【作者】Ryan Colucci
【資料來源】Compensation Advisory Partners
【發佈日期】2025年 5月 15日
【介紹者】閻書孝研究員
【審訂者】謝靜慧/本協會前秘書長
【簡介】
由於人工智慧（AI）持續重塑各行各業，並重新定義公司的運作方式，組織有越來越大的壓力，需要建立能跟上趨勢的領導和治理結構。為了因應此一挑戰，有越來越多的標準普爾500（S&P 500）公司透過設立正式的領導職位，將AI提升到高階管理層，也有的將監督責任納入現行長字輩主管與董事會功能性委員會中。此局勢之演變，不只反映了AI的策略重要性，並突顯了公司在全面管理其機會和風險的複雜性。
與此同時，這些發展也引發了關於薪酬的重要問題，從如何吸引專業AI人才，到公司如何因應現任領導人與董事所負起的新責任。以下的部分，我們探討了公司如何打造今日的AI領導與監督，以及未來幾年AI對於高階經理人和董事薪酬的影響。
薪酬的關鍵要點
*聘僱高影響力的高階AI人才，通常需要非傳統的薪酬方案—包括超越現有規範的大額簽約獎金與客製化歸屬期程，有時需要提交到董事會層級審議。
*AI正在擴大現有職位的職責範圍，這也引發了公平薪酬、內部薪酬公平性，以及隨著工作範疇的變化，而需要重新評估薪酬市場參考標準的問題。
領導職責和監督模式
雖然AI在各產業正快速成為策略優先事項，但已正式設置AI領導職位的S&P 500公司相對較少。僅有8％的公司公開揭露設有直接關注AI的高階領導職位，而僅有4％進一步設立一個明確以AI為名的長字輩主管。
這些職位，例如「首席AI與數據長」、「數據、分析與AI資深副總裁」，以及「AI產品經理」高度集中在四個產業裡：資訊科技、金融、醫療照顧與工業類。這個產業集中現象反映了AI的策略重要性，以及公司透過職位命名來正式化其AI領導職能的程度。在這些領域增加專任AI管理職位顯示了，公司會負責任地推動AI應用，並期望將AI深度地納入核心產品與營運中。
雖然僅有少數S&P 500公司有正式的AI專任高階經理人頭銜，但有更多公司揭露，其他高階主管負責監督AI相關措施。具體而言，有12％的公司指出，至少有一位非AI頭銜的高階經理人負責監督AI。這些職位橫跨多個職能領域，反映出AI策略在組織內的跨部門性質。
毫無意外的，最常被提到的職位就是技術長（46％），突顯了AI措施和整體科術領導職位之間的緊密連結。其他常見的職位差異較大，反映出將AI責任整合到不同的策略性職能中：
*數位長
*營運長或事業單位主管
*數據長
*執行長
*資訊長
*策略長
*創新長
*轉型長
*商務長
*客戶長
*風險長
*高階銷售主管
這些數據突顯，縱使沒有AI專門的頭銜，很多公司正將AI監督責任整合入現行的領導結構。這顯示了對某些企業而言，AI在目前這個策略發展階段，多被視為核心數位、數據或科技職能的延伸，而非單獨的領域。
除了指派特定的高階經理人或設置專門職位因應AI領導之外，某些公司揭露更廣泛的治理結構，以監督AI相關措施。雖然整體上這樣的揭露較不常見，但卻突顯了公司將AI監督納入整體組織的多元方法。
約有4％的S&P 500公司揭露了董事會層級參與AI的監督，其責任最常由整個董事會共同承擔。有的公司則指出，會由常設委員會參與，包括審計、提名與治理、技術、風險、薪酬或財務，顯示AI治理正開始納入現行董事會監督架構，而非安置於一個固定的單位下。
除了董事會的相關治理，一些公司表示設立跨部門的結構來支持或監督AI活動。約有4％的公司揭露採用跨部門團隊或小組，涵蓋科技、法律、營運與策略職能的合作方式。而較少數公司（2％）揭露，已建立AI專門委員會或小組，顯示已經建立一個更正式化、集中化的單位，聚焦於指引AI策略發展、部署推動與風險管理。
這些結構，不管是在董事會層級、跨部門小組，或AI的專職單位，都顯示了公司為了編組和落實AI的監督，正採取多樣且仍在發展的作法。搭配前述的不同角色分工的治理方式，反映出公司正依其規模、產業和策略重點，探索各種不同的監督模式。
與AI相關領導和監督對薪酬的影響
當公司擴大其領導和監督結構，以因應AI相關的機會與風險時，對高階經理人與董事薪酬產生的影響也逐漸浮現。這些趨勢正從許多面向展開：
首先，招聘特殊AI與技術人才，特別是具先進技術認證，或具領導AI驅動創新經驗的專業人士，往往需要付出很高的成本。而此類人才很大部份集中在大型、資源充沛的科技公司或創投支持的AI新創企業。因此，要吸引這些人，通常需要有專門設計的薪酬方案，包括高額的簽約獎金與非常規的歸屬期程。很多狀況下，這些獎勵金額大到需要薪酬委員會核准，促使委員會和董事會層級在AI和更廣泛科技領域的人才策略上，明顯提高了投入參與。
引進AI人才到非高階經理人層級，也需要考量薪酬平等。在某些情況下，市場上具競爭力的AI人才薪酬，可能接近甚至超過同一部門或相近單位的高階經理人的薪酬。若沒有謹慎處理，可能會引發內部緊張。組織應該積極設定期望、準備好說明這些薪酬決定的理由，並重新審視內部薪酬結構，以確保公平性並與策略保持一致。
對於那些職能擴展到AI相關工作的現任高階經理人與員工，公司或許需要額外投資進行訓練與提升技能。當這些職務變得複雜時，組織應該評估當前的薪酬結構是否足以反映職務範圍的改變。雖然目前市場參照的數據仍有限，但確保薪酬與職位內容及績效期待保持一致，變得越來越重要。
在治理層級，當前最常見的AI的監督方式，是納入現有功能性委員會的職權範圍，例如審計、風險或科技委員會，而非另設新的委員會。展望未來，我們或許會看到設立專門的科技、風險或網絡安全委員會、增加聘僱具AI專業知識的董事，以及調整委員會層級的薪酬，以反映擴展中的監督職責。當公司持續評估AI在董事會層級的策略和風險相關影響時，這些轉變可能將逐漸開展。
結論
當公司調整其領導和監督結構以因應AI的管理需求時，薪酬正成為關鍵的槓桿。聘僱特殊的AI人才通常需要量身訂做、高價的薪酬方案，有時候會超過標準薪酬架構，並促使薪酬委員會更積極參與。在公司內部，這些動態會引發關於薪酬公平與績效對齊的問題，特別是承擔了AI相關職責的現任高階經理人，其職務複雜性和市場比較基準出現變化時。在董事會層級，若是委員會的職權範圍因為AI而擴展，尤其是職責明顯增加的狀況下，最終可能會影響到董事的薪酬。
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https://www.capartners.com/cap-thinking/from-code-to-compensation-the-high-stakes-race-for-ai-talent/