可以預見，AI成為人人每天必備技能的這一天，在一、兩年內就會實現。
生成式AI愈趨普及，例如ChatGPT-4、Claude、Gemini這些問答機器人應用範圍更加廣泛，DALL-E 3與Midjourney生成圖片技術也逐漸成熟，還有用文字就能生成短片的Sora等，各種技術工具百花齊放。微軟委託IDC進行的「人工智慧商機」（The Business Opportunity of AI）研究顯示，2024年已經有75%的企業使用生成式AI，較2023年的55%大幅上升20個百分點。麥肯錫報告更指出，使用者有機會創造每年2.6～4.4兆美元的價值。
史丹佛大學教授吳恩達（Andrew Ng）最近在台北的一場演講中也提到，生成式AI讓程式開發變得更快、更簡單。現在已經有很多開發者利用它，創造出像手機APP一樣的AI代理程式（AI Agent），未來還會有更多針對使用者需求的AI應用軟體誕生。他強調：「快速試錯和快速迭代，是企業利用AI創新的關鍵。」
AI不只是生成內容，更在改寫工作流程
麥肯錫2024科技趨勢報告指出，生成式AI已提升到另一個層次，讓組織得以優化過去複雜度太高的端到端工作流程。
台灣新創公司洞視科技提供如下案例：過去Ｘ光放射師拍完片子，把數位化影像送給專科醫師進行審閱後，專科醫師把判斷意見打下來，再由助理把截圖和專業判斷寫成報告。但未來流程優化之後，放射師拍完照後，程式就會自動判讀影像中的正常或異常情況，生成文字敘述，自動打出合乎醫院規範格式的報告。醫師只需要做最後的檢查和調整來確保正確性，簡化原本需要好幾天才能跑完的流程。
除開上述智慧醫療案例，生成式AI也正在各種產業應用中遍地開花，例如：奇美醫學中心運用AI將病理報告完成時間從一小時縮短到15分鐘，護理記錄也減少至5分鐘；巴西Nubank使用AI虛擬助理，為客戶提供個性化的信貸選項；生技公司Recursion則利用AI平台，加速藥物開發過程。
吳恩達表示，對照國外百花齊放的應用盛況，台灣需要更加善用生成式AI，提升效率並創造價值。「AI自動化對知識型工作的影響，比傳統機械自動化更顯著。」
他也轉述另一項研究結果，顯示AI對低薪工作的影響有限，但對中等薪資範圍的工作影響最大，高薪工作受到衝擊則相對較少。然而，這並不意味所有工作都會被取代，而是會創造更多機會。
生成式AI的普及意味著企業未必需要自行開發AI，而是需要內部具備整合和應用技術的人才，來根據各部門的需求客製化合用的AI工具。
例如，財務部門人員可以使用AI模組協助帳務處理和預算規劃；法務部門則可用AI代理程式加速合約審查。生成式AI模型如積木般靈活，企業甚至可以串接多個AI組合模組，為員工打造專屬的學習解決方案，進一步提升競爭力。
每投資AI一美元，企業平均可獲3.7倍回報
Gartner的報告預測，2026年超過80%的公司會將生成式AI用在製造流程中，例如用來提升生產效率或優化流程。而現在，這類技術只被大約5%的公司使用。換句話說，這種技術會急速改變人們製造產品或創造服務的方式。
生成式AI的應用也帶來巨大經濟效益。IDC報告指出，每投入一美元，企業平均可獲得3.7倍的回報，頂尖企業甚至高達10.3倍。
不過，AI能力不足和人才短缺仍是主要挑戰。3成企業缺乏專業技術人員，26%員工則不具備與AI協作的基本技能。
麥肯錫建議，企業應同時投資降低AI風險和擴展應用的能力，例如偏見判斷、錯誤資訊辨識與深偽（deepfake）防範。此外，生成式AI也能客製化訓練內容，幫助員工快速掌握技能，成為工作流程中不可或缺的一環。企業與個人不能停滯於觀望或備戰狀態，行業競爭及工作變化的全新賽局，已然開打。
（資料來源：Microsoft、McKinsey Digital、Gartner）
文／林昭儀 | 人才永續頻道
出處 Cheers
https://www.cheers.com.tw/talent/article.action?id=5103947
