企业智能化转型与人才培训


 
正进行中的第四次工业革命其趋动力来自万物联网,包括实物(Internet of Things, IoT)、虚拟系统(Software)、与生物体,成为连接起来的感知层,汇集的数据流,透过云端或边缘/终端上的人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 软硬件所赋能的算法进行判断处理,从数据中,算法可以不断萃取洞见,或迭代出优化的业务逻辑/算法模型,提供人类参考,也可直接透过联网的设备做出行动。另外,边缘计算 (Edge Computing) 让数据在边缘终端收集到之后,在应用情境当场形成闭环自动化,无需送回云端“大脑”,就像章鱼触角一样具有智能。
 
在工厂产线中,各种感测器收集数据,经由AI计算判断与分类,再由机器手臂执行动作;设备机台的感测器监看数据,算法判断预测故障即将发生,提早警告或甚至启动自动维护;生产线具备自感知,自决策,智能编排流程与资源,数字孪生 (Digital Twin) 模型还能进行虚拟实验发掘较佳的计划。
 
在消费或企业服务领域,除了聊天客服机器人已是大家熟悉的 AI 落地应用,产品或服务在与使用者的交互时持续收集数据,建立对用户的洞见,让卖产品升级成为卖服务,改变商业模式,收入流更稳定。数字化的产业物联网供应链,允许客户参与客制化商品,透过系统迅速自动化生产“个性化”商品,制造与物流结合的数字孪生模型和网络,可灵活响应各种变化因子,加速交货,降低存货。
 
借力大数据,保险业将理赔审核流程智能化自动化;金融业可以自动侦测盗刷信用卡与洗钱行为,以及快速核贷;人工智能从医学摄影影像中辩识异常的准确率比人类医生还高;无人机自动巡回监看拍摄农田作物影像,并自动进行精准药物施作。
 
称为 RPA (机器人流程自动化) 的科技,可以记录办公流程,协同跨系统之软件,将有规律的劳动自动化,大幅提高工作生产力,降低失误,员工的时间可以花在较高阶的任务,或被取代。RPA还可自己观察员工行为找出流程中可改进之处;RPA 可自动汇集分散的数据,处理分歧系统中的各种格式非结构化资料,以及将数据分析工作自动化。
 
金融领域的自动化程式交易对许多人并非陌生名词,交易时间差之毫秒可以造成巨大损失。为提升决策响应速度,高盛 (Goldman Sachs) 公司最近更采用了AI 技术来研读大量的分析师报告与经济数据报告,自动归纳影响股价的因素,取代原本需要专门配置的人力。
 
资安工程师可将日常网络安全监控的工作自动化,机器持续监看数据,赋能动态反应,比传统人工作业更有效率,并能以机器学习持续从数据中学习优化。
 
澳洲最大的油气公司 Woodside Energy 将过去 30 年累积的知识 (约60万页的资讯) 由人工智能消化,形成智能助理,在员工需要特定知识的时候提供刚好的支持,以及,协助新员工快速掌握过去数十年累积的产业知识。
 
Google Brain将称为强化学习 (Reinforcement Learning) 的AI 技术用来开发 AI芯片与版图设计,AI可自行尝试错误 (Trial-and-Error) 不断训练与迭代设计,在几小时就完成专家几周才能做到的结果,甚至芯片的能效表现更高。
 
生技产业开发新药的主要作法来自尝试错误,这是机器学习善长的任务,可以加速发现新分子组合的可能,同理,对加速发现新材料也有巨大助力,可能提升绿色能源的效率,缓解地球暖化的问题;实验室中的科学实验许多环节也可自动化;标准化的科学方法过程可以借重自动化科技,连建立假设都可以。创新研发也可得益于 AI 的助力,这是已经在进行的现况。
 
AI 当然也能在 HR 与培训的各个环节提供助力,包括人才招聘,能力个性测评,能力建模与培训路径规划,自适应学习与智能学习助理 (根据脑神经科学将验证过的学习法建成算法,并以本地数据持续迭代),嵌入工作流中的学习,知识管理与搜寻,绩效管理,领导力培养,升迁薪酬建议,团队建立建议,员工行为安全与道德风险监控,甚至从市场招聘数据挖掘产业趋势等等。企业经营管理,从根本上在订定关键指标 (KPI) 或关键产出 (OKR) 时,就能借助 AI 之力。

人才策略是企业战略关键,支撑组织的竞争力,现在,当 CEO 与人力资源部门思考人才选用培育时,不得不重新审视人力资源整体策略,想像人工智能,物联网,边缘计算,自动化,扩增实境 (Augmented Reality, AR) 等科技将如何改变劳动力,企业应该检视目标与指标,重新思考工作模式与流程,亟大化人机合作的优势,并非仅仅以机器人取代特定步驺。Tesla甚至改变传统研发方法,众集所有人类驾驶的智慧,教自驾车如何开车。这是更根本的 AI 战略,需要优先思考。

AI 与自动化可节省人力,也可创造新工作,助力企业升级,或者创新商业模式与营运模式,但组织必需调整,企业组织的内外部整个是交错复杂的系统,交叉关联,转型需要如何的策略?员工也必需具备与 AI 等新科技协作的新技能,方能实现升级。教育机构无法满足持续变迁的技能需求,领导企业正大规模重新培训员工以应对技能落差的危机,如何培训?培训什么?

数字经济时代的成功并不仅止于利用一些酷炫的新技术,提升业务部门的个别能力,而是指让企业能够创造性地整合并使用这些新技术,让技术服务于企业,指数式的突破进展则可能发生。AI 就像铁路或电力一样,只是工具,决定要通往何处才是第一关键策略。首先,主管需要先知道 AI 的原理,能力与限制,从而以 AI 思维去架构公司的运作与相应的劳动力资源 (AI + Humans) 策略。

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