企業AI化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙

對此，我個人樂見其成，程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦運作有一定了解，畢竟他們一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，而非把學童未來都培養成軟體工程師。【延伸閱讀：培養孩子成為π型人不怕被AI取代】

台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的6000名產業人才，這些校友分布於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對人工智慧的關注與動能。

我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。

廣告

首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。86%的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，6%不確定，只有7%認為不需要。

但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有43%；同時，約有30%的公司完全沒有AI導入的任何具體措施，僅約兩成企業已有成功的人工智慧專案。

這些數字與今年〈資誠台灣企業領袖調查〉是吻合的，約有3分之1的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計劃。這個比例，比中國、美國、德國、日本甚至全球平均都還高。

我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，這與顧能（Gartner）的調查結果是一致的。

畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。

領導者更要學AI

第二名則有3個選項幾乎為平手，都有5成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。【延伸閱讀：去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質】

廣告

有意思的是，認為領導階層支持不足的只有三成，代表多數領導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷決策，例如該指派哪個單位進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。

這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像e化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂扎實的課程，人工智慧將會主導未來至少20年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。

在調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於導入人工智慧進程的影響。

廣告

結果在516家企業中，約有3成5擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為4分之1，表示對於最好的做法還沒有共識。

但可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有3分之1的公司已有30個以上的專案執行中。

因篇幅有限，僅對〈台灣產業AI化現況調查〉做簡短分享，完整報告將在近期公開。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱將在未來數十年帶來翻天地覆改變的新科技。 

（責任編輯：劉佳俐）