如何提升企業 AI導入的成功率與投報率？ 跨域應用人才與專案策略是其關鍵

四大會計師事務所之一的Deloitte（德勤），於去年底公開了第五版的「企業人工智慧現況報告」提出，即使82%的受訪企業高度認同AI的導入，但僅3成左右的企業，真正將流暢的人機協作工作流程、友善的AI系統、依工作需求客製化設計AI等理念融入企業環境中。其中，教育訓練與高效使用AI的環節，普及率僅21%。不論產業別，AI系統高效協作的應用型人才，將是下一個階段的關鍵。

專業領域知識與人工智慧技術的平衡

2023年2月財團法人人工智慧科技基金會公開的「產業AI化大調查」，僅有約14%企業，能以產業角度擘劃合理的AI 發展策略。若探討AI導入工作方式，近一半的企業對於AI仍在了解、評估階段。而有能力完全自建AI/少部份外包的企業，僅有3成(扣除ICT產業後，僅剩下18%)。其最大的原因，莫過於企業員工對AI的理解程度不足。即使是ICT相關產業，也僅有27%企業(其它產業僅有5~7%)認為50%以上的員工對於AI具備足夠基本知識。

從另一面來看，傳統的IT相關工程師，都能對於AI技術將被導入的業務中，所該具備的基本專業領域知識有所了解嗎? 從趨勢來看，未來具專業領域知識，與開發資訊工具的人才，將透過善用AI工具這一新類型的人才，建立新的營運團隊單元。這樣的組合，將更能平衡知識與工具，且發揮出更大的效益。

跨域AI應用人才與專案策略的結合

2021年12月出刊的哈佛商業評論，以「專案經濟來臨」 作為封面。描述「專案」將取代傳統的「營運」，成為企業運作的新形態。並且5年內專案導向的全球經濟活動價值，可望達到20兆美元。原因在於，「專案」所具備的靈活的組織(團隊)轉型、跨知識/職務合作的整合性、快速的新技術導入，以及與創新思維/設計思考的相容性等特色，更較傳統的「營運」，能適應快速變化的世界經濟與科技發展，以及持續普及化的客製化/特色化需求。而上述的特性，正適合對應AI普及化應用起步的現在，所需要面對的工具技術與跨域知識整合的挑戰、新技術導入的平穩轉型過程、資源成本投入的風險管理，與創新應用的期望效益等。

長期研究數位轉型與創新管理的兩位哈佛大學商學院教授Marco Iansiti與Karin R. Lakhani深入解析導入AI進行數位轉型的成功與失敗案例後。提出國際轉型成功的企業，皆是藉著轉型成「AI工廠」的組織架構，搭配敏捷專案團隊，架構出新的人機協作模式。並成為業界眼中的成功轉型典範。

企業與大學協作培育關鍵人才的新模式

母校創能學院人工智慧技術與應用學士學位學程，一直以培養具備「掌握企業業務流程，選用適切之人工智慧技術，藉由跨域協作，以解決企業運作之議題，提升智慧經營效率」之關鍵人才為理念，為企業所用。面對學用落差的顯著問題，嘗試以新的產學共授的合作框架，依循漸進的從認識、體驗、實作、實戰到實習，引導學生將目光不再只是放在教科書上，而是在知識、工具與技術學習的同時，認識自己目標就業產業的企業內部組織結構、思維文化、營運模式，以及外部環境現況、需求挑戰與發展趨勢。

產業與大學在人才培養的回坐上，若只是單純地建立在畢業前的實習，則從業界的角度上，學、用之間的斷層並不能有效的減小；從大學的角度上，學生育成學習內容架構中，於最後一個站點上，存在著不連貫的風險；而從學生的角度，實習初期的階段，豎立著一道適應與淘汰的現實關卡。上述情況的發生，不難想像發生於「產」與「學」之間認知、文化、氛圍、習慣，與標準上等的落差。

期望能建立新的合作模式與架構，讓學生有更長的準備時間認識產業/企業，並建立合適的認知與心態。同時，讓合作企業在減少實習生訓練的時間、人力成本付出之外，也能有更多的機會，認識現在的學生樣態與特質。大環境的人才短缺，除了「量」，也存在著「質」的問題。或許出生率不是你、我能夠掌控的。但人才的品質提升，卻是彼此最在意，也累積最多經驗的施力點。