2024年全球地緣政治、貿易市場持續變動，但根據KPMG調查8成台灣CEO對景氣有信心，企業領導者們更熟捻於透過策略佈局與AI、雲端新興科技整合搭配出的韌性組合技來面對風險。
若要為今年的台灣數位國運下個關鍵字，那 AI 自然是名列榜首，從AI 的開發工具、服務創新、組織人才策略再到更大的國際市場與監管趨勢，KPMG 整理五大趨勢，協助企業領導者定錨未來。
不會有人開戰車送UberEats，小AI模型更符合企業實際需求
LLM 所帶起的 AI 軍備競賽成本高昂，經濟學人報導目前訓練模型的算力每6-10個月就會翻一倍，到 2026年訓練一個LLM 的成本就要超過 10 億美元。對企業來講，日常的各種營運任務其實不需要都用到千億級參數量的LLM，這就好比開著戰車去送UberEats一樣。
因此，更精準、更省成本卻又能完成任務的小型語言模型，成為企業在今年需要注意的技術趨勢。重資投注OpenAI 的微軟其實也自己開發了小型模型，最新的Phi-2語言模型只有 27 億個參數，但是在許多測試上表現凌駕Google基於32億參數的Gemini Nano 2、130億參數的Llama-2等模型。
小型模型對企業來講是一大福音，不僅可更便利的針對特定任務和領域的功能進行客製化微調，而且更有機會能夠部署到手機、行動裝置與各個端點上，強化應用場景多元性。此外，小模型選用更高品質的資料來精煉，這也從而強化企業 AI 治理的完備度、滿足法律與監管需求，同時讓財務成本更可控。
企業用AI服務展現同理心需要更多設計思維
自從ChatGPT 問世後，許多主打陪伴與聊天型的機器人平台也跟著推出，但是有一群網路用戶會專門到這類的平台刻意以不雅的內容與機器人交談，然後再去 Reddit 討論區炫耀對話。
即使這些無辜的演算法被設定要擔任有同理心的人類聊天好夥伴，但是服務的這群用戶卻別有用心，不一定照著企業本來的產品設定走。況且，企業要使用AI 來創造新服務，執行時不夠了解技術價值，也容易造成結果不如想像中美好。
KPMG 統整2023 年全球卓越客戶體驗調查，發現許多企業導入技術想降低成本，但在導入技術、革新流程與價值創造沒找好平衡，反而讓客戶體驗與產品流程變得更差，客戶不買單，還有可能反過頭來損害品牌。
從消費者行為來看，過去三年電子商務仍然成長速度大於實體零售，要讓對價格越發敏感卻追求超高品質體驗的消費者願意消費，企業必須瞄準客⼾體驗中的正確時刻來注⼊ AI技術，推動全通路無阻力的購買體驗，才能讓品牌印象被強化。不要為了做 AI 而 AI，而是讓AI 成為協助企業、員工能夠順利推進客戶體驗的工具。例如Audioeye是一個專門為檢查數位可用性的網站，只要輸入網址便可馬上分析企業網站設計的問題，找出不利於殘疾人士數位體驗的設計之處，讓品牌展現最全面的客戶關懷。
練成商業+AI 綜合戰技，工作者跟企業才能真正大開Turbo
數位轉型、自動化正在重塑勞動力市場，並在全球創造了前所未有的再培訓和技能提升需求。在Coursera上，工作者的學習習慣改變反映出目前市場狀況，AI 主題成為最熱門的課程，但是註冊數成長最快的課程則是數位行銷和客戶體驗方面的技能，能夠掌握商業+AI 綜合戰技的工作者才能讓AI 技術真正發揮商業價值。
反映到企業人才需求，我們看到針對Prompt 做優化的提示師，也看到把複雜LLM 技術介面對接到商業流程報表的 LLM 體驗介面設計師這類新職位開始出現。隨著企業擁抱AI的變革力量，進一步加速了新的勞動力需求，人才的管理策略也隨之變化。為了更確保團隊能在變動的環境下持續穩定營運， Salesforce 發展出一個新職位叫 People Success ，代表要取得客戶成功要先讓員工成功。ASML 則將攬才作為首要目標，而創立Head of Talent and Acquisition 職位，微軟發展 HR business insight 團隊用數據協助員工成就更多，可見企業在走向未來 AI 成功的道路，策略更該因地制宜。
2024 國運關鍵字就是 AI，攸關未來GDP 成長力與國家數位主權
AI算力需求成長飛速，帶動龍年後第一天開紅盤台股破萬八的強勁勢頭，也讓NVIDIA 的市值成長到可以一間公司幾乎等於整個中國股市，可見AI未來經濟潛力。 Gartner 預測2027年AI 帶來的生產力貢獻會被視為評斷一國經濟實力的重要指標，台灣制定自己的 AI 國力成長計畫至關重要。在瑞士洛桑學院最新的全球數位競爭力評比中，台灣雖然排名第九，但在人才、教育與科研競爭力的表現上較弱，在競爭激烈的全球時代不可不慎。
除了從產業角度來看，另外一個台灣需思考的面向為建立 AI 時代的國家數位主權 (Digital Sovereignty) ，即為「國家、組織和個人的數位自決能力」。包含讓一個國家從數據資料、人才計畫、軟硬體供應鏈到AI與雲端營運解決方案，都能有一定程度的掌握不受限於跨國貿易依賴或是國際地緣政治與禁令影響，從而從基礎強化一國的創新與經濟實力。
舉例來說，日本數位廳選定AWS與GCP 作為全國行政系統的雲端基礎建設，但是最近日幣匯率創新低，造成支付成本上升就成為政府頭痛問題；而歐盟晶片法案將在2030年前投入430億歐元強化歐盟的晶片設計與擴大價值鏈，也是一種從供應鏈與數據鞏固歐盟數位主權的積極做法，顯示出各國政府都需從不同規範與舉措，確保國家的數據主權與治理。
AI法規與開發標準框架逐步出爐
隨著全球數位與AI的生態系統逐漸成形，各國政府與企業皆針對 AI 與數位法規相關的討論相當熱絡，未來監管的趨勢也會影響企業的跨國營運與產品開發方針。
全球首部歐盟人工智慧法案(EU AI Act)，依照AI 帶給人類的不同威脅，把AI應用分成四種風險等級做監管，確保進入歐盟的AI 應用是可信賴並且安全的，例如透過生物辨識針對公民做社會信用評分，或是出於非醫療/安全因素在工作與教育場所用AI 判斷公民情緒都是被禁止的，最高罰則甚至可到3,500萬歐元或是全球營業額7%。
此法案最重要的一個特色就是針對高風險AI 系統的提供、開發部署、應用的供應鏈與廠商都被要求要付相對應嚴格義務，並且也需要進行風險的評估、使用高品質數據與紀錄系統性能紀錄等，確保每個環節都能層層相扣。
為了讓AI從產品開發的效率、成本與監管合規性有所本，新推出的iSO 42001 標準針對AI提出一個可驗證的AI 管理系統框架，協助企業負責任的開發系統，提升其品質、安全性與透明性等風險管理程度，確保所有利害關係人與客戶的利益都能被保障；接下來還有iSO 42005 針對 AI 影響的風險層面帶來更具體的評鑑機制。
企業在新的一年要持續走得穩健、邁開步伐，毫無疑問得抓緊AI 浪潮隨時調整策略。透過AI，企業必須要從產品服務面、組織營運面與人才策略面看得更高、更廣，才能在快速變化的市場中持續穩定前行。
(本文轉載自遠見雜誌 2024.02.02)
