人工智慧對數位轉型產生莫大衝擊以及推力。我想很少人會對這句話產生質疑…
人工智慧在圍棋上打敗人類後，想像空間與可能性便在不同領域持續發酵，彷彿電影內的情節就要活脫脫地呈現在日常生活中。根據市場的調查與推估，以亞太區為範圍的市場規模1 (含括硬體、軟體與服務) 就高達 624 億美元！這樣的趨勢仍以類似指數的曲線往上增長，預期 2027 年的亞太區規模將來到 7337 億美元。不管從個人發展或者從企業發展來看，這是多麼夢幻的成長空間呀！但不管多麼的夢幻，以實際的角度來看，更重要的是 — 你是否在這夢幻樂園內，並且實際從中獲得好處了嗎？
預測與落地
按 Gartner2 所做出的預測，到 2022 年，只有 20% 左右的資料專案產生實際商業價值，而八成失敗的人工智慧專案有 96%3 的原因來自於資料品質、標記、模型建置。另外，再從 VentureBeat AI4 進一步可以發現 87% 所謂資料科學專案並未走進最後的正式環境，投入使用。
見到上述的數據後，理智是不是有慢慢回到身旁了呢？
在過去數年，參加了大大小小國內外的研討，以及加上自身因為工作關係而在人工智慧相關議題上的投入，深知人工智慧的可能性與其限制，但更重要的是越投入越能體會到它在算力密集、技術密集、和資金密集上的需求。大家轉而透過公雲來達成自己的目標，而公雲也不負眾望地提供了許多便利的工具，更進一步地說，甚至是加速發展和推廣各種新工具。這樣的發展並不是太讓人意外，不過這也透露著另一件事情 — 核心技術被保留在具有大量資源的巨擘上。或許這是個不得不的現實，而隨著應用的發展，巨擘更加地巨擘，然而你呢？對於企業與個人而言，要怎樣去面對這樣的事情？
領域應用 「術業有專攻！我們只有算法與算力，真正的場景落地仍需要各領域專家才有辦法。」這樣的說詞應該不是讓人太陌生吧 😏。本篇文章也無意在這句話上多做著墨。務實地來說，它的確是短期最有效地角度，讓我們先看看如何在領域內成功吧！
擁抱人工智慧的價值？
企業
沒錯！人工智慧就是我要的！這是個趨勢，我必須做點什麼！
「應用為王」依照這樣的前提，以下是這幾年接觸了不同的產業與專家後的建議：
- 確定「你的應用」是王！就跟所有轉型的問題一樣，我們都知道任何新的東西進入組織都有可能發生失敗，所以選定的目標往往是 side project，簡言之就是結果無關勝負。有很好，沒有可能損失也不大！通常這樣的角度，一開始就注定了專案成為悲劇英雄的結局。所以，選定的目標務必與企業業務核心問題有關。
- 建立資料導向文化。在人工智慧與機器學習之前，資料是一切的起源。資料是石油，但過多雜質的石油，是沒有經濟價值的。有相應的策略、管理原則和流程、以及理解和使用資料的能力，不僅能協助企業建立好的資料導向文化，也能為企業發展人工智慧奠下好的基礎。
- 必要的技術能力。人工智慧服務的建置與後續維護，相較於一般軟體服務來說，要來得複雜。必須考量服務本身的功能、業務持續性、更重要的是它的效度持續性。資料的發展能力是軟體能力的進一步發展。當然因為公司的資源受限，不見得能夠各種擁有，那麼至少必須對於所採用的工具與相關技術的發展保持一定警覺心，讓自己快速地維持競爭力的同時，而不會讓未來的發展被框住。
- 「人才」。任何技術的採用，最終都是由公司的成員完成並且進行維護。在導入任何的工具的同時，勢必引發流程和人員技能的改變，讓員工有能力掌控(公司的每個人有不同程度的了解)，成果才有辦法持續。
個人
課程、培訓、或學位加上人工智慧，才有人氣！
我記得前幾年還有加上 “開發 APP” 才有人氣，而目前呢？任何市場上的議題，終究依循市場的原則 — 供需平衡。必須強調的是人工智慧的技術正在加速地工具化，所以提醒要投身人工智慧這塊火熱領域之前，應該思考的第一個問題便是「自己倒底要以怎樣的目標投入這個領域」除了因為深刻的興趣，希望變成大師的人除外，多半會依賴工具進行開發，然而正處於發展期的人工智慧各項工具，變動仍然十分地快速，也不能排除今天的競爭力，明天就只是"點兩下"的能力。這樣的情況下，身為開發者的你要如何自處呢？
- 了解自身的定位。倒底是應用為主，還是技術發展為主。即便技術也還分算法與運行和開發工具技術。並且據此保持與相關社群(地域性與世界性)的聯繫和資訊的更新。
- 培養對於變化調適的能力。
- 與他人合作的能力。球不是一個人踢的，尤其在未來的世界，如何快速與他人建立合作關係，理解並且有效地推動工作，更為重要。
後記
人工智慧 圍繞著雲端計算、物聯網、和通訊技術，我們恰巧恭逢這樣有趣的時代。可以預期的是政府和技術與工具的供應商都會繼續加大投資市場的力道，而人工智慧邊緣計算的應用與落地，隱私和算力改善，將會繼續吸引大家的目光，產生更多應用。這意味著希望加入這場聖戰的企業，必須更加務實地發展數位策略，並且擁抱數位思維，以便加速自身在數位服務的競爭力。