海德堡把 AI 寫進學徒課表，印刷人才的定義正在改寫

先想一個很現實的場面：你的廠裡最資深的印刷師傅五十出頭，看色準得不得了，但 CIP4 資料怎麼回流、機台稼動率報表怎麼判讀，他不碰。旁邊那位二十五歲的新人 Excel 很熟、也會用 AI 工具，但站在機台前抓不到墨色的手感。你要培養的下一代技術骨幹，到底該長什麼樣子？

海德堡（Heidelberg）在 2026 學年給了一個相當具體的答案：它一次招收 80 名學徒與建教（work-study）學生，並同步開設一個聚焦資料科學與人工智慧的建教學程 [1]。當一家百年印刷機製造商把 AI 放進學徒課表，而不是只放進機台軟體，我們該讀出什麼訊號、又該做什麼調整？

海德堡把 AI 從「產品功能」升級成「入門職能」。具體來說，2026 學年新進的 80 名學徒與建教生分布於德國多個據點，公司目前在德國共培訓超過 300 名年輕人，橫跨 16 個職訓學程與 15 個建教學程；新開的資料科學與 AI 學程，目標是強化資料分析、數位化與 AI 應用能力，並支援 Heidelberg Advanced Technologies 的新事業 [1]。招募的重點領域不只包裝印刷與數位印刷，還包括安全防偽、能源、電動移動與自動化 [1]。

三個數字擺在一起看，訊號就清楚了：16 個職訓學程 + 15 個建教學程 = 31 條培育路徑，其中新增的那一條是資料與 AI。它沒有取代任何一條傳統機械或印刷技術路徑，而是被平行加進去。這屬於新增課程，而非取代既有課程。

這件事對台灣的參考價值在於：德國雙軌制的學程設計，向來是產業對「未來三到五年需要什麼人」的具體下注。海德堡自己也說，訓練學程是依長期用人需求量身設計的 [1]。當一家設備商押注資料與 AI 職能，等於在告訴整條供應鏈：機台會愈來愈會自己講話，但得有人聽得懂它在說什麼。

不會，但「基本功」的邊界被往外推了。海德堡的作法是新增一條資料與 AI 路徑，而非削減既有的 16 條職訓學程 [1]，這本身就是最直接的證據。

更有意思的是那位學程首批學生 Patrick Höflein 的路徑：他先在海德堡完成資訊科學的職業訓練，主修資料與流程分析，再接續進入這個學程深化 [1]。它是從資料分析逐步過渡到 AI 應用的深度培訓，而不是把印刷技術直接換成 AI。

我的解讀（此為分析觀點，非來源陳述）：AI 在印刷產線上真正吃重的位置，不是取代看色與調機的手感，而是把原本散落在機台、MIS、估價、排程之間的資料串起來。這需要一種混血職能，聽得懂製程語言，也讀得懂資料的人。這類人才市場上幾乎不存在現貨，只能自己養。

從組織研究的角度，AI 導入的影響本來就集中在工作內容與角色重組，而非單純的人力替換 [3]。而心理層面的證據也提醒我們，AI 與監測技術進入職場時，員工的心理感受並非中性 [4]，這對台灣家族式印刷廠尤其關鍵：老師傅若把 AI 讀成「監工」而非「工具」，導入必然卡住。

因為多數廠改的是工具，沒改職務說明書。這是我這幾年在第一線最常見的卡點：系統上線了，但估價人員與 IT 仍被舊有的救火職責綁住，AI 省下來的時間沒有被重新配置到產線稼動率或報價品質上，於是效益在帳上看不見。

海德堡的作法之所以值得抄，是它動的是人的養成端，不是採購端。學徒與建教生會有定期的發展面談與內部晉升機會 [1]，換句話說，新職能是被制度化的，有路徑、有出口，不是一次性的教育訓練。

對於規模較小的台灣印刷廠而言，直接照搬 300 人的培訓模式並不現實，倒不如先從三個具體步驟著手。

先找出一位具備相關背景的員工，而不是一次性導入整套系統。 從現有員工中找出對數字敏感、又待過機台的那一位，給他明確的資料職責（例如：每週產出稼動率與重工率的口徑一致報表）。

將新職責正式列入職務說明，而不是僅以口頭指示的方式交代。 沒進 JD 的新職責，第一次趕單就會被犧牲掉。

・先讓資料可信，再談 AI。 機台回報、工單、報價三邊資料口徑不一致時，任何模型輸出都只是把錯誤加速。

帶向「印刷＋電子＋資料」的交界地帶，而海德堡的招募領域已經指出方向。它把新學徒配置到包裝印刷、數位印刷、安全防偽、能源、電動移動與自動化 [1]，後面三項，嚴格說已經不是傳統印刷業的範圍。

這條路徑並非孤例。印刷製程與電子製造的融合已有成熟的研究與產業基礎，Fraunhofer ILT 長期投入印刷電子（printed electronics）的製程開發 [5]，Fraunhofer ENAS 亦在微電子與奈米系統領域持續累積 [6]，學術端則有專門期刊 Flexible and Printed Electronics 承載這個領域的研究產出 [7]。當「印刷」的載體從紙擴張到功能性基材，需要的職能自然也從色彩與套印，擴張到材料、量測與資料。

值得留意的是，AI 進入專業工作流程的爭議在各領域都相似：它加速了產出，但也帶來品質把關與責任歸屬的新問題。學術出版界對 AI 參與稿件生產流程的討論已明確指出這類治理挑戰 [2]。放回印刷廠，對應的問題是：AI 排程建議出錯導致延誤，責任在誰？AI 色彩校正的參數，誰有權覆寫？這些不是技術問題，是職務設計問題，而職務設計，正是海德堡從學徒階段就開始處理的東西。

先做一次職能盤點，再談導入。具體順序是：列出廠內所有需要「讀資料才能做的決策」（排程、報價、耗材、重工判定），標出目前是誰在做、憑什麼做；接著找出其中最依賴個人經驗、最無法交接的那兩項，那就是你第一個該培養混血職能的位置。

判斷邊界要說清楚：在訂單穩定、機台能回傳資料的廠裡，我們建議先培養人才，再逐步導入系統。 如果你的機台多為十年以上、無法輸出稼動與故障資料，或月營收波動大到養不起一個專職資料角色，那麼優先順序應該倒過來，先把資料採集補齊、或以外部顧問／設備商的服務方案過渡，等資料流穩定了再談內部養成。硬套海德堡模式只會養出一個沒有資料可分析的分析員。

海德堡 2026 學年招收 80 名學徒與建教生，並新增一個資料科學與 AI 建教學程，該公司在德國培訓超過 300 名年輕人、橫跨 16 個職訓與 15 個建教學程 [1]。

這門 AI 課程是作為額外路徑加入，並未取代現有的技術課程，意味著印刷工的核心技能範圍被延伸，而非被取代。

海德堡新學徒的配置領域包含包裝印刷、數位印刷、安全防偽、能源、電動移動與自動化，已超出傳統印刷業範圍 [1]。

台灣中小廠導入 AI 效益不彰，關鍵常在職務說明書未同步更新，而非系統能力不足（作者實務觀察）。

可行的第一步是盤點「需要讀資料才能做的決策」，找出最依賴個人經驗的兩項，作為培養混血職能的起點。

對印刷製造端，海德堡的動作顯示設備商正在把價值鏈從硬體往「資料與服務」推移，而人才培育是這條路徑上最難外包的一環，設備可以買，但能同時聽懂製程與資料的人只能養。對設計端，這意味著未來對接的印務窗口會更習慣用數據回答「這批能不能做、成本多少、風險在哪」，設計方若能提前把檔案規格與工序假設講清楚，溝通效率會顯著提升。對 AI 導入而言，最該投資的不是模型，是資料口徑的一致性與職責的重新劃分；沒有這兩者，任何工具都只是把既有混亂加速。對於 SaaS 供應商來說，關鍵不在於開發更高階的排程演算法，而是提供結合職能培訓的完整方案，讓中小企業不需自行組建資料團隊即可使用。待解的問題有三個：

・一、AI 決策出錯時的責任歸屬如何寫進職務說明書

・二、台灣缺乏德國雙軌制的制度基礎，中小廠如何以聯合培訓或產學合作補位

・三、當印刷載體往功能性電子擴張 [5][7]，既有技職教育的課綱要多久才追得上

[1] 海德堡把 AI 塞進學徒制：印刷廠的人才訓練正在被改寫

[2] Schirmacher P.（2025）. Artificial intelligence and the process of publishing scientific manuscripts. Virchows Archiv. DOI: 10.1007/s00428-025-04331-y

[3] Niubo S.（None）. Artificial intelligence impacts on organizations and work: a Delphi study with brazilian experts. DOI: 10.11606/t.12.2019.tde-22082019-153846

[4] 2023 Work in America Survey: Artificial intelligence, monitoring technology, and psychological well-being. PsycEXTRA Dataset. DOI: 10.1037/e504252023-001

[5] Fraunhofer ILT：Fraunhofer ILT 印刷電子頁. Fraunhofer ILT

[6] Fraunhofer ENAS：Fraunhofer ENAS 官網. Fraunhofer ENAS

[7] Flexible and Printed Electronics (IOP)：IOP Flexible and Printed Electronics期刊首頁. Flexible and Printed Electronics (IOP)