数字经济-人工智能应用服务产业2024-2026专业人才需求评估调查

1数字经济：人工智能应用服务产业2024-2026专业人才需求评估调查2目录一、调查范畴 二、产业趋势对人才需求影响 三、人才需求量化分析 四、人才需求质性分析 五、人才需求综合分析 3本调查之目的为了解省内信息服务业（后称资服业）和AI新创企业（后称AI新创）在人工智能应用方面之人才需求，以建立适切的人才培训计划，减少国内厂商对于专业人才的需求落差。问卷及质化访谈之调查厂商为经主管机关核准登记在案之资服业与AI新创公司，以我省行业标准分类62中类和63中类为调查范畴。表1资服业调查范畴表行业标准6201计算机程序设计业、6202计算机咨询及设备管理业、6209其他计算机相关服务业、6311入口网站经营业、6312资料处理、主机及网站代管服务业、6390其他信息服务业调查产业说明服务等形式，提供给企业及个人产品或服务的行业均含于内。问卷调查说明总计营业额约占资服业10.05%。说明资源主管或用人单位主管。4二、产业趋势对人才需求影响随着人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技术应用的快速发展，AI应用的产品化也逐渐成为AI技术发展的重要趋势，近年来，AI的技术已经逐步迈向落地应用，尤其全球面临供应链、区域战争、少子化、低碳化等一系列挑战，企业积极导入AI技术，借以推出自家的新型商业模式。IDC于2023年10月发布了2023年V2版IDC《全球人工智能支出指南》 IT总投资规模为1,288亿美元，2027年预计增至4,236亿美元；与此同时，大多数企业也将经历技术投资权重向AI实施和AI增强产品服/务应用显著转移。Gartner的研究也认为，可预期在未来的五年内，会有更多AI技术迈向成熟的产品化应用。而根据蜂行资本(HiveVentures的)《我省AI产业趋势报告2022》，若将AI导入的成熟度一共分为0～6共7个等级，我省企业的AI成熟度从2021年 4到6级，由此可预见AI落地应用与产品化的趋势将带来更大的人力需求。为了加速AI向下落地普及，省内资服业和AI新创在推动AI产品化方面扮演着关键角色。本调查经由140份问卷调查结果暨8家代表性资服业与AI新创公司之企业深度访谈，综整出对产业现况与AI人才需求的共通性问题：(一)人才着重AI应用实务能力，缺乏跨领域合作的人才随着AI技术的蓬勃发展，资服业与AI新创企业对于AI应用的需求不断增长，但现有的人才供应却难以满足市场需求，许多资服业与AI新创企业皆表示，AI应用推广非常缺乏能将技术转化为实际应用的专业人才，这使得企业在实际项目中遇到了困难，AI技术难以有效地融入产业中，造成应用的推进速度明显放缓。而资服业与AI新创企业专家亦反映在AI专业人才中，还存在着跨领5定行业中的全面应用。(二)同业竞争揽才情形多，亟需扩充产业AI应用人才在资服业与AI新创企业中，AI人才的竞争日益激烈，主要体现在企业间相互揽才的竞争激烈程度上。大多数企业倾向于从同业中挖掘人才，因为这样的人才更容易具备相关的专业知识与实务经验。然而，这种竞争模式对于中小型资服厂商或AI新创企业构成了重大挑战。中小型企业面临着多重限制，包括：有限的设备、资源和研发经费。同时，这些企业往往缺乏具有实际应用经验的导师人数，以及完善的福利大型企业，中小型资服业者和AI新创企业在吸引、培养和留住高质量AI人才方面面临着更大的困难，这可能影响其在快速发展的AI领域中的竞争地位。面对同业间激烈的竞争抢才现象，迫切需要扩充产业AI应用人才，以确保人才流动不受不良循环影响，可透过产学合作或培养应用实务人才，扩充整体人才数量，为产业带来更多新鲜力量。(三)Low-Code与No-CodeAI产品应用能力需求扩增因应生成式AI的兴起，目前产业对于Low-Code/No-Code的AI产品应用能力人才需求大增，这种趋势反映出企业更加注重使用简便、无需深度程序设计知识的AI工具，以提升内部效率和生产力。因此对于提供AI产品及应用服务的资服业与AI新创企业而言，懂得AI应用层面的技能比纯粹懂精深程序语法更为重要。6在这样的环境下，促使资服业与AI新创企业对员工要求具备对Low-Code/No-CodeAI工具的熟练运用能力，以有效地应用AI在业务流程中，包括员工对指令的理解、如何运用现成的AI模块进行AI项目或是问题的解决、以及员工对于AI领域知识的基本理解也更为着重，并会努力强化员工对AI工具的实际应用能力，以简化复杂的技术流程并提高工作效率。(四)开源软件广泛应用，法规及资安风险认知应对应提升随着开源软件在人工智能领域的广泛应用，虽然它为技术创新和知识共享提供了平台，但也引发了法规和风险挑战。首先，开源软件的使用涉及到知识产权和责任归属等法律问题，可能导致法律纷争和不明确的法规规定。由于其开放性质，开源软件亦可能让企业难以确定应对法律风险的方法，这需要政府提供协助，进行相应的法规制定以保障各方权益。另一方面，开源软件的广泛使用也带来了安全风险，因为开源项目可能容易受到恶意攻击和漏洞利用。政府在这方面应提供对应支援，包括：投入资源进行开源软件的安全审查和监管，以确保其在应用中不会成为潜在的风险源。同时，政府还应该推动相关培训和教育，促进AI专业人才的优质培训，提高他们对于开源软件使用的合规性认知，以更好地应对相应的挑战。7三、人才需求量化分析定需要多少劳动供给，以达到某特定经济成长目标。根据经济部统计处之工年则成长至5,235亿元，年成长率高达15.46%。另从近期调查之人均产值成表2资服业AI人才需求之量化评估表景气情境乐观保守乐观保守乐观保守新增专业人景气定义乐观=持平评估人数*1.1持平=依据人均产值计算保守=持平评估人数*0.9※本调查采四舍五入呈现新增专业人才需求人数，仅供参考厂商目前人资料来源：本计划整理。8四、人才需求质性分析本调查汇整出资服业六大AI关键职缺之人才需求条件与相关信息，汇整如下表4。表4资服业AI人才质性需求分析表所需专业人招募情形最低学历/能力需求招募难易AI应用工程师负责AI相关产品之体工程师之程序撰时也具备AI应用知识，以及研发AI相中硬设备之设计开发。1电.机与电子工程细学类2资.讯技术细3软.体开发细1软.硬件系统整合2.程序设计与软件工程3.算法设计、测试与验证年困难有专业领域应用工程师专职与应用端的技现场进行技术支援1电.机与电子工程细学类2资.讯技术细3软.体开发细1软.硬件系统整合2.程序设计与软件工程3.产业智慧应用领域知识年普通有资料工程师负责将原始资料转化为可供分析的格境系统结构，精通ETL(Extract-资料。1资.讯技术细学类(06131)2软.体开发细学类(06132)3资.料库、网路设计及管理细学类4电.机与电子1资.料处理与数据库管理2数.据推理推论应用3资.料分析与视觉化年普通有9所需专业人招募情形最低学历/能力需求招募难易工程细学类因应业务需求或商业命题来建构统计并提出预测分析结决策与应用参考。硕士/1资.料库、网路设计及管理细学类2资.讯技术细3软.体开发细4电.机与电子工程细学类1.算法设计、测试与验证2数.据推理推论应用年困难有AI项目经理协助项目团队之内预算控管，并熟悉AI应用基本知识，除了需求访谈及沟需具备基本资料分析与资料视觉化等技能。硕士/1电.机与电子工程细学类2资.料库、网路设计及管理细学类3资.讯技术细2.产业智慧应用领域知识困难有AI顾问含：市场需求调查、营销策略／商业模求搜集并反馈回部门产品发展与设计团队厘清客户问题，帮助客户理解并运用AI以实现商业利硕士/1电.机与电子工程细学类2资.料库、网路设计及管理细学类3资.讯技术细1.程序设计与软件工程3.算法设计、测试与验证4.产业智慧应用领域知识困难有所需专业人招募情形最低学历/能力需求招募难易场需求及数据分析结果迭代与改进。资料来源：本计划整理。五、人才需求综合分析经调查资服业与AI新创推动AI应用主要目标有约五成为产品化贩售，而有过半数的受访业者认为最大的困难在于合适的AI人才不足，因为AI属新兴领域，人才的质与量都还有进步空间，整体供给尚不充足。此外，同一个AI应用产品套用到不同场域时都还是要进行相当程度的客制化，故而提高了导入成本，因此不同应用场域的客制化成本过高是AI应用产品化的一大障碍。而AI的产品化首要条件是具备应用效益及市场需求应用效益，倘应用扩散的前三大障碍。在界定合适的人才上，有将近四成的厂商认为落地应用产业知识是AI应用产品化人才最重要的职能，呼应了厂商在推动AI应用产品化时，所面对的场域客制化成本与市场效益需求不足等主要问题，皆需要透过具有产业专业领域知识的人才来解决。资服业与AI新创厂商对于推动AI产品化最重要的人才职能如下图所示，有近四成的厂商认为落地应用产业的专业领域知识是最重要的职能，反映出厂商在推动AI应用产品化时，面对的场域客制化的种种挑战，皆需要透过具有产业专业领域知识的人才来解决。其次是市场分析与商业模式规划的能力，占比将近四分之一，此项职能有助于找到具有商业价值和效益的应用模式和需求，因为市场始终是产品化的基础。而算法的开发与改良也有助降低客制化成本，是AI产品化不可或缺的职能之一，在本次调查AI产品化之重要职能中排名第三。职能重要性的排序，与AI应用产品化的障碍排序相呼应。AI应用产品化之主要障碍合适的AI人才不足不同应用场域的客制化成本过高应用效益或市场需求不足硬件性能与成本的限制合格的训练数据取得不易资金取得不易训练场域和实际场域的环境落差法规或政策监管障碍模型之产权归属争议0%20%说明：百分比为采用该类培训方法的企业比例资料来源：本计划整理。图1AI应用产品化的主要障碍AI应用产品化人才所需之重要职能落地应用产业之专业领域知识算法开发与改良项目开发进度控管客户沟通协调与需求管理资料来源：本计划整理。图2AI应用产品化人才所需之重要职能根据本调查结果可发现产业导入AI应用的关键在于人才，然而调查也显示企业主要猎才方式还是以同业或异业延揽为主，说明整体AI人才仍供不应求，因此只能在固定现有的AI人才库中争夺人才，但长此以往只能造成恶性循环，唯有增加具素质的人才供给才能从根本解决问题。呼应本次调查中AI人才招募困难的三大因素：新型职务需求、人才素质不足、人才数量不足，建议从水平与垂直两个面向着手解决人才问等层面的AI人才；垂直深化、优化主要解决人才质量不足的问题，并进对在职人员广泛进行AI培训有助在现有员工中提升「素质」与「数量」。由于目前AI使用门槛降低，对于非AI人员来说，可藉由在职培训水平且有层次的培训公司内部AI人才；强化人才技能。2.强化跨领域AI人才培养鼓励不同领域的专业人士参与AI相关培训，特别是跨领域人才，结合其原本产业的专业知能，以更有效地促成产业AI的落地化应用。因此除了在大专院校中进行跨域人才培养外，亦可提供针对不同领域的AI培训课程，鼓励各行各业的专业人士参与，强化AI培训与原本产业专业的结合，促使跨领域人才能够运用其原有专业能力在AI领域有更深的发展，充实其AI相关知识、强化实务应用，透过实际案例培养学员解决实际问题的能力，促进AI技术在不同领域的实用化，除可扩大整体AI人才的数量供给，更有助于AI的落地化应用发展。3.强化产学合作近年来由于少子化等趋势，我省STEM领域毕业生供给面临衰退，可透过推动AI人才培养与合作计划，协助企业与学校制，确保双方能够有效资源共享，共同培育AI专业人才及未来潜在的AI人才，