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
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