2024年初，我跟幾位企業領導者閒聊，他們都不約而同的提到了AI應用，我認為今年會是整個產業的AI加速落地期。當企業已經都決定擁抱AI，進一步要問的是：下個時代，會需要什麼樣的人才？
現在市場需要的AI人才有3種，分別是開發、導入與使用。對我而言，台灣不缺開發技術的人才、懂得使用AI的人，可透過訓練與應用養成，這是過去5年很多企業在做的事。
隨著生成式AI技術的成熟與落地，台灣企業最重要的、也最缺乏的，是將AI導入企業的先遣部隊，這群人不一定來自於傳統的資訊科學領域，也不見得對語言或程式模型很熟悉，他們擁有的，反而是將產業需求與痛點，轉成提問的能力。
可惜的是，台灣教育與企業需求的AI人才養成之間，有巨大的鴻溝。台灣教育體系下的學生，多數時間都被教育成已經習慣於一個問題，只會對應一個答案，鮮少擁有如何發現、定義問題，與解構問題的能力。
以至於多數人在面對一局生意、一個趨勢的時候，很少能提出宏觀且全面的問題，引導出解法。但如今，我們更需要的人才是，能夠跳脫既有思維、拉升層級，把問題格局放大的破局者。
前陣子我跟我的孩子有場對話，讓我再次體會問對問題的重要性。他分享，同學母親藉助ChatGPT，籌備孩子的生日餐會，但其與AI協作的方法，有值得思考的空間。
想辦餐會，同學母親卻從「如何料理紅燒獅子頭？」詢問起；但把視野拉高一點，問「生日餐會應該怎麼辦？」會更貼近她的需求；但最好的問法或許會是：「一個16歲的女孩想要什麼樣的生日宴會？」
第1種問法，以「怎麼解決已知問題」為起手式；第2種問法，從整個需求出發；第3種，則是要透過生成式AI，找出全域最佳解。而AI給你的答案，可能是你原本連想都沒想過的。
如今，AI技術能夠提升工作效率，已是共識，但我認為，人與AI協作不該僅止於現況，而是讓它帶給我們超越人類的想法、提供突破框架的想像。
台灣是全世界AI經濟生態圈中，從設計製造到產業應用，擁有最完整人才面向的場域，而且極具可塑性。但我們尚未挖掘、培養出大量可以問出好問題的人才。
這群能夠看見產業的需求跟痛點，又對AI技術有熱情及認知的人，才是真正在下一個階段，能夠撬動企業轉型的槓桿、進而成為擁有領導企業升級能力的造局者。
