AI 現已發展至能執行許多專業任務的智慧代理（AI Agent），除了數位員工、加速員工學習，這樣的代理概念更發展出 LLM Agent 的專業數位分身（Professional Digital Agent，PDA），可以藉由專業數位分身來完成更複雜、更智能化的任務。
文／Nica
人工智慧（AI）正以劃時代速度改變世界。從生成式 AI 創造逼真虛擬世界，到加速科學研究進程，再到 AI 代理賦能各產業，影響力無所不在。然而，AI 的快速發展也帶來新挑戰，尤以 AI 人才短缺為甚。台灣企業在導入 AI 的過程困難重重。培育 AI 人才、探索 AI 應用場景，成為台灣企業亟待解決的問題。
2025 年才開始，人工智慧（AI）發展勢如破竹，不僅在技術上取得重大突破，更在各行各業掀起熱潮。生成式 AI 的進步，讓虛擬世界更逼真，為遊戲、娛樂和教育產業帶來全新體驗。AI 在科學研究領域的應用日益廣泛，加速藥物開發、新材料研發和氣候模擬等進展。此外，AI 代理的出現，賦與機器更強大的能力，執行更複雜的任務。以國防安全領域為例，AI 比重也越來越高，無人機、智能武器系統和 AI 驅動的情報分析，都成為提升國家安全防禦能力的重要手段。
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隨著 AI 應用的普及，帶動 AI 晶片需求的攀升，引發各大科技巨頭對 AI 晶片市場的激烈競爭。AI 的快速發展不僅對科技領域產生影響，就業市場也產生巨大變革。一方面，AI 應用創造大量新工作機會，如 AI 工程師、資料科學家等。另一方面，也取代部分傳統職務，衝擊勞動力市場結構。處於 AI 時代，工作者需要不斷學習 AI、巨量資料、網路安全這類新技能，提升競爭力。企業需要積極轉型，培育 AI 人才，將 AI 技術融入業務，提高生產效率和產品創新能力。AI 發展帶來挑戰也帶來機遇。個人和企業都需要積極應對，把握 AI 發展帶來的契機。
培育 AI 人才、探索應用場景：台灣企業加速 AI 轉型之路
「2025 CIO Insight 調查報告」指出，企業在規劃 AI 算力時，最重視的考量因素依序為安全性（4.6 分）、成本（4.6 分）、人才（4.2 分）。其他則包括可擴展性、永續性、供應商可靠性、易用性、法規遵循、效能以及與現有 IT 環境的相容性。CIO Insight 調查也顯示，台灣企業導入 AI 面臨的最大挑戰是人才短缺。企業擔心高昂的導入成本，且尚未找到明確的 AI 應用場景以及對資料安全和隱私的擔憂，導致許多企業裹足不前。缺乏 AI人才，使企業在導入 AI 時，面臨技術門檻高、風險難以評估等問題。政府、產業和學界應協同合作，培育 AI 人才，降低導入成本，協助企業找到適合的 AI 應用場景並建立完善的 AI 治理機制，加速台灣 AI 產業發展。
為加速台灣 AI 產業發展，產學合作、企業內部訓練及 AI 驅動學習平台如「myLLM 產學服務聯盟」將扮演關鍵角色。myLLM 能透過多元化的 AI 應用場景，如生成式內容和 AI 代理，協助企業快速培育 AI 人才，並找到適合的 AI 應用場景，加速智慧轉型。
myLLM 是一款 AI 平台，透過模組化設計和雲地整合，提供企業高度靈活的 AI 解決方案。其獨特的 Agentic SOP-Driven Engine 賦予 AI 高度自主性，使其能敏捷應對各種任務。專業數位分身「myPDA」（Professional Digital Agent）成功展示 AI 代理在各領域的知識應用潛力（Domain Know-how），如自動化任務、提供決策支持等。myLLM Studio 的 LLM 開發平台能協調管理眾多 AI Agent，實現高效分工合作，提供全面的 AI 解決方案，取得競爭優勢。
打造 AI 菁英：從校園到職場的全方位培育策略
教育部 TAICA 聯盟整合大學資源，企業則強化在職訓練，共同推動 AI 人才培育。此外，AI 技術本身也能成為培育工具。如「陽明交通大學的 myLLM 聯盟」，善用 AI 打造個人化學習體驗，加速產業 AI 人才養成。產學合作與 AI 技術的結合，能為台灣 AI 人才培育開創新局面。
例如，企業必須提供「多樣化」的 AI 在職訓練。內部培訓課程能讓員工從公司內部專家或外部講師身上學習到實務經驗；線上學習平台則提供彈性自主的學習方式，讓員工能隨時隨地進修。此外，工作坊和研討會能讓員工與業界專家交流，掌握最新 AI 趨勢。最重要的是，專案實踐能讓員工將所學應用於實際工作中，加速技能提升。
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AI 正驅動學習模式的革新，透過個人化學習路徑，提供更有效的 AI 教育。線上學習平台如 Google Cloud Skills Boost、AWS Training and Certification、Microsoft Learn 等，提供針對雲端平台深入學習管道。Kaggle 則是透過競賽方式，讓資料科學家實作 AI/ML 技能。AI 能分析學習者需求，推薦適合的學習資源，並提供即時反饋。AI 驅動的線上學習平台為企業培育 AI 人才提供嶄新解決方案，幾乎都有提供針對企業客製化培訓服務，例如 Kaggle for Business。企業藉由這些平台透過競賽、認證和客製化課程，加速雲端轉型，培養符合企業需求的 AI 人才。AI 驅動的個人化學習，將為產業注入新動能，培育更多符合市場需求的 AI 人才。
擁有認證並不保證能勝任工作，但確實能為企業提供快速、客觀的篩選標準。CIO 可以將證照作為招募人才的參考，結合面試、技術實務測驗和推薦信等，綜合評估候選人能力。以 AI 工程師、機器學習工程師為例，這兩個職位對實作能力要求較高，因此 Artificial Intelligence Application Certification 會是更有力的證明。而資料科學家除了實作能力，還需要有良好的統計學和資料分析能力。Artificial Intelligence Certification 和 Artificial Intelligence Application Certification 這類認證都能證明其在 AI 領域的素質。企業也可以考慮與提供認證的機構合作，或贊助員工與相關培訓課程，提升團隊的整體 AI 素質。
總結
AI 時代來臨，企業面臨前所未有的轉型契機與挑戰。人才培育、技術佈局及風險管理是成功關鍵。人才是企業的核心，應積極培育 AI 人才、擴大 AI 課程、提供在職訓練、促進產學合作，並善用 AI 驅動的學習平台，打造個人化學習體驗。
同時，招募具有國際認證的 AI 專業人才，建立AI人才庫，提供具競爭力的薪酬福利，吸引和留住頂尖人才。AI 代理技術更是企業實現智慧轉型的關鍵，可自動化任務、提升決策效率。此外，台灣擁有獨特的利基資料和硬體製造能力，應善用這些優勢，發展針對特定產業需求的 AI 模型。
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AI 應用帶來好處，也伴隨風險。企業應制定完善的 AI 治理政策，確保資料安全，並選擇可靠的 AI 供應商。此外，隨著 AI 的普及，倫理和社會影響也日益受到關注，積極參與相關討論，將倫理考量融入 AI 應用開發和部署是企業的社會責任。完善的風險管理，才能確保 AI 技術負責任發展，降低潛在風險，為社會帶來正向影響。
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