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企業決定導入ai，要怎麼來啟動？企業導入ai時需要重視的關鍵點在哪？
2023太毅國際「人才發展數位化論壇」第3場講座，邀請到digit spark集團培訓長暨水源資本副總 林軒宇 老師來與我們分享，企業導入ai技術會面臨到的挑戰，以及哪些是ai時代下企業不可少的關鍵能力。
開場前老師向大家提出幾個問題，各位身上是否有穿戴式裝置？你會理解裝置內的數據？會去觀察這些數據嗎？現在每種裝置都有相當重要的數據資料，比如說gps，反映移動的距離、路徑、時間，這些資訊也為優化、服務提供了參考的資訊。 同時這也是數據時代每位決策者的決策模式，透過數據帶來更精準的決策。本次分享逐一從「數據大同」、「數據科學」、「數據素養」這三大環節來分享，企業邁向數位化過程需要掌握的事項。
part.1 數據大同：萬物皆可與數據連結
新時代重要資產「數據」
ai時代下，「數據」和「人」之間出現新關係。當萬物互聯，就能將更客觀的數據紀錄下來，對行為預判與風險察覺有更準確的依據。過去，石油曾被視為世界上最寶貴的資源，然而時至今日，「數據」已經取而代之，成為當今最具價值的資產之一。
當前，享譽國際的期刊與皆一致強調了對「數據」的共通詮釋，即認為在未來，「數據」將日益成為關鍵資源，對於知識工作者而言更將引發一場革命性的轉變。然而，這種轉變的實現必須建立在數據的精心提煉之上，而這正是本次論壇旨在深入探討的核心主題。
什麼阻礙了「數據」的運用
在談論如何運用數據之前，我們需要先了解一些阻礙人們有效運用數據的因素。林軒宇老師以他作為企業數位化角色的經驗分享，指出許多客戶在心中將數位化視為一項挑戰。這主要是因為這些客戶長期以來積極地嘗試挖掘數據背後的價值，嘗試進行預測分析，甚至建立自己的演算模型。然而，投入了大量的時間和經驗後，結果卻常常事倍功半，並未取得預期的價值。
然而，我們也觀察到，在開始探索企業數據的價值之前，需要反思企業對於「數據」的態度。首要的步驟是讓團隊將「數據」視為一項工作任務，從而讓團隊明白搜尋數據資料是一種責任，同時也需要去深入探索數據所蘊含的價值。
如何開啟大規模數據應用？
ai工具在人力資源領域的共通性在於其能夠解讀眾多數據，並從中推論出結果。這些結果可以涵蓋價值預測、精確用戶行為分析，以及組織內外風險的詳盡分析，這都是ai所提供的價值。然而，要實現這些成果，必須先將公司的實體事件轉化為數據，例如將各種流程數據化，供ai進行分析。因此，在企業內部，良好的資料管理成為實現數據化的首要任務。
part.2 數據科學：管理的資訊革命
企業數位轉型常碰到的挑戰是什麼？
老師分享在輔導企業時，主要碰到的三大挑戰：
挑戰1：信賴度
在數位轉型的過程中，許多高層管理者更傾向於相信人而非僅僅依賴資料。然而，這對管理者而言卻是一項相當具有挑戰性的任務。這是因為在做出資訊判斷時，許多管理者往往在思考著信任的來源：是來自於ai，還是來自於提供資料的提供者。
挑戰2：數據認知
資料數據化的價值，如果只有少數人理解如何運用這些數據，則數據的價值無法充分實現。甚至影響到決策的制定。因此，在推動數據化過程中，有必要讓組織內的所有成員深刻認識數據的重要性。
挑戰3：數據文化
企業是否能培養起以數據為主導的好風氣呢？想像一下，企業就像是被數據動力所帶動的引擎。在這樣的情況下，我們所問的不再是「我們要如何處理這些數據？」或者「我們想得到什麼答案？」，而是「我們需要了解哪些信息？」這樣的問題更專注於從數據本身中挖掘出更多的洞見，揭示出支援企業決策的因果關係，甚至預測可能出現的風險。換句話說，所謂的數據文化，並不僅僅是擁有提問的技能，更包含了對事物深入思考的能力。
延伸閱讀：《危局》數據隱私權抬頭！如何合理運用資訊的數位難題
企業數位化成功案例分析
前面提到數位轉型時很多員工不太能接受，這會導致企業發展愈趨緩慢，最重要是人對於這件事情的意識。怎麼讓大家正確地去看待數據化，並轉化成企業的良性文化。
老師分享自身在輔導企業與內部實踐的經驗，首先建議每個部門制定自己的計劃，以便有系統地推動數據化和ai化，從而改進業務流程。初期的重點在於優化業務部門的流程，同時要求採用ai工具。此外，也建議透過獎勵競賽的方式來激勵部門達到目標。這些目標可能包括節省時間、降低成本以及提高工作效率等方面。
舉例我們經常需要在客戶互動中進行反覆確認，然而這種溝通過程往往耗費大量的成本。為了解決這個問題，某個部門開始採用ai工具，例如chatgpt，以顯著提升內容的效率和品質。這些改進不僅僅體現在個體層面上，更是將效益轉化到整個組織的工作流程中。
6步驟提升企業成功導入數位化
如何幫助企業降低對外來新生科技的排斥，同時提高接受度，林軒宇老師分享，人資夥伴可以採取以下6個步驟：
步驟1：訂定全公司的訓練目標。
這並非企業內部主導，而是由各部門決定在業務流程上如何實踐，這一步驟的關鍵在於讓各個部門參與訂定培訓目標，使其與實際業務流程相關聯。
步驟2：設計職能角色的學習機會。
這一步的核心在於深入了解每種角色所面臨的挑戰，並根據不同的職務提供學習機會。舉例來說，在一家銀行中，客戶服務部門可能需要學習如何運用ai來提高客戶滿意度，而風險管理部門則可能關心如何利用ai來預測風險。
步驟3：優先採用虛擬方式提供訓練
使學習可以靈活地根據需求進行調整，最終讓每一個人都能使用。
步驟4：激勵學習動機
利用宣傳活動、獎勵和誘因來激發員工的學習動機。這一步的關鍵在於激發員工參與學習的興趣。
步驟5：確保主管了解公司提供的學習計畫
確保主管對於學習計畫的內容有清晰的了解，這樣他們可以更有效地引導和激勵員工參與學習。例如，一位部門經理可以鼓勵團隊成員參加特定的ai培訓課程，以應對即將到來的專案。
步驟6：鼓勵實作參與
鼓勵員工參與實際的專案和實作，讓他們能夠將學到的知識應用到實際情境中。例如，一個市場部門可以使用ai來分析客戶行為數據，從而制定更有效的行銷策略。
在既有職能描述加入「數位素養」概念
假設企業將「數據素養」融入到員工所需的職能之中，並將這概念納入個人發展計畫（idp）。在現有的職能描述中，融入「數據素養」的概念，藉此促使每位成員在內部實踐數位化能力的養成。因為驅動數位轉型的過程中，涉及的不僅僅是數位本身，還有與數位相關的各種職能角色，這些角色可以跨足多個部門，運用各種工具和概念。這樣的跨領域應用，將能夠更有效地推動企業的數位化轉型。
part.3 數據素養：人人必備的識讀力
在企業內，每個人都對數據有著清晰的概念，並且明白數據有助於提升工作能力。這正是良好的數據素養文化的體現。林軒宇老師指出，培養數據素養可以從日常生活中開始，然而，若僅將數據素養視為獨立的職能進行訓練，此種訓練無法實現真正的潛移默化效果。
要建立強大的數據素養文化，需要在全體員工中灌輸對數據的正確理解和運用。這不僅是單一的技能培養，更是一種全面的思維方式。舉例來說，當市場部門收集銷售數據並將其分析後，他們應該能夠清楚地解讀數據背後的故事，進而提出影響企業策略的建議。同時，行政部門使用數據來優化流程，能夠更高效地管理資源和預算。這種全面的數據思維貫穿於各個層面，促使每位員工在日常工作中更有彈性和洞察力。
因此，數據素養文化的建立需要從教育、培訓以及領導層的榜樣帶動開始，使數據思維成為企業內的一種共識，而不僅僅是個別部門的專業領域。這樣的文化能夠增強企業的創新力和競爭力，從而實現長期的成功。
培養「數據素養」的四大特點
我們在談數據素養的時候，實際上涵蓋了幾項核心能力：讀取數據、用數據工作、分析數據，以及運用數據進行有效溝通。舉例來說，這包括了能夠運用數據來支持論點或驗證直覺的能力。僅有這樣的數據素養，才能真正凸顯個人在職場中的價值。這種素養使個人能夠更有深度地處理資訊，從數據中抽取有價值的見解，並將這些見解有效傳遞給他人。正是這種數據素養，促使人才在數位化時代的環境中更具競爭力，並能為組織的成功做出實質貢獻。
1. 讀取數據
這項能力涉及在觀看數據或資訊時，同時理解背後的因果相關性。舉例來說，假設你是一位市場分析師，你收集了一批關於產品銷售的數據。通過仔細閱讀這些數據，你能夠識別到某些特定的促銷活動與銷售增長之間的關聯，從而能夠提出更有針對性的市場策略。
2.用數據工作
在數據素養的世界中，用數據工作是提高工作效率的關鍵。舉例來說，想像你是一名財務分析師，你必須處理大量的財務數據來進行報告。透過適當的數據工具和技巧，你能夠更快速地整理數據、生成圖表和報告，讓你在工作中更高效地運用數據。
3.分析數據
這項能力涉及分析大量的數據和資訊，以協助做出更明智的決策。例如，假設你是一位醫療研究員，你需要分析大量的臨床數據來評估一種新藥的效果。通過仔細分析數據，你能夠確定藥物是否達到預期效果，從而對進一步研究和治療方案做出有根據的決策。
4.用數據溝通
這一能力涉及將從數據中獲得的結果、分析和洞察進行有效的傳遞，讓數據成為企業內部的溝通語言，這是ai時代下企業內要培養的思維。例如，你可能是一位市場營銷經理，你使用數據分析來證明一項新市場策略的效果。通過以清晰和易懂的方式呈現數據，你能夠向團隊傳遞關鍵信息，並促使他們更好地理解並支持你的決策。
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比工具更重要的關鍵因素「數據素養」
資訊爆炸的時代，生成和收集大量數據變得輕而易舉，然而，比起這些工具，更關鍵的因素在於「數據素養」，因為若這些數據不能被人理解，那麼就失去了他的意義了。
在企業邁向數位化並運用各種數據進行工作時，數據的傳遞與溝通在組織內部變得至關重要，它是確保企業繼續運作和持續成長的關鍵要素。組織成員的數據素養將決定未來的走向，能否以數據素養的觀點來改善工作流程，進而提升企業的價值。換句話說，數據素養不僅是掌握數據工具，更包含了能夠有效地理解、應用和分享數據的能力。只有具備這種數據素養，企業才能在日益競爭的市場中脫穎而出，實現持續的創新和成功。
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