AI產業鏈興起,生成式AI帶來「賦能」與「創新商模」兩大新助力
文: 張榮貴 /
發表日期:2024-09-25
Photo on Unsplash by Igor Omilaev
隨著第四波人工智慧熱潮的興起,愈來愈多的產業將資金投入到人工智慧的研觀察2020、2021年的AI 100企業名單,從AI運算時需要的AI處理器(Artificial Intelligence Chip)、AI模型的開發(AI Model Development)、自然語言處理及電腦視覺(NLP, NLG, & Computer Vision)、語音辨識(Speech Recognition)、深度學習加速器(Deep Learning Accelerators)、特徵與AI營運平台(Features stores and MLOPS Platforms)、IT營運自動化(IT & DevOps Automation),以及到最末端的開發營運監控(DevOps & Modeling Monitoring),整條AI應用的產業鏈都有相關企業入選,可以看出產業與AI間緊密的雙向互動。
科技專家著重於AI技術研發,產業企業透過應用這些AI技術,解決企業問題,兩者的互動讓AI產業化的趨勢更加明顯,這也代表著產業已從「產業AI化」發展到「AI產業化」。
Gartner在2020、2021年十大科技趨勢指出,透過增進人類賦能(Human Augmentation),讓人們更易使用智慧應用來提升解決問題能力,企業需要具備隨時隨地接受顧客決定的通路進行互動,這就是隨處營運(Anywhere Operation)的能力。在管理角度上提出AI工程概念,在資料、模型、應用的營運管理能在企業內更有效地被運用、管理與發展,而AI安全(AI Security)議題,將是未來AI技術發展與應用過程需要注意的,尤其是要能透明化與可追溯性(Transparency and Traceability),這些科技趨勢提出產業發展與智慧應用指引,讓產業在應用AI科技有更多角度來思索更好的發展。
AI技術不但促使許多產業AI化,也能實際被各項產業應用,產業需求變大。為加速服務產業,AI公司也漸漸形成專門提供AI技術服務,然後由有能力整合產業需求的公司,來提供完整產業智慧應用,而逐漸形成具有上下游的AI產業鏈,此稱之為AI產業化。
2022、2023年CB insights更進一步將AI 100入選的企業分成三大類,分別是跨行業應用,行業特定應用及AI開發工具。這表示有愈來愈多智慧應用具備支援跨產業能力,如銷售與客服、回饋分析、工程設計、AI助理與人機介面、味覺科技等。從這樣的變化可以發現,智慧應用也將具有在各個行業提供服務的能力,加速產業的智慧應用發展,造就AI跨行業應用的趨勢。
2023年,生成式AI快速崛起,AIGC(AI Generated Content)人工智慧應用所產製的內容也成為企業的發展助力,且與以往AI不同的是, 生成式AI能自行創造出全新且未曾有過的內容。
生成式AI帶來兩大助力,其一是「賦能」,也就是能快速增強生產力,就好比一位不擅長寫作的求職者,只要將想要表達的主旨和目的告訴ChatGPT的生成式AI工具,就能完成一篇完美的履歷。生成式AI已可以協助生成行銷文稿、推廣文宣、顧客回函等,大幅提升工作效率,減輕工作負擔。
其二是「創新商模」,在生成式AI的幫助下,催生出前所未有的全新商業模式。例如,有餐廳業者希望在官網上建立智能機器人,用以回答客戶對於營業時間等相關問題、協助訂位或預定餐點,除了有效減少服務客戶的人力,也能因提早獲知顧客欲訂餐點,事先準備適當食材。而若預估當日食材可能有剩,就可以透過智能機器人發送優惠訊息給其他潛在顧客,提高他們前來消費的意願,降低餐廳食材的浪費。
從上述情境可以發現,透過智能機器人與顧客互動,可以進行行銷、推廣、服務客戶,提升消費意願,在必要時才由人力介入處理。此種新樣態的企業經營方式,將整合更多科技應用,讓企業發展得以迅速成長。
從2018年的AI智慧應用發展,2019年的產業AI化、2020年開始AI產業化、2021年AI產業形成、2022年AI跨產業應用、2023年生成式AI崛起、2024年客戶價值提升的發展。可以說,這幾年AI與產業間的發展相輔相成,AI技術更成為各產業發展的關鍵,並同時帶來產業變革。
►►本文摘自:《AI 2.0時代的新商業思維》第3章。
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AI 2.0時代的新商業思維:透析AI運作原理,賦能AI數位即戰力,打造產業再升級的智慧應用
電子書 NT$ 385
紙本書 NT$ 550
本期內容簡介
.當機器比你更會思考,你的職場下一步在哪裡?
未來,AI 應用就像取得App 一樣簡單且隨手可得,消費習慣跟著改變,迫使企業也必須改變,甚至必須走在消費者之前。
懂消費者的服務才是智慧化服務,不懂消費者的服務只是自動化服務,如何進行數位轉型,才能真正邁向智慧化服務?
張榮貴博士有超過30年以上的軟體開發經驗,近年積極推動產業AI智慧應用發展。他特別將輔導上百家企業產業AI化的過程中,針對非技術背景的產業人士所遇到的難題,在本書中提供解方。從了解AI技術的思維、本質、特性、方法,再到應用於實際場景的作法逐一說明,全面建構AI的思維地圖,協助企業數位轉型,加速應變的腳步,進而創造新的商業模式,成為領先業界數位轉型的先行者!
產業AI推動師張榮貴,從五個面向帶領大家從了解AI思維到實際應用,全盤掌握如何真正做到人機協作,以及AI時代必須提前因應與具備的能力。
面向一:理解生成式AI 發展趨勢與數位轉型
科技發展與朝向以「人」為中心的方向正在進展,技術進展也促使產業數位轉型,而轉型背後正是AI 技術的推波助瀾。
面向二:從人工智慧歷史與思維看到轉型的方向
從AI 發展歷史軌跡看到的啟示與人類具有偉大思維力量,正是因為這股思維力量才能造就技術應用發展力道,唯有理解背後的數據思維,才能真正發揮數位轉型。
面向三:學習人工智慧技術思維
以TAMAM 架構看出AI 技術全貌,是產業人士學習AI 的有利工具。同時透過介紹AI 應用案例解析,運用TAMAM 架構來理解AI 科技的應用方法。
面向四:人工智慧管理思維與治理
理解如何讓AI 技術落地,以及發展出生根於產業的AI 管理思維,並介紹AI 科技產生負面效果之解決方案的AI 治理觀念。
面向五:提早因應人工智慧的影響
提出AI 對職能變革的觀察,並建構一個AI 對職能影響的三大效應,讓每一位職場工作者能看清問題本質,並及早因應。
閱讀本書不需要具備任何背景與先修知識,只要以日常經驗就可以閱讀與學習AI。
專業推薦
數位發展部
黃彥男 數位發展部 部長
胡貝蒂 數位發展部 主任秘書
呂正華 數位發展部 數位產業署 署長
林俊秀 數位發展部 數位產業署 副署長
經濟部
郭智輝 經濟部 部長
楊志清 經濟部 產業發展署 署長
邱求慧 經濟部 產業技術司 司長
學術界
許輝煌 淡江大學 學術副校長
郭耀煌 成功大學 副校長
簡禎富 清華大學 執行副校長
廖弘源 中央研究院資訊科學研究所 所長
產業協會
余孝先 工研院 總營運長
邱月香 全球數位產業聯盟協進會 理事長
沈柏延 中華資訊軟體協會 理事長
卓政宏 資策會 執行長
曾國棟 中華經營智慧分享協會 理事長
未來,AI 應用就像取得App 一樣簡單且隨手可得,消費習慣跟著改變,迫使企業也必須改變,甚至必須走在消費者之前。
懂消費者的服務才是智慧化服務,不懂消費者的服務只是自動化服務,如何進行數位轉型,才能真正邁向智慧化服務?
張榮貴博士有超過30年以上的軟體開發經驗,近年積極推動產業AI智慧應用發展。他特別將輔導上百家企業產業AI化的過程中,針對非技術背景的產業人士所遇到的難題,在本書中提供解方。從了解AI技術的思維、本質、特性、方法,再到應用於實際場景的作法逐一說明,全面建構AI的思維地圖,協助企業數位轉型,加速應變的腳步,進而創造新的商業模式,成為領先業界數位轉型的先行者!
產業AI推動師張榮貴,從五個面向帶領大家從了解AI思維到實際應用,全盤掌握如何真正做到人機協作,以及AI時代必須提前因應與具備的能力。
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科技發展與朝向以「人」為中心的方向正在進展,技術進展也促使產業數位轉型,而轉型背後正是AI 技術的推波助瀾。
面向二:從人工智慧歷史與思維看到轉型的方向
從AI 發展歷史軌跡看到的啟示與人類具有偉大思維力量,正是因為這股思維力量才能造就技術應用發展力道,唯有理解背後的數據思維,才能真正發揮數位轉型。
面向三:學習人工智慧技術思維
以TAMAM 架構看出AI 技術全貌,是產業人士學習AI 的有利工具。同時透過介紹AI 應用案例解析,運用TAMAM 架構來理解AI 科技的應用方法。
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理解如何讓AI 技術落地,以及發展出生根於產業的AI 管理思維,並介紹AI 科技產生負面效果之解決方案的AI 治理觀念。
面向五:提早因應人工智慧的影響
提出AI 對職能變革的觀察,並建構一個AI 對職能影響的三大效應,讓每一位職場工作者能看清問題本質,並及早因應。
閱讀本書不需要具備任何背景與先修知識,只要以日常經驗就可以閱讀與學習AI。
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數位發展部
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經濟部
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學術界
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廖弘源 中央研究院資訊科學研究所 所長
產業協會
余孝先 工研院 總營運長
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沈柏延 中華資訊軟體協會 理事長
卓政宏 資策會 執行長
曾國棟 中華經營智慧分享協會 理事長