馭繁化簡：人才是產業 AI 轉型的關鍵槓桿

前言：人與技術的辯證——誰是 AI 轉型的真正主導者？

產業 AI 轉型面臨著數據品質低落、技術整合複雜、組織文化僵化等系統性挑戰。面對這些龐大的結構性難題，企業往往誤以為投入鉅額資金購買最先進的技術平台或 GenAI 模型就能解決問題。然而，經驗證明，技術和數據僅是 AI 轉型的「原料」與「工具」，真正決定轉型成敗、並能克服前述挑戰的，始終是「人」。人才是將技術的潛能轉化為商業價值的唯一「槓桿點」與「乘數效應」所在。

本論述將透過剖析 AI 轉型的三大挑戰，持續論證人才是如何成為克服這些複雜瓶頸的關鍵因素。

一、 人才是克服「技術與數據挑戰」的翻譯者與煉金術師

技術與數據的挑戰是企業 AI 轉型的基礎障礙，但其解方並非僅靠機器。解決數據的混亂與技術的複雜性，最終需要依賴具備高度專業和跨域理解的人才。

1. 將數據從負債轉化為資產的「煉金術」

企業的數據孤島和品質低落是 AI 最大的絆腳石。沒有高品質的數據，任何模型都會失敗。

• 克服數據混亂： 具備專業知識的 數據治理人才（如數據架構師、數據科學家）是將分散、混亂的營運數據（如 ERP、CRM）進行清洗、標準化和建立數據湖的關鍵執行者。他們不僅要懂技術，更要理解業務邏輯，才能設計出符合 AI 訓練需求的數據標籤和結構。

• 駕馭 GenAI 的複雜數據： 隨著 GenAI 時代來臨，RAG（檢索增強生成） 成為主流應用。部署 RAG 系統需要人才具備將企業非結構化知識（文件、報告）轉化為可檢索的向量數據的能力，這是一個高度依賴人工智慧技術和領域知識的複合性工程。

結論： 數據無法自我整理，技術無法自行整合。人才是將冰冷的數據轉化為 AI 可用資源的「煉金術師」，沒有這些人才，數據挑戰將永遠無法突破。

2. 駕馭 GenAI 複雜性與高昂成本的「首席工程師」

GenAI 帶來的運算成本和技術複雜度，使得 AI 專案的執行風險極高。

• 成本與效能的權衡： AI 開發與 MLOps 人才 負責在模型的準確度與運算成本之間找到最佳平衡。他們決定是使用雲端 API 還是進行模型微調（Fine-tuning），並設計高效的推理（Inference）架構，確保 AI 服務的成本效益。

• 技術整合與系統穩定性： 只有專業的工程師才能解決 GenAI 服務與傳統 IT 系統之間的衝突，建立穩定的 MLOps 管線，確保模型能順利且持續地在生產環境中運行。他們是確保 AI 系統持續提供價值的「首席工程師」。

二、 人才是消除「組織與策略挑戰」的領導者與變革驅動者

AI 轉型不僅是技術升級，更是企業組織、流程和文化的全面再造。人才的思維模式與領導力，決定了這場變革能否成功推動。

1. 建立 AI 願景與駕馭變革的「策略領航員」

AI 轉型需要高層的堅定支持與清晰的策略方向，而這必須由具備 AI 素養的高階人才來推動。

• 制定轉型藍圖： 具備 AI 策略思維的人才 能夠將 AI 應用與企業的長期商業目標（例如新產品線、顧客體驗升級）緊密結合，並能說服董事會進行長期投資。他們是企業的「策略領航員」。

• 解決組織抗拒： AI 轉型必然會觸及既有的權責與利益，引發員工的恐懼與阻力。只有具備高度溝通與變革管理能力的領導者，才能透過透明的溝通與再培訓，將員工從「被 AI 取代」的恐懼轉化為「與 AI 協作」的意願。

2. 跨越部門壁壘與流程僵化的「協作橋樑」

成功的 AI 應用要求數據和流程跨部門流動，打破傳統的部門高牆。

• 消除數據壟斷： 具備企業視角的高階 AI 人才必須強制推動數據共享和治理，扭轉各部門間的數據壟斷情境，為全公司的 AI 應用奠定協作基礎。

• 推動流程再造： AI 應用人才 能夠識別出 GenAI 在哪個環節能最大化效率（例如報告自動生成、客服智能分流），並與業務部門合作，重新設計 過去基於人工操作的業務流程，完全釋放 AI 的效率優勢。

三、 人才是管理「倫理與風險挑戰」的守門人與信賴基石

GenAI 帶來的幻覺、數據洩露和版權問題，使得企業 AI 轉型的風險前所未有地提高。管理這些風險，完全依賴於人才的專業判斷與倫理素養。

1. 識別與防範 GenAI 時代的爆炸性風險

• 幻覺的審查者： 由於 GenAI 存在「幻覺」風險，企業不能完全依賴其輸出。AI 應用人才 必須建立「人機協同審核機制」，對 AI 生成的內容進行人工核查，特別是在金融、醫療和法律等高風險領域，他們是確保資訊正確性的「守門人」。

• 合規與隱私保護： 具備 AI 倫理素養的專業人士 負責制定使用規範，教育員工勿將企業機密或敏感個資輸入外部 GenAI 模型，確保企業的 AI 應用符合 GDPR、個資法等法規要求。

2. 為 AI 建立企業信任的「道德指南針」

最終，AI 轉型的成功與否，取決於顧客和員工對 AI 系統的信任。

• 提升模型透明度： 人才需要負責確保 AI 決策的可解釋性（Explainability），避免「黑箱作業」。只有當員工和顧客理解 AI 決策的依據時，他們才會信任並接受 AI 的建議或結果。

• 確保公平與公正： 數據科學家與 AI 倫理專家 必須主動檢查模型是否存在數據偏見（Bias），確保 AI 決策不會歧視特定群體。他們是為企業 AI 應用指引方向的「道德指南針」。

總結：人才決定 AI 轉型的深度與廣度

綜上所述，產業 AI 轉型的挑戰是系統性的，但其解藥是單一的——那就是人才。

缺乏人才，再好的數據也只是一團混亂，再強大的 GenAI 模型也只會帶來高昂成本和風險。只有當企業擁有具備 跨域知識、實戰能力、策略思維和倫理素養 的 AI 人才隊伍時，他們才能夠：

1. 消化 GenAI 的複雜性。

2. 治理 混亂的數據。

3. 領導 組織的變革。

4. 確保 應用的倫理與合規。

因此，將人才培育視為企業 AI 轉型的最高優先級戰略，不僅是解決當前人才鴻溝的權宜之計，更是決定企業能否在 AI 時代建立長期、持續競爭優勢的關鍵槓桿。

文/資策會教研所 張育誠所長