投資人才:克服AI轉型挑戰的關鍵所在

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
Credit: Canve

Credit: Canve

根據瑞典斯德哥爾摩經濟學院愛立信研究中心的研究,即便是經驗豐富的公司,也在AI領域面臨著複雜挑戰。克服這些挑戰的關鍵就在於「人才」。

以汽車供應商在自駕車AI初期階段為例,他們需要不斷地優化演算法,同時面臨著資料整合和跨部門協作等新挑戰。隨著技術的演進,管理變得更加複雜,這時就需要優秀的技術人才和管理人才來應對這些挑戰。

該研究認為,在應對AI挑戰時,投資、吸引和培養人才成為一項關鍵策略。成功導入AI不僅僅是資料科學家的事,因為導入的成功不僅取決於技術和數據解決方案,還需要適合的人才,以面對文化與組織層面的挑戰。

首先,AI的導入涉及演算法技術的更替、技能的培訓、應用概念的驗證、明確的AI任務和流程,還需要逐步導入組織,面對組織變革的抗拒等問題。

其次,隨著公司將AI提升到更高級的應用,會涉及來自其他應用的資料,此時,需要建立複雜的資料生態,以及靈活、可調整的演算法和解決方案。與此同時,調整或重塑員工技能,背後的跨學科技術和營運知識至關重要。

此外,該研究也強調,擁有多個AI應用提高了複雜性,開發過程需要大量實踐經驗,耗時且消耗資源。在這個過程中,各部門需要互相依賴,以避免衝突。

另外,公司為了擴大AI的影響力,會企圖建構生態系統,善用外部機會。此時,為了克服內外部資料整合的挑戰,需要公司持續協作、發展和學習。

最重要的是,該研究也提醒,公司應專注在AI應用中保持領先地位,尋求具可行性的解決方案,以持續平衡背後的複雜性與能力。

最後,導入AI經驗豐富的公司會與工會合作,將AI視為員工的機會,而非生計威脅,並關心員工的學習,進行教育培訓,鼓勵個人成長。這些企業會投資於能夠隨著AI技術發展並持續創新的人才。

羅凱揚(台科大兼任助理教授)、黃揚博(政大企管碩士、識商創辦人)

資料來源:Ångström, R. C., Björn, M., Dahlander, L., Mähring, M., & Wallin, M. W. (2023). Getting AI Implementation Right: Insights from a Global Survey. California Management Review, 66(1), 5–22. https://doi.org/10.1177/00081256231190430

✨ 歡迎追蹤,獲取更多相關資訊

識商IG:https://www.instagram.com/bizsense2023/

Line交流社群:https://line.me/ti/g2/a2QRj--XfM3FRZBOZpB4rdJGravtdpVOeSLBpQ?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default

✨ 最新活動:AI商業策略讀書會

raw-image

這場讀書會將不會教任何一項AI工具的使用,但會帶領你用領導者、主管的思維去評斷AI的效益與風險,了解如何塑造組織文化發揮AI最大效益,並有效培育人才。幫助你從宏觀的角度,建立起完善的「AI策略性思維」!

詳細活動頁面 👉 https://bizsense-read.com/ai%E8%BD%89%E5%9E%8B/


avatar-img
17會員
72內容數
AI轉型策略、AI商業思維,帶你從宏觀的角度看AI
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
識商的沙龍 的其他內容
勤業眾信(Deloitte)在2022年底最新發布的人工智慧(AI)研究中指出,雖然AI具有誘人的潛力,但有一半的企業在導入AI方面遇到了困難,表現不如預期。這表明,儘管企業看中AI的應用前景,但實際將AI專案成功應用在業務中仍然具有挑戰性。 導入AI通常需要經歷五個關鍵步驟:選擇、開發、評估、採
ChatGPT僅推出不到兩個月,用戶數已突破1億,突顯科技飛速進步。特別是人工智慧(AI)的發展,使得員工面臨持續學習新技能的壓力。 加州大學聖巴巴拉分校的保羅·萊昂納迪教授與十家在AI領域卓越表現的企業攜手合作三年,共同研發出一套名為「STEP」的策略框架:劃分工作(Segmentation)、
在企業導入人工智慧(AI)的過程中,通常會從小規模開始,逐漸擴大至整體組織,最終擴展至組織外部。不同階段會面臨不同的挑戰。 首先,在小規模階段,管理者需要解決在部門內成功推動AI計劃的問題。當AI擴展至整個組織時,管理者必須應對內部複雜性,這種複雜性因策略、組織規模和AI實施計劃而異。 當整體組
根據瑞典斯德哥爾摩經濟學院和愛立信研究中心的研究發現,企業在導入人工智慧(AI)時,會面對技術、組織和文化三方面的挑戰,該研究並就這三項挑戰提出建議。 1.技術層面 企業在導入AI時,面對技術挑戰,需要提升AI工具的使用品質。如何選擇適當的AI工具、提高AI工具的可用性、改善資料存取方式、優化演
儘管人工智慧(AI)的前景看似無限寬廣,但許多企業在導入AI專案時屢次失敗。例如,IBM縮減了Watson技術項目,亞馬遜也擱置了AI招募工具,這表明導入AI絕非易事。 雖然企業積極希望導入AI,但除了一些科技巨頭的成功案例外,多數人對一般企業在導入AI時的實際狀況知之甚少。因此能借鏡的地方有限。
生成式人工智慧(Generative AI,也被稱為生成式AI)正在徹底改變多個行業的價值創造方式。然而,儘管用戶能夠享受便利,他們也必須應對虛構事實、隱私和智慧財產權等問題。(如圖一) 一篇發表於2023年11月《哈佛商業評論》上的文章《如何利用生成式人工智慧》提供了解決這些問題的建議。 首先
勤業眾信(Deloitte)在2022年底最新發布的人工智慧(AI)研究中指出,雖然AI具有誘人的潛力,但有一半的企業在導入AI方面遇到了困難,表現不如預期。這表明,儘管企業看中AI的應用前景,但實際將AI專案成功應用在業務中仍然具有挑戰性。 導入AI通常需要經歷五個關鍵步驟:選擇、開發、評估、採
ChatGPT僅推出不到兩個月,用戶數已突破1億,突顯科技飛速進步。特別是人工智慧(AI)的發展,使得員工面臨持續學習新技能的壓力。 加州大學聖巴巴拉分校的保羅·萊昂納迪教授與十家在AI領域卓越表現的企業攜手合作三年,共同研發出一套名為「STEP」的策略框架:劃分工作(Segmentation)、
在企業導入人工智慧(AI)的過程中,通常會從小規模開始,逐漸擴大至整體組織,最終擴展至組織外部。不同階段會面臨不同的挑戰。 首先,在小規模階段,管理者需要解決在部門內成功推動AI計劃的問題。當AI擴展至整個組織時,管理者必須應對內部複雜性,這種複雜性因策略、組織規模和AI實施計劃而異。 當整體組
根據瑞典斯德哥爾摩經濟學院和愛立信研究中心的研究發現,企業在導入人工智慧(AI)時,會面對技術、組織和文化三方面的挑戰,該研究並就這三項挑戰提出建議。 1.技術層面 企業在導入AI時,面對技術挑戰,需要提升AI工具的使用品質。如何選擇適當的AI工具、提高AI工具的可用性、改善資料存取方式、優化演
儘管人工智慧(AI)的前景看似無限寬廣,但許多企業在導入AI專案時屢次失敗。例如,IBM縮減了Watson技術項目,亞馬遜也擱置了AI招募工具,這表明導入AI絕非易事。 雖然企業積極希望導入AI,但除了一些科技巨頭的成功案例外,多數人對一般企業在導入AI時的實際狀況知之甚少。因此能借鏡的地方有限。
生成式人工智慧(Generative AI,也被稱為生成式AI)正在徹底改變多個行業的價值創造方式。然而,儘管用戶能夠享受便利,他們也必須應對虛構事實、隱私和智慧財產權等問題。(如圖一) 一篇發表於2023年11月《哈佛商業評論》上的文章《如何利用生成式人工智慧》提供了解決這些問題的建議。 首先
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
隨著理財資訊的普及,越來越多台灣人不再將資產侷限於台股,而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場,其豐富的理財選擇,讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。 然而,要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單,而是需要策略和方式,尤其對新手而言,除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
隨著人工智慧(AI)技術的飛速發展,人類進入了一個新的時代,這個時代對企業和員工都帶來了前所未有的挑戰與機遇。AI 技術的應用正徹底改變工作場所的面貌,這對企業來說,不僅是技術上的革新,更是對人才策略的重大考驗。
Thumbnail
學習生成式AI,不僅僅是掌握幾個工具,而是從全方位了解AI的發展範疇及其潛力。我經常在企業教授AI課程時,會遇到HR詢問:某些工具用不上,可以不教嗎?當然可以,但如果同仁不了解生成式AI在「數位內容」上的廣泛應用,又如何掌握大語言模型的發展邊界?
Thumbnail
AI 的應用已經成為企業管理的重點。本文探討 AI 的三層次應用,包括如何與團隊協作提升工作表現、融合好奇心與同理心,以及恆毅力在工作中的重要性。同時,分析 Apple Intelligence 及其策略,瞭解 AI 背後的機會與挑戰,讓企業在這個數據驅動的時代中脫穎而出。
Thumbnail
本文探討了人力資源招募的角色和變化。透過討論招募在人資中的重要性、進入人資領域的捷徑以及企業中的招募趨勢,強調了人資工作在現代社會中的關鍵地位。
Thumbnail
人才的獲取和培育是企業的關鍵競爭力之一。然而,隨著應徵人數的增加和職位要求的複雜化,傳統的人力資源流程越來越難以應對這些挑戰。本文列舉了目前市場上常見的AI 工具
Thumbnail
在當今快速發展的技術時代,人工智能 Artificial Intelligence 和機器學習 Machine Learning 已成為推動業務創新和增長的重要力量。從改善客戶服務到優化運營流程,AI和ML的應用範圍日益廣泛,為企業創造出前所未有的機會。企業又可如何利用AI和ML提升業務呢?
Thumbnail
現代AI產品經理需要具備的六大核心能力 一、策略與願景:專注於改善用戶生活 二、負責任的AI管理:風險和責任 三、深入了解數據:數據來源和安全 四、模型開發與生命周期 五、評估:系統性能和輸出的評估 六、推向市場:從內部測試到外部發布
Thumbnail
近年來,生成式AI對市場帶來了巨大變革,然而,企業的AI專案卻面臨許多部署和失敗的問題。從MIT Sloan Management Review的研究中,我們發現數據科學家在尋找防止AI模型失敗的模式上面存在許多問題。本文提供了三個觀點,協助缺乏技術的高階主管針對辨識有效的AI模型和數據集提出方法。
Thumbnail
0. 剛發現台灣人工智慧學校侯秘書長是強者我同學夫人,他在聯發科搞AI,買股票找誰大家應該知道。 1. 推動AI融入課程(尤其在人社領域)最大的困難和挑戰在於心態mindset的轉變,要由‘人機(二元)對立’換成‘人機協作’。 2. 絕大部分教學現場的問題來自於1.,比如質疑AI會取代人、著
Thumbnail
這篇文章討論了在未來AI時代,人們應該如何善用AI工具,以提升工作效率和競爭力。AI將成為職場的核心競爭力之一,未來對AI的學習和應用能力將成為工作的必需技能。同時,文章提到了AI工具的應用和限制,以及人類在使用AI時需注意的重點。
Thumbnail
隨著理財資訊的普及,越來越多台灣人不再將資產侷限於台股,而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場,其豐富的理財選擇,讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。 然而,要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單,而是需要策略和方式,尤其對新手而言,除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
隨著人工智慧(AI)技術的飛速發展,人類進入了一個新的時代,這個時代對企業和員工都帶來了前所未有的挑戰與機遇。AI 技術的應用正徹底改變工作場所的面貌,這對企業來說,不僅是技術上的革新,更是對人才策略的重大考驗。
Thumbnail
學習生成式AI,不僅僅是掌握幾個工具,而是從全方位了解AI的發展範疇及其潛力。我經常在企業教授AI課程時,會遇到HR詢問:某些工具用不上,可以不教嗎?當然可以,但如果同仁不了解生成式AI在「數位內容」上的廣泛應用,又如何掌握大語言模型的發展邊界?
Thumbnail
AI 的應用已經成為企業管理的重點。本文探討 AI 的三層次應用,包括如何與團隊協作提升工作表現、融合好奇心與同理心,以及恆毅力在工作中的重要性。同時,分析 Apple Intelligence 及其策略,瞭解 AI 背後的機會與挑戰,讓企業在這個數據驅動的時代中脫穎而出。
Thumbnail
本文探討了人力資源招募的角色和變化。透過討論招募在人資中的重要性、進入人資領域的捷徑以及企業中的招募趨勢,強調了人資工作在現代社會中的關鍵地位。
Thumbnail
人才的獲取和培育是企業的關鍵競爭力之一。然而,隨著應徵人數的增加和職位要求的複雜化,傳統的人力資源流程越來越難以應對這些挑戰。本文列舉了目前市場上常見的AI 工具
Thumbnail
在當今快速發展的技術時代,人工智能 Artificial Intelligence 和機器學習 Machine Learning 已成為推動業務創新和增長的重要力量。從改善客戶服務到優化運營流程,AI和ML的應用範圍日益廣泛,為企業創造出前所未有的機會。企業又可如何利用AI和ML提升業務呢?
Thumbnail
現代AI產品經理需要具備的六大核心能力 一、策略與願景:專注於改善用戶生活 二、負責任的AI管理:風險和責任 三、深入了解數據:數據來源和安全 四、模型開發與生命周期 五、評估:系統性能和輸出的評估 六、推向市場:從內部測試到外部發布
Thumbnail
近年來,生成式AI對市場帶來了巨大變革,然而,企業的AI專案卻面臨許多部署和失敗的問題。從MIT Sloan Management Review的研究中,我們發現數據科學家在尋找防止AI模型失敗的模式上面存在許多問題。本文提供了三個觀點,協助缺乏技術的高階主管針對辨識有效的AI模型和數據集提出方法。
Thumbnail
0. 剛發現台灣人工智慧學校侯秘書長是強者我同學夫人,他在聯發科搞AI,買股票找誰大家應該知道。 1. 推動AI融入課程(尤其在人社領域)最大的困難和挑戰在於心態mindset的轉變,要由‘人機(二元)對立’換成‘人機協作’。 2. 絕大部分教學現場的問題來自於1.,比如質疑AI會取代人、著
Thumbnail
這篇文章討論了在未來AI時代,人們應該如何善用AI工具,以提升工作效率和競爭力。AI將成為職場的核心競爭力之一,未來對AI的學習和應用能力將成為工作的必需技能。同時,文章提到了AI工具的應用和限制,以及人類在使用AI時需注意的重點。