企業怎麼為AI時代做準備？敢不敢付薪水給新鮮人，卻不讓他們工作

網際網路與電腦等資訊科技（IT）的進步一日千里，如今，第三代人工智慧（AI）已接連打破既往無法跨越的重重高牆。透過機器學習與深度學習等手法，AI不僅已可辨識圖像、解讀文章，在許多方面都已取代了人類的智慧。

交易員：知名投資銀行高盛證券（Goldman Sachs）日前總公司原有的交易員編制，從600人縮減為2人。改由200位系統工程師打造、操作程式，用比人力處理更快好幾百萬倍的速度，處理此業務。

焊接師傅：過去20年來，焊接師傅是中國的明星職業。這項工作需要精湛且純熟的技術，數百萬人因此賺進可觀的薪資。近幾年來，搭載AI的焊接機器人，已逐漸搶走師傅的飯碗。走進生產大型船舶零件的焊接工廠，已看不到人影；供焊接師傅住宿的宿舍，也已人去樓空。

自動駕駛：由Google（公司名稱為字母控股Alphabet）領先群雄的汽車自動駕駛技術，已達「行駛1000公里，需人力介入的次數低於1次」、「行駛537萬公里，才發生1次交通事故」的水準，堪稱已比人類自駕更安全。

AI 擁有如此卓越的能力，運用範圍幾可說是無限寬廣。能否運用AI將左右今後的社會發展與企業經營，這一點已毋需贅述。然而，如果因此而一味增加AI工程師人數，到頭來恐怕也只是在紅海裡掙扎罷了。

先將AI運用在小團隊，從解決內部課題做起

在廣泛運用AI的時代裡，企業組織究竟該做什麼準備呢？1848～1855年，美國加州掀起一股淘金熱。當時真正大發利市的不是去挖金礦的人，而是提供數十萬淘金客耐穿工作褲的利惠公司。

在個人電腦領域也是一樣，獲利最豐厚的不是電腦製造商，而是供應作業系統「Windows」和泛用型應用軟體「Office」的微軟公司。想必在AI領域當中，也會出現相同的趨勢。

對絕大多數的企業組織而言，AI並不需要自行研發，而是需要妥善運用的工具。今後隨物聯網（IoT）發展，企業內、外部的數據資料必定會爆炸性激增。而企業真正需要的能力是，為解決課題，將AI妥善的與資料結合，除此別無其他。

其實就連知名的軟體銀行，也是到2015年才成立相關的專責團隊（AI／平台整合部），況且初期還只有區區幾個員工而已。這個團隊原本的任務，是要「用IBM的AI——華生（Watson）開發新事業」，結果找來的人都不是AI專才，而是解決商務課題和系統開發的專家，且以公司內部人力為主。

於是，他們決定先試著使用AI解決公司內部的課題，期望能在AI擅長的問題理解與解決方案上，多累積一些技能知識。還有一個最重要目的，就是要培育人才。因為「要多給實務機會，讓員工一次又一次動手操作，才學會新技能」。而把這些AI運用推廣到外部，其實是後來的事。

成為能培育AI人才的企業

AI人才與一般的IT人才不同。IT人才主要講求的專業能力，是為了建立蒐集、管理資訊用的系統；AI人才則是要從這些資訊中找到新發現，或運用AI工具解決問題。因此，靈活的應用能力，及敏捷的嘗試錯誤能力，會比理解技術細節更重要。由於AI工具的進化一日千里，因此在這裡最有用的不是經驗，而是實務操作的量，因此正是最適合年輕人發揮的領域。

空調大廠大金工業（DAIKIN）就決定要透過培訓新進員工的方式，自行培養AI人才。他們在2017年年底，宣布開辦「大金資訊科技大學」（DICT），並從2018年度錄用的社會新鮮人當中，挑選百人參加培訓。

在2年的培訓期間，員工只要專心受訓，不必工作。大金在2017年錄取了283位社會新鮮人，2018年增加到430人。換算下來，在多錄取的150個名額當中，有2/3都被送進了培訓專案，未來每年挹注在他們身上的教育投資，絕不亞於10億日圓。以集團營收2兆日圓、員工總數7萬人（光是總公司就有7千人）來看，這個投資的規模並不大。問題反而是大金能否為這些人才備妥大顯身手的舞台。

就像早期日本企業主管學習戴明的品管概念，現代企業主管該學的就是這些。他們需要的並不是AI技術方面的知識，而是要明白AI和IoT的能與不能，了解如何推動「AI運用專案」，活用AI人才等方面的相關知識和原因，進而思考這些內容如何套用在各自部門裡。

企業若再不思改變、成為讓年輕AI人才成長茁壯並大顯身手的組織，未來將會一片黯淡。而這樣的改變，就要從經營高層與中階主管的決心與學習開始。

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責任編輯：倪旻勤
核稿編輯：陳瑋鴻