面對熱切的AI期望 台灣準備好迎接新一波產業典範轉移了嗎?

例如根據 Oxford Insights 公佈的資料,2023 年台灣的 AI 準備度排名全球第 18,這個調查所使用的指標包括政府政策、AI 治理、基礎設施、數據與技術等四大面向。(圖片來源/財團法人人工智慧科技基金會授權轉載,下同)

2024 年 5 月,賴清德總統與新內閣正式就任,AI 成為新政策的重要亮點;6月初的台北電腦展 Computex 從 5 月底隨著 NVIDIA 執行長黃仁勳來台,就高潮迭起、彷彿提前熱鬧開幕;接著還有多位世界級科技領導人齊聚一堂,共同發表對 AI 未來的想像。因此,台灣這個以半導體聞名的蕞爾小島,成為全球舞台上鎂光燈的焦點。

而在對 AI 未來熱切的期望中,台灣產業擁抱 AI 的現況如何?我們準備好如何迎接這一波產業典範轉移了嗎?這是 Google Cloud 與 AIF(人工智慧科技基金會)合作《2024 台灣企業 AI 準備度調查》的初衷。

什麼是 AI 準備度?顧名思義,藉此調查,希望能夠知道目前台灣企業在開始導入 AI 之前做了哪些準備,從基礎設施、數據、人員技能和經營策略等方面的調整。這是衡量組織是否能夠應用 AI 的起點,是決定是否能夠成功的重要關鍵;不只能應用在企業,也可以用以評估國家。

例如根據 Oxford Insights 公佈的資料,2023 年台灣的 AI 準備度排名全球第 18,這個調查所使用的指標包括政府政策、AI 治理、基礎設施、數據與技術等四大面向。

而英國 Tortoise Media 公布的 2023 年全球 AI 指數排名,則使用「投資、創新與實踐」三大面向來評估全球 62 個國家。美中分居前二名,新加坡第三、韓國第六,台灣則是排名 26。

不同的指標會影響最終結果,無論是對於國家或企業而言都是如此,因此。若將目光移到台灣產業,目前我們準備好了嗎?與全球國家整體評比不同的是,每個國家有其產業特色,AI 發展路徑並不相同,必須加入對於在地不同產業的了解才能擬出較符合真實的指標。

因此,AIF 從 2019 年即開始進行「台灣產業 AI 化大調查」,初期從企業人才技能評估的角度出發,延伸至企業策略、領導風格以及組織等面向。在 2022 年疫情過後,則轉以企業為主體進行整體 AI 應用能力評估。在參考全球研究相關文獻及分類建議之後,將AI應用能力分為經營、人才及技術應用等三大面向,將分數加總平均。依據分數不同分為四個群組,並針對每個群組提供後續導入 AI 的建議方案。

而根據連續兩年「台灣產業 AI 化大調查」的結果,發現台灣企業在導入 AI 應用的比例並沒有想像中那麼高,大約僅有三成左右;同時資通訊產業整體分數領先,與傳產及政府部門的差距相當大。所以,顯然還有許多企業必須從初期的準備起步,盡快展開導入 AI 應用的行動。

AI 準備度調查有哪些面向?根據 GCP 與 AIF 在全球及台灣推動產業 AI 化的經驗,並參考相關研究,AI 準備度包括以下五項:

數據力:企業有足夠數據,並有完整資料策略,以便發揮資料的最大價值。

創新力:組織文化能夠接受AI技術導入時經常面對的錯誤,並能夠及時調整,靈活進行組織調整隨時因應新的分工。

技術力:企業已能將AI應用於企業中,具備足夠AI人才,並擁有自行建置與維護AI模型的能力。

治理力:企業董事會了解AI應用的機會與侷限,並能確保 AI 的安全性與隱私,掌握並避免AI可能造成的風險與傷害。

運算力:對於發展 AI 的運算環境已有妥善策略與規劃。

每一個面向的概念,都各自發展出具體指標,並透過問卷訪問方式,邀請企業相關部門主管或負責人確實填答。除此之外,再依據問卷結果,我們邀請相關領域專家學者,分析數據所呈現的現象背後各自代表哪些意義,並提出具體建議,希望能夠讓企業在著手準備 AI 技術導入時,有明確的方向感與目標。

在經歷PC、網際網路、行動、雲端及大數據等不同階段後,台灣一直扮演全球重要的硬體協力夥伴。很多人說,AI 是第四波工業革命,將驅動全球產業的典範轉移,創造全新格局。

過去兩、三年由於生成式 AI 崛起造成的大量需求,台灣 AI 算力供應鏈相關企業突飛猛進。再下一步呢?當 AI 應用創新大量出現之後,台灣的企業應該如何著手準備下個世代的核心競爭力?如何重新找尋在全新生態系中的定位,還能夠共創新局?這本《2024 台灣企業 AI 準備度調查報告》將是一個重要的起點,也標示著台灣即將邁入一個新的里程碑。

點我下載《2024 台灣企業 AI 準備度調查報告》。

本文授權轉載自財團法人人工智慧科技基金會《知勢》,原文請點此。

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