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生成式AI技術迭代快速且應用普及化趨勢明確,即使中小型企業也開始探索可行的AI轉型路徑。觀察企業組織開發或導入生成式AI的實際作法,目前多選擇從「單點」示範案例做起,且以建置「專屬GPT」為優先選項,而非直接採用通用型AI Model。執行順序方面,多半先借重外部專家的技術與經驗來提高概念驗證(POC)成功率,接著讓「堪用」的GPT應用擴散到企業內部單位,最後才是著手深化自有AI Model。
為自家企業量身訂做專屬GPT是提高適用性的不二法門。然而,企業開發過程中幾乎都躲不過撞牆期的試煉,甚至掉進業界俗稱的「POC煉獄」,意即走不出概念驗證階段,或即便概念驗證成果甚佳,進入應用擴大階段仍舊失敗。
探究原因,除當前LLM技術侷限,更常受累於非技術面的阻擾。其中,最主要的是企業員工的調適力跟不上生成式AI進步的速度。所謂調適力,除了企業內部使用者善用專屬GPT的能力,也包含主動跟著生成式AI一起進步的積極度。
企業專屬GPT從開發到擴散,員工心態、組織結構、決策慣性、人力資源等條件是否能靈活的對應調整,是關鍵前提之一。當前最常被提及的無奈是企業發現會善用AI的員工和不熟悉AI的員工逐漸分成兩派人馬,未來彼此間的協作與溝通隔閡可能加劇,不利跨單位、跨團隊合作模式。
觀察當前企業組織的對應作為大致有二。少數公司大手筆在內部培育AI關鍵人才,由團隊主責專屬GPT的研發與推廣,透過挖角業界長才、挑選種子員工參與AI人才培訓計畫、建立內部學習平台,甚至跟教育機構合作開發客製化課程等方式,期望培養出熟悉公司業務、認同公司文化,又懂AI的內部菁英。
多數公司考量內部人力與AI能力落差過大,目前傾向借重外部專家或外包團隊來深化專屬GPT,僅讓內部任務小組從旁觀摩。
AI Talent「裡應外合」是現階段的權宜之計,但未能把外部能力和經驗有計畫的移植到內部團隊,對於企業內部AI Talent失衡問題幫助有限。
企業打造與推廣專屬GPT用心良苦,如何確保員工的AI能力與思維也能與時俱進,處處考驗執行團隊的智慧。在經驗上,鼓勵式的推行作用不大,而強制推行又會適得其反,甚至可能引發員工消極抵制。面對棘手的隱形阻力,當前成效相對佳的破解之道有三種策略。一、刻意「對決」思考慣性,由高階領導者帶頭示範尤佳:在AI時代,具備「多維創新思考」能力至關重要,但有相當的難度。因個人和組織不僅要跳脫傳統的流程效率思維模式,還需苦練跨域的思考能力。
好消息是,跨域甚至是跨維度的思考能力並非天生具備,可透過刻意練習培養。而當領導階層率先示範,並在工作現場實踐,影響速度和成效最佳,遠勝於讓員工被動聽課或參與相關知識講座。
二、反覆對焦,幫助員工記得生成式AI的「能與不能」:企業專屬GPT開發案一啟動,執行團隊需進行內部溝通,幫助員工理性看待新科技,瞭解生成式AI的實用性和侷限性。這涉及對AI技術原理的認識,企業必須不厭其煩的提醒。
此外,在挑選專屬GPT的測試者時,可找「熟悉特定工作現場,且對新科技有正確認知」的意見領袖,邀請參與企業專屬GPT的測試與調教。當企業內部測試者認同公司專屬GPT有用且用起來順手,內部口碑效應將有助讓後續應用擴散與推廣成效,達到事半功倍。
三、選拔企業專屬GPT的「伯樂」,並優先培訓他們:隨著大型語言模型快速演進,企業專屬GPT的優化速度勢必也將隨之攀升,但單靠企業專屬GPT本身,並無法帶出商業價值。
企業內部不太可能人人都有意願學習或運用企業專屬GPT,但絕對有自願挑戰駕馭新科技,且有能力啟蒙生成式AI的「伯樂型員工」。企業或可優先篩選並培訓這群能充分發掘自家GPT應用潛力的同仁,順勢推舟。
(作者是資策會MIC資深產業分析師)
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