文／洪為璽
隨著人工智能（AI）的飛速發展，AI 技術正在改變各個行業的運作方式，推動全球數位轉型。有些人可能會產生疑問，現在都已經有 AI 了，還需要找一個好的人才嗎？不如找一個高效率的 AI，甚至認為 AI 能取代人才。但事實真是如此嗎？
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根據最新的《MacroPolo 馬可波羅 AI 人才全球追蹤器》和《Zeki2024 年 AI 人才報告》的數據報告顯示，許多不同行業對頂尖 AI 人才的吸引力大幅增加，例如，國防行業的 AI 人才招聘增長了 83%，而醫療行業在過去十年間吸引頂尖 AI 人才的數量增加了 20 倍。
這對於企業來說，吸引和培養具有深厚專業技能的 AI 人才至關重要，因為他們能夠藉由 AI 來推動創新並提升競爭力，除了精通程式技術之外，需要更懂得如何運用數據分析和機器學習技術解決實際面臨的問題。因此，AI 人才的定義、核心技能以及如何應對管理挑戰是當前需要探討的問題，以下將會依序討論。
AI 人才的定義與核心技能
首先我們先討論 AI 人才的定義是什麼，AI 人才是指那些具備強大的數據處理、機器學習、深度學習等人工智能相關技術的專業人員。他們能夠開發、應用和優化 AI 技術，並將 AI 技術應用於各種領域，如醫療、金融、商業、交通等，解決現實問題，創造各領域的價值。除了人工智能相關技術的專業人員以外，懂得如何將 AI 應用於實際業務場景的人才也屬於 AI 人才的範疇。
接下來我們來看看 AI 人才所需的必備技能，AI 人才除了程式技術以外，還需具備跨領域的知識和能力，只有一項是遠遠不夠的，只有掌握多元的技能，才能將 AI 技術有效地並正確應用於實際問題，幫助企業創造出具有真正價值的解決方案，以下 AI 人才所需的必備技能可分為五點。
第一，數據科學能力，AI 人才必須具備良好的數學和計算機科學基礎。AI 技術的發展離不開數學和計算機科學的支撐，因此，AI 人才需要掌握紮實的數學能力，包括線性代數、概率論、統計學等，同時還需要具備計算機科學知識，如數據結構、演算法、資料庫等。這些基礎知識為 AI 人才的進一步學習和研究奠定了堅實的基礎，有助於他們在 AI 技術的開發與應用中獲得長足進展。
第二，數據分析能力，AI 人才需要掌握數據分析的方法和工具，能夠從大量數據中提取有價值的資訊，並將其用於 AI 模型的訓練和改進。數據分析能力是 AI 人才必備的基本技能之一，這不僅有助於提高模型的準確性和有效性，還能夠有效率的幫助企業從數據中獲得更深入的洞察，驅動業務增長和創新。
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第三，問題解決與創新思維，AI 人才還需要具備強大的問題解決能力。他們不僅需要能夠打破傳統思維，提出新的創新想法和方案，還需要能夠運用 AI 技術來解決實際問題。這種能力使他們能靈活應用所學知識，能夠面對各種挑戰，並為企業或團隊帶來有價值的解決方案。
第四，跨領域知識，根據上一點提到能靈活應用所學知識來完成挑戰，在實際案例中通常不會是單一領域，是涉及到跨領域的問題，例如應用涉及醫療、金融、製造等多個行業。因此，能夠將跨領域知識與技術應用於具體行業，是 AI 必備技能之一。
第五，溝通和協作能力，AI 人才不僅僅只是使用程式語言解決問題，AI 技術的開發和應用是一個團隊合作的過程。因此，AI 人才需要具備良好的溝通和協作能力。他們需要能夠將問題與實施方式與其他團隊成員進行溝通，將想法和資訊彙整，分享後並能夠協同工作，與團隊共同完成 AI 專案的開發和部署。
AI 人才管理的挑戰
AI 人才管理不僅涉及到高競爭性和人才短缺問題，還必須應對技術更新速度極快的現實。首先來討論高競爭性與人才短缺的挑戰。隨著 AI 技術的普及與熱門，全球對 AI 人才的需求迅速增長。AI 技術職缺自 2012 年以來成長 7 倍，而其他職缺至今只成長 2 倍，AI 人才的需求成長遠遠高於其他行業。
根據 PwC 發佈《2024全球AI職缺動態調查報告》（PwC’s 2024 AI Jobs Barometer）主要發現以下三點，首先，自 2012 年以來，AI 職缺成長速度為所有職缺的 3.5 倍。其次，額外具備 AI 相關技能，薪資成長幅度可高達 25%。再者，受 AI 影響較大的職業，職缺條件至少 25% 與以往不同，個人培養多元化技能已是必要。因此，企業為吸引頂尖 AI 人才提供高薪、豐厚福利。
再來是面對技術更新速度快的挑戰。AI 在現在今環境下更新速度極快，這對 AI 人才提出了更高的要求，因為他們必須持續學習和更新知識，不斷掌握最新的技術和工具，以跟上行業的發展趨勢。
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對企業來說，這不僅意味著需要投入更多資源進行人才的培訓和發展，還需要制定靈活的學習機制，幫助員工在快速變化的技術環境中保持競爭力，例如，谷歌的 Google AI 入住計劃（Google AI Residency Program），該計畫為期 12 個月，旨在推進機器學習研究。參加者與頂尖科學家共同進行各種研究，目標是彼此互助成為具有生產力的 AI 人才。
此外，谷歌還鼓勵員工參加國際會議和研討會，並提供資助支持員工進行進一步的學術研究和專業發展，這使企業的 AI 人才能在競爭激烈的環境下仍能保持優勢。
未來趨勢與建議
在現今競爭激烈的 AI 環境下，技術的快速更新和市場的高需求使得 AI 人才的管理和發展變得至關重要。
未來趨勢與建議有兩大重點，第一點是多元化發展模式，在培養人才方面，企業可以採取多元化的人才發展模式，藉由與學術機構合作來培養人才，也幫助企業找到潛在的優秀候選人，例如，亞馬遜因為面臨著 AI 人才短缺的問題，因此與多所頂尖大學合作，設立聯合研究中心和實習計劃，其中就有與麻省理工學院（MIT）合作，主要研究 AI 和機器學習的領域，同時提供學生實習機會，讓他們能將所學知識應用在實際工作中，這種合作不僅有助於企業獲取優秀的人才，也促進了學術界與產業界的知識交流。
此外，企業可以通過內部培訓來轉型現有員工的技能。IBM 建立了名為「SkillsBuild」的開放平台（除內部員工還開放給學生、老師還有求職新鮮人），主題涵蓋人工智慧、雲端運算、區塊鏈、網路安全、數據資料、量子科技、新興科技等讓員工可以免費學習人工智能相關課程，並且有演算法會根據個人喜好量身推播學習內容，這不僅增加了現有員工的技能深度，也降低了外部招聘的依賴性。
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第二點是長期人才發展策略，企業若要在 AI 領域保持競爭優勢，必須採取長期的人才發展策略，短期雖然能產生肉眼可見的效益，但以目前 AI 還在成長環境來看，長期的效益遠遠大於短期的效益。因此，企業需採取靈活的工作方式來吸引來自全球的優秀 AI 人才，通過多樣化的人才發展模式和清晰的職業規劃，打造一支穩定且強大的 AI 團隊，為企業的未來奠定堅實基礎。
此外還需確保 AI 人才不僅具備前端技術，還能持續成長並適應變化的市場需求。以靈活的工作方式為例，開放遠端工作機會是一種有效的方式來吸引全球 AI 人才，例如，騰訊面對全球 AI 人才競爭激烈的環境，採用了遠端工作，以吸引來自不同地區的優秀人才。公司建立了完善的遠端協作平台，確保分布在全球的 AI 團隊能夠高效協同工作。同時，騰訊也提供靈活的工作時間和豐富的員工福利，提升員工的工作滿意度和忠誠度，從而減少人才流失。
在職業發展方面，Facebook 則提供清晰的職業發展路徑，讓 AI 工程師不僅在技術領域有所發展，也能在管理和領導層面成長。這種雙軌的職業發展策略不僅能夠滿足技術人才的多元需求，還能有效留住優秀人才，減少流失率。透過這樣的長期策略，企業不僅能夠持續推動技術創新，還能在競爭激烈的市場中保持領先優勢。
結論
總結來說，現在企業不僅僅是使用高效率的 AI 技術作為工具，也需要招攬頂尖的 AI 人才，AI 技術與 AI 人才是相輔相成的存在，是企業創新和競爭力提升的關鍵。AI 人才擁有的不僅僅是技術技能，他們還需要具備跨領域知識、數據分析能力以及強大的問題解決和創新思維，並能與其他人員、團隊等溝通與協作，結合這些關鍵要素才能帶給企業有價值的解決方法。
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但是，市場環境的高競爭性，使企業面臨吸引和留住這些高價值人才的挑戰，包括技術更新的快速變化和 AI 人才的全球性短缺。因此，企業必須採取多元化和長期的人才發展策略，透過內部培訓、與學術機構合作以及靈活的工作方式，來培養和保留頂尖 AI 人才，確保不僅在短期獲得利益，而是長期的利益，使企業能在高競爭環境下保持領先。
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