近幾年來人工智慧產業應用變得越來越熱門，AI的商業化在加速產業數位化方面發揮了顯著的功用，同時也能透過提升勞工生產力和生產自動化的途徑推動生產力成長。根據Statista的統計數據顯示，2020年全球AI相關市場規模估計為225.9億美元，相較去年的146.9億美元成長了53.8%，至2025年更將成長至1260.0億美元，等於在未來五年尚有超過1000億美元的成長空間。

 人工智慧應用的發展，與全球產業經濟的未來息息相關，近年來AI的發展也已衍生出越來越多的產業應用，而其中在高科技製造業方面，更是積極地進行導入與研發，以求在競爭激烈的高科技領域搶得先機。經濟部工業局以工作內容為主軸，依此來釐清製造業AI人才之分工結構與工作性質，歸納出製造業產業發展AI應用所需的五個關鍵職缺，包含AI應用工程師、專業領域應用工程師、資料工程師、AI與資料科學家與AI專案經理。

根據調查顯示，上述五大關鍵職缺的招募難易度各不相同(詳見圖3)。在五大關鍵職缺中，AI與資料科學家是招募最困難的職缺，有高達45%的廠商表示該職缺的平均招募時間需達半年以上，比例遠高於其他AI關鍵職缺，主要原因為AI與資料科學家的技術進入門檻高，且目前並沒有成熟有系統的人才養成管道所致。然而從產業實務的層面來看，AI與資料科學家卻是目前發展製造業AI應用最為關鍵的角色。

根據調查結果亦可發現，目前人才市場上AI與資料科學家職缺高達八成要求碩博士以上學歷，為五大關鍵職缺之最，顯示其對於研究能力之要求高於其他關鍵職缺；年資和起薪的條件上也相對較高，突顯其高技術的價值；從延攬管道來觀察，AI與資料科學家與其他職缺相比，從既有員工培訓之比例最低，自同業延攬和學校端培育的比例則最高，亦可見其人才之稀缺與培育之困難。業界也普遍反應AI與資料科學家人才不足，高階AI人才的招募困難一直是業界在AI應用上所面對的一個重要問題，如果想將製造業AI產品化，要如何培養演算法人才將是關鍵。

隨著AI在各行各業的應用越來越廣，就業市場上對於擁有相關技能的AI人才需求也快速增加。由於目前AI應用發展所帶動的AI人才需求增速高於新AI人才的產出速度，因此儘管學校端已不斷加開課程、增加入學人數和開發新學程以滿足學生的需求，但就業市場上仍普遍出現AI人才短缺的情況，尤其是具有實做經驗的AI人才更是缺乏。就業市場上AI人才的供不應求，已直接影響到部分企業的AI發展進度，連帶影響到AI應用所能帶來的生產力提升和經濟成長落實的速度。換言之，現階段產業AI化的轉型速度，將很大程度地受到專業AI人才的供給量是否足夠的掣肘。因此，各國政府在政策上是否能使國內AI人才的供應順暢無虞，將成為各國AI技術與應用發展競爭力能否持續提升的一大關鍵。