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。