不知從何開始...台灣企業導入AI最常遇到這些障礙 - 經濟日報

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圖/pixabay 本文共785字 AI 投資 人才 營收 ', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', ' 00:00 2021/11/1713:24:16 AIdea人工智慧共創平台 工研院所屬的人工智慧共創平台AIdea，自2017年起致力媒合學界/新創的能量讓產學研合作更便利，最終建立本地的應用解決方案。

AIdea平台執行一段時間以來有些實作收穫，也對本地企業在AI導入進行多方面觀察，透過與超過百家本地企業的訪談，了解到一般企業在導入AI時，往往存在幾道常見障礙需跨過。

障礙一：不知從何需求開始 企業了解導入AI的急迫性，但對於從價值鏈哪裡開始不見得有共識，或者對導入的效益部門間看法歧異。

推薦 障礙二：擔心資料質&量不足 再向上一層，即使知道需求所在，但業務部門/執行單位因為缺乏開發經驗，往往要擔心資料的質與量是否足夠，會不會做到一半發現要重新蒐集。

目前商務主流AI技術仍是「機器學習」，需要從足夠資料中進行分析，輔以領域知識找到規律完成預測、分類、辨識、異常偵測等活動，故資料狀況仍非常重要。

障礙三：沒有AI人才 資料之後是人才問題；企業不乏量化分析人才在商業功能中(產/銷/人/發/財)，但少有專屬AI/大數據部門，若自行建立團隊，至少要三個月招聘加上平均九個月進行專案，也要將近一年時間成本才有可能看到AI成果，且前提是沒有找錯人。

障礙四：投資報酬 關於如何計算AI系統效益或投資報酬率，也是企業管理階層的痛點。

常見AI系統如電商推薦功能，可由增加的營收乘上營業利益率算出預期投資效益；而AOI自動光學檢測系統，可由後端減少的人力檢查成本，反推投資回收年限。

管理階層的常見評估準則，如製造業希望比照設備折舊攤提，在四至五年內收回AI軟硬體成本；但其他類型的AI系統效益或投資報酬率的評估可能難有共識存在，若能找到適合的驗證場域進行測試，企業較容易評估是否再繼續投入資源。

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目前已有逾13,000位AI解題人才、50個以上跨領域產業的AI冠軍模型，並由多位AI領域專家領導，引導企業釐清AI需求、擬定議題，找出最適合企業的AI應用發展。

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