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人與人工智慧的自我價值
AI的挑戰,自動化時代:從電腦、機器變身「AI超人才」
文/盧妍至

大家對於機器人有很高的期待,但這些期待與目前的產品是否能夠對稱平衡?現階段大家對於機器人的想像可能是從電影、包裝過的訊息、媒體等等。「世界頂尖科技公司至今為何也還沒有產出滿足大家期待的機器人?大部分的使用者不了解現有的技術進度,所以這些期待是願景,是我們要追逐的夢想。但在既有的技術、產品架構下,怎麼讓它popular更是我們現在必須思考的問題!」沛博科技總經理林義勛與我們分享。

未來的機器人同事與自動化商機

機器人服務提供過程中,就是盡量模擬人的能力,主要以優化人的能力為主,例如Face++就是取代人眼的識別能力,chatbot或自然語言則是取代或優化人的交互溝通或者訊息傳遞,林義勛一開始就告訴我們這就是AI、自動化的使命。而未來十年重點發展就是串聯點、線、面並往前推進!

以目前來說在談的AI或機器自動化,都是如何把人的時間及能力重新調整,例如ATM現在只能做資料查詢、取款等功能,這就是「點」狀的單一功能,一旦加入AI應用之後,就像有了腦,就像當你走進銀行大廳,由機器人詢問你的需求問題並判斷之後,導到「點」狀的服務串連,就變成「線」。現在再搭配軟硬體能力提升包含臉部識別方案,使用者可能走入門廳經過臉部辨識就可以識別身分,經過資料串接知道你過去辦了什麼金融業務,一連串的分析就可以讓服務時間縮短,再由機器人引導串接到移動的能力以及後端的data,就成了「面」。但現在還需要硬體大幅提升才能與系統互相追趕,若有一天AI聰明到需要硬體移動能力搭配的話,硬體就會跟上,而到這一天還需要一段時間演進!

大家都希望機器人可以為人類分憂解勞,而現在的AI主要以「分憂」為主,只能單點思考,未來則將會由AI協助評估、思考,串聯起點、線,面,全方位的評量分析,達到最好的效益;進一步則能透過機器人與第三方技術的串連,協助不同面向的人力需求,例如總機、客服人員、保全、長者或幼兒看護人力等,達到「解勞」。

自我價值與機器人市場的挑戰

林義勛提到,機器人就是一個門市,當我們把點、線、面連起來之後,所有的概念就會與現在的商業模式不一樣!「沛博負責理解,把使用者的需求,用適合的技術、產品,把這些工具組合、包裝後提供給企業解法及服務,使用者不需有專業門檻,可以很輕易地導入使用,這就是沛博的價值!」

「技術不是產品,AI是技術不是產品」,如何篩選客戶主要的需求或痛點,並提供value for money的解決方案,才能夠真正的成為「商品」。所以我們要做的是將技術商品化,把技術拿來解決特定問題,才叫做「產品」,林義勛說道。沛博的目標及挑戰是要把原先想應用到各產業的目標收斂,找出目前比較適合及真正需要的企業,提供精準解決方案並符合企業負擔的起的價格,唯有這樣,這個商業模式才有可能繼續推展。

AI人才的特質條件及人才訓練方式

林義勛提到,人才分為兩種,AI「使用者」及「創建者」不同,現在很多企業都自己培養工程師,因為外部的技術人無法難以理解或深化了解自己產業的domain know how,所以乾脆自己培養AI創建者。現在有很多科技公司有很多平台提供界接,推測十年,或者更短,各項工具、程式語言將會變成一項員工的基礎能力就像office一樣基本,所以AI使用者必須要能夠掌握這個工具讓所有工作變得更有效快速,如果不具備使用這項工具能力就會被會使用的人淘汰。

對於沛博而言,比較像是顧問的角色,我們串聯技術及需求,提供解法,所以我們必須協助大家了解自己的痛點及需求,所以沛博的人員訓練必須熟知所有工具,了解客戶需求,再去組織、包裝這些工具技術。

獵才顧問觀點
顧問/ 劉貴強
解讀沛博

林義勛總經理在訪談中提到兩個關鍵:「技術不是產品」、「沛博要成為產品與需求之間的橋梁」。Pepper是第一個進入商用市場的機器人,在2014年6月5日正式發布。或許,它會是我們與AI之間,一座很好的橋梁。

過去,我們對機器人的無限想像與期待,反倒讓Pepper與我們之間產生落差與距離;而無法落實。透過林總經理的務實思維,讓我們看到了Pepper與生活結合的可能性與未來。而沛博目前在以下幾個領域,都有很好的best practice:教育/觀光/交通/零售/金融/醫療。

獵才觀點

104獵才顧問一直持續關注AI產業的脈動,分享關鍵三點如下:
(1).很多人擔心 AI 會消滅工作,但實際上 AI 需要大量人力來研發及維護。根據104資訊科技統計,國內AI人才缺口估達6,000人,2015年至今,幾乎翻倍成長!

(2).「臺灣人工智慧學校」於2018年舉行開學典禮,估計一年可培訓7,500位AI人才。另外,微軟及Google在2018年也都有啟動相關的人才培育計畫。

(3).LinkedIn今年釋出一張「AI人才技能發展圖」,揭露不同階段所學習到的技能順序,人資或用人主管,可據以尋覓間接人才。例如,習得機器學習技能之前,人才往往具備有R、Python語言等技能。

最後,分別針對企業與人選兩端,給予建議供參考。企業端:在用人孔亟情況下,因AI人才極為短缺,難以招聘到即戰力。此時,可先招聘具有間接技能人才;稍加訓練後,即可發揮效益。若考量長期佈局,建議企業補助人選前往上述相關機構受訓,可收更深度、更永續之效。人選端:未來有志於AI產業發展的人才,可先檢視自身是否已具備間接技能,若是,可衍伸說明與AI相關性,以成為履歷表上的亮點。相信能在即將到來的轉職季,成為炙手可熱的人選!

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