我讀《人工智慧在台灣》搞懂的四件事|經理人學習人工智慧的第一本書

Kevin 劉奕酉
Jun 18 · 18 min read

什麼是人工智慧?已經發展到什麼程度?

人工智慧的定義,簡單來說就是:任何讓電腦能夠表現出「類似人類智慧行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

人工智慧發展簡史與對應關係 (設計/劉奕酉)
機器學習依照問題定義分為四種模式 (設計/劉奕酉)
機器學習在各行各業都已有許多充滿潛力的應用 (翻拍自《人工智慧在台灣》)
機器學習擅長解決什麼問題?(翻拍自《人工智慧在台灣》)

人工智慧對於職場工作者帶來什麼影響?

目前,以機器學習為基礎的人工智慧,不可能擁有人類的思考及情緒,沒辦法有人類的常識,更不會有真正的智慧。即便如此,今日的人工智慧仍然足以將許多原本由人類執行的工作做得更好。

人工智慧是否會取代職場工作者的工作?(設計/劉奕酉)

企業在導入人工智慧時面臨的挑戰?

在職場工作者強化人工智慧的認知及技能的同時,企業的方向與策略也必須與時俱進,而方向與策略是否正確,關鍵在於擁有決策權的主管。

筆者認為,最務實的策略,是挑選內部員工來做教育訓練,適時地搭配外部的協助,成為雙軌人才,也就是在原本的專長領域之外,又能具備人工智慧的專業,由他們來組成企業專屬的人工智慧團隊。

台灣人工智慧學校以及許多線上平台,都有提供人工智慧的訓練課程。而這一波的人工智慧技術以工程為主、理論為輔,所以教育訓練一定要包含大量的專題實作,才能訓練出有實戰能力的團隊。


人工智慧在台灣的現況、困境與突破契機

台灣產業要發展人工智慧,基本上有三大發展方向可以參考,分別是人工智慧技術發展、人工智慧產業化、產業人工智慧化,各有不同的發展重點。

人工智慧發展的三個面向 (設計/劉奕酉)

而台灣的產業型態以製造為主,製程改善及管理最佳化為強項,極少長期投資在資訊基礎技術,也較少深入參與人工智慧基礎技術發展。

因此,建議從另外二個面向來尋求契機,包括「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」,將既有的人工智慧技術妥善地運用,再找出結合台灣硬體製造的商業模式。

薪資水準不具競爭力,新創公司很難以槓桿方式來驅動最優秀的人才開創新局;而雲服務也不是台灣的強項,因此僅能扮演雲服務提供者的硬體供應商,以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來提供火力支援。

而人工智慧顧問新創公司,反而是台灣最常見的,特色是很容易就有初始營收,但成長的挑戰在於人工智慧專案的成敗與績效,決定於企業所提供的資料量與質量,但往往在專案執行前無法完全確認。成敗與績效事前難以評估、事後難以衡量,加上人力限制了可執行專案數,這些都是人工智慧顧問服務會面臨到的瓶頸。

相較於前二個面向,是台灣相對有機會與優勢發展的一個面向。其中又以金融業、電信業、製造業(特別是電子製造業)、電商平台與大型零售業的發展條件較為成熟。

金融業與電信業,因為監理法規的要求,通常已經累積大量使用者行為及交易資料;製造業則是因為工業4.0與物聯網的觀念推行,尤其在電子製造業,許多中大型廠商都有積極蒐集從下單、備料、排程、生產到出貨的所有資料,而且行之有年;電商平台生而數位,掌握使用者與商品及行銷活動之間所有互動與交易資料;大型零售業也在POS系統的協助下,更了解使用者的喜好及行為。

人工智慧在產業的4P應用 (設計/劉奕酉)
英國研究機構牛津經紀公司的「人才大未來報告」,調查42個國家的人資長,對於人才供給與需求狀況的主觀評估。結果,台灣人才短缺的嚴重程度是第一名。

劉奕酉|簡報.簡單報 創辦人/鉑澈行銷顧問有限公司 策略長職人簡報與商業思維專家。期許透過簡報與商業思維,解決職場工作者在工作上的問題,並展現個人專業價值。培訓、講座、專欄、顧問服務邀約請私訊。簡報.簡單報Blog:https://easypresentation2016.blogspot.tw/
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Kevin 劉奕酉

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