目。
服務形式
包含課前訪談與場景整理，以及一天現場共創。
可帶走成果
- 候選場景清單與優先順序
- 優先場景藍圖與概念原型
- 試行行動計畫
每一項企業 AI 培訓
與共創方案
都提供完整的現場支援每一項企業 AI 培訓與共創方案，都提供完整的現場支援
讓參與者不只理解概念，也能在現場完成實作、測試並獲得具體回饋。
講師全程引導
分組實作或共創
助教即時協助
成果分享與講評完成首批成果後，可以沿兩條路徑繼續推進
企業可以依照目前的目標，選擇深化一個優先場景，或將首批成果推廣到更多部門。
路徑 A｜深化優先場景
讓課堂成果走向實際試行
從場景初版，走向正式資料與 PoC 驗證
針對已具備價值與可行性的場景，進一步使用企業正式資料進行 Agent 調整、系統串接與結果驗證。針對已具備價值與可行性的場景，進一步使用企業正式資料進行 Agent調整、系統串接與結果驗證。
適合企業
已完成 Agent 初版或場景藍圖，並有明確的場景 Owner 與推進目標。
延伸內容
正式資料接入、Agent 優化、系統串接、測試驗證與 PoC 試行。
服務形式：FDE 顧問服務／場景 PoC 專案
路徑 B｜推動組織擴散
讓首批成果走進更多部門與團隊
從少數種子人才，走向跨部門推廣
以首批 Agent 作品作為示範，透過場景徵集、作品輔導與成果發表，帶動更多員工參與企業 AI 應用。
適合企業
已產出首批應用案例，希望擴大部門參與並持續發掘新的 AI 場景。
延伸內容
跨部門場景徵集、Agent 作品實作、專案輔導、成果評選與內部推廣。
可沉澱成果
場景題目池、Agent 作品、種子人才梯隊與優先試行清單。
服務形式：成果推廣計畫／企業 AI 創新大賽
兩種課後延伸服務將依企業的場景、資料條件與推進範圍另行規劃。
ENTERPRISE PRACTICE
從人才培養，走向場景與業務成果
以下案例呈現企業透過管理共創、Agent 實作與創新競賽，將所學轉化為真實場景與可驗證成果。
案例 01｜大型製造企業
管理共創路徑 · AI 領導力營
從管理認知走向業務改善
從真實業務挑戰出發，透過專題拆解與工具實作，形成可落地的改善方案。從真實業務挑戰出發，透過專題拆解與工具實作，形成可落地的改善方案。
14天 → 2 天
代表性成果：流程處理週期由約 14 天縮短至約 2 天。
案例 02｜大型醫藥通路企業
場景實作路徑 · AI Agent 實作營
從學會工具到產出業務案例
讓學員以自己的工作問題進行實作，將 AI 概念、工具操作、場景發想與作品輔導整合在同一個學習過程中。
近 40 份
代表性成果：沉澱近 40 份真實工作情境案例。
案例 03｜大型航運集團
組織擴散路徑 · 數位工具創新競賽
以賽促學、以成果促擴散
透過場景徵集、作品實作、專案輔導、成果評選與內部傳播，讓個人學習成果被看見、交流並複製到更多單位。
160 個
代表性成果：沉澱 160 個專案。
以上為匿名市場實踐案例。實際成果會依企業流程、資料條件、參與範圍與專案投入而異，不代表單次課程的保證成果。
不確定哪一種方案適合目前的企業階段？
告訴我們目前的人才培養目標、業務問題、資料條件與預期成果，我們將協助企業判斷適合的培訓起點與實作深度。