台灣準備好迎接新一波產業典範轉移了嗎?

台灣準備好迎接新一波產業典範轉移了嗎?
知勢電子報 | 2024.09.01

各位朋友們好:

基金會今年陸續發表幾項重要的調查結果,從 3 月份的《台灣產業AI化大調查》開始,與 Google Gloud 合作的《台灣企業AI準備度調查報告》也在過去的這個星期正式發佈。本期電子報和各位分享報告中部分重要內容,希望讓大家更明確理解台灣企業的AI應用現況。

這幾年持續觀察台灣產業AI化發展,從數據中發現一些跟我們「理所當然想像」很大的不同。例如,很多企業認為導入人工智慧最大的障礙在於缺乏人才,特別是 AI 工程師。因此無論是召募新人才或送現有員工去上課,認為會「電腦視覺」、「推薦系統」這類常見人工智慧相關技術後,就是「人工智慧人才」了。

然而從我們多次的調查中卻發現,員工們認為最需要的課程並不是這些,而是資料分析相關知識與 AI 專案導入流程。為什麼?一個可能的答案是台灣的AI課程相當多,技術知識很容易找到,但學會這些知識沒有辦法解決最根本問題:如何找到最合適的資料、以最有效的流程導入對企業效益最大的人工智慧應用。

所以在這份《台灣企業AI準備度調查報告》中,就針對這些疑惑提供可能的答案,《企業如何導入 AI ?策略、人才、運算資源盤點與規劃》一文從導入 AI 的起步開始,試圖解答如何快速建立團隊信心、如何與公司營運目標結合、是不是能夠讓AI帶動公司變革等重要問題,希望提供一個檢視 AI 導入的方向與框架,與你共同分享。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

AI 準備度 調查

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?

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。

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策略觀點 觀點

企業如何導入 AI ?策略、人才、運算資源盤點與規劃

對企業來說,導入 AI 和僅是使用 AI 工具,兩者的準備程度完全不同,前者光是數據整理與收集的複雜程度就高很多,且就長遠之計,如果希望透過 AI 協助整個公司的運行,包括協助客戶開發或是產品開發等,就必須有十分清晰的數據整理,包括用於客戶經營的 CRM 系統與製造管理的 ERP 系統資料也必須打通。

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媒體轉型 觀點

生成式 AI 是最後一根稻草?藉「流程重塑」發現媒體新價值(中)

生成式AI如何協助重塑媒體內容產製流程?目前最普遍的做法是直接從媒體內容產製流程的前、中、後三個階段工作尋找切入點。就技術與應用而言,這些方式都可行,也有許多媒體嘗試使用並獲得不錯的成效。但目前在台灣媒體產業仍大部份是「專案型應用」,也就是說只解決某個階段或某些單一問題,還沒有串接成為組織整體的正式流程系統。

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AI CAFÉ 活動

【EMICON Taiwan 2024 全球最具影響力的國際半導體展即將開展

開展倒數!今年SEMICON Taiwan 2024 國際半導體展呼應AI趨勢,以「Breaking Limits : Powering the AI Era. 賦能AI無極限」為主題首次推出「AI 半導體技術概念區」、「AI 互動體驗區」,以及多場國際級論壇展示最新 AI 技術。

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