【文／吳俊毅 圖片提供／達志影像、東方IC】
日本En-Japan去年底舉辦了AI面試體驗會，透過與智慧手機的對答，來完成面試，求職者各有正反面意見，有的認為可以避免以貌取人、更有安心感，也有求職者認為無法與面試官有說有笑的大談人生經歷，較為沉悶；南韓也打造出可以快速分析求職者的履歷自介，更能分析面部表情、肌肉動作、心跳等變化，做出綜合評估，提供給人事負責人。似乎透過AI就能完成一切事項，但也有公司如ANA 航空、Softbank，即使透過AI分析求職者的文件，依然會透過人力查閱資料，「因為錄取的人是將來一起共事的夥伴，始終需要用人的眼去看清楚」。
除了外部徵才外，AI能做的當然不只如此，IBM是新科技的領航者之一，它就導入「Blue Matching」AI系統，透過這套系統，處理申請內轉職員的資訊－包括以前的職位、技能、經驗、工作地點以及表現，再據此推薦合適的職缺，推出一年多來，約有12％員工用它尋找組織內部的新職位。瑞士信貸(Credit Suisse)也透過AI技術，幫助員工分析最適合自己的工作，並透過這樣的分析結果來進行人事調整，讓超過300個想要離職的員工放棄跳槽。
人類掌握決策權
《世界經濟論壇》(World Economic Forum)在討論未來工作樣貌時提出：35％的工作技能在5年內都會被改變，人工智慧等新科技、新工具的應用對於「行政專家」角色衝擊最大。資誠聯合會計師事務所暨聯盟事業人資長林瓊瀛認為：「單一功能或附加價值較低的HR工作的確極大可能被AI取代。」然而，有人的地方就會有矛盾，林瓊瀛笑說：「這也是為什麼很多人說人資從業者不會被機器取代的原因，因為無論哪一個未來工作環境，只要公司還有員工，就存在人與人之間各種複雜的問題待解決。因此，能善用人工智慧新工具的人資從業者必須保有競爭力，在提供HR解決方案的同時也要思考如何使用社群聆聽分析(Social Listening Analysis)等工具輔助專案產出。未來的世界將由AI歸納例行的大量行為、分析趨勢，再由HR判斷與決策，好比最後仍是人類決定是否僱用一名新員工，不是機器，但各種數位工具將讓使用人決策更透明、快速。」
其實HR目前做的似乎還沒有充分利用新科技，104資訊科技人資長鍾文雄提到，目前在企業、人力銀行中進行大數據分析的僅止於研發團隊、研發科學家，人資顧問還沒有充分使用這一塊，目前僅是拿到分析後的數據進行解析。例如：研究團隊透過大數據將各企業對各種職務（行銷、業務、資訊工程、研發、人資、總務、財務人才）最重視的特質找出來後，便提供這些資料給人資顧問，讓他們能將這些特質列入優先篩選的項目作為人才媒合依據。而人資該如何提昇自我？鍾文雄提到HR在美國最被企業CEO、管理大師詬病的是，他們不懂自己企業的專業與商務知識。如果連這種基本功都沒有，怎麼找到合適的人才？例如：生技醫療人才必須了解自己所屬產業的未來發展趨勢；通訊業上班就要懂4G、5G、封包、寬頻、數據傳輸等技能；房仲業則要到分店實習，理解員工的日常業務與專業知識，將這些「Domain Know How」更精進，才能徹底發揮選用育留的專業技術與功能。
精準找尋人才
對於第一線接觸東森購物與東森新聞雲總經理陳安祥來說，有效處理大數據應用幾乎是不可避免的課題，他談到在現代，大家都希望可以將訊息精準投遞給需要的人，接收者只要一鍵就可看到他想看的、想買的，這就需要AI與大數據的結合。東森新聞雲與東森購物擁有各自的會員資料，例如：讀者的閱讀習性、消費者的使用行為，包含名字、購物時間、金額、購買頻率⋯⋯等。對東森而言，有了這些資訊便可進一步預判對方的需求，提供更多他有興趣的消息。
但是陳安祥也坦言，目前東森的大數據科技多用在生意面，例如：怎樣增加營收、減少成本浪費，尚未擴展到HR徵才與管理方面。但陳安祥也已觀察到有些HR管理層面需要借重人工智慧與大數據。針對預先判斷員工發展的做法，東森新聞雲、東森購物每季都做考評、每季發獎金，這樣的做法有助於觀察同仁的狀態，透過長期累積出來的考評曲線，也能幫助公司看到同仁在不同崗位是否有預期的表現。但是陳安祥不諱言，在運用統計分析之外，還是要落實回歸管理制度的健全與創新。
那麼，感覺與AI距離頗遠的傳統產業又該如何看待呢？全球傳動科技總經理李進勝表示：「AI目標，最大的敵人是自己」，在不斷磨合與適應的過程中，還需要時間與過程，雖然不是每個同仁都懂AI技術，但大家還是需要知道怎麼與AI相處，因此在因應AI的方針，不僅要著重於技術，教育訓練及管理都要一起跟上。他也談到，AI是未來能幫助自己有效加值的工具，所以要增進「與AI相處的能力」，也就是如何應用它、透過機器人回饋的數據及程式來幫助自己的工作。若因為害怕而不去學習，很快就被這波浪潮淹沒。
李進勝從CEO的視野指出，機器人無法取代的是一間公司的企業文化、工作氛圍，招募機器人只能透過大數據的分析、行為模式、人格特質的觀察，為企業記錄面試結果，但精準招募的關鍵還是在於HR如何針對數據回饋做出精準解讀。
就像許多HR一味相信性格測評，但其實不能只靠統計資料就斷定這個人的特質，還必須進一步探討性格測評與這個人其他工作面向的關聯性。未來理想的狀況是，在透過機器人大數據蒐集第1步資料後，人資主管於複試時針對這些數據回饋進行交叉驗證與確認，若驗證後發現是真實的，大數據對於用人才會真正發揮它的具體效益。
「軟」「硬」智能合體
對於提供自動化的產業又有甚麼看法呢？盟立自動化公司機器人系統事業群總經理方玉崗談到，導入AI的確是不可避免的趨勢，作為系統商的盟立也確實增加更多人力，像是視覺設計工程師；或是從過去的離線檢測變成在線檢測，在檢測工具百百種的狀況下，都仰賴相關人才的投入；方玉崗說，目前對於AI工程師的描繪，其實仍脫不了運用硬體很多的感測器(Sensor)來發揮智能效果，而智能還是得靠硬體搭配，軟體工程師自然不可或缺。
對於這場AI應用的競逐賽，方玉崗認為盟立終究還是得建置自己的人力才能幫助公司贏得未來先機，只是他也坦言業界目前對於怎樣才是「智能化」仍沒有定見。「像我們做視覺系統如何將有能力的視覺廠商整合進來，好讓系統可以智能化，這便是我們要去做的。」透過外訓也會是一個方式，外部也會透過合作專案結合去進行，先讓同仁知道甚麼是智能、智慧化，讓他們心裡有顆種子，未來推廣才會比較快。
在Google與微軟相繼在台灣佈局AI的2018年，除了想當然耳會導入的高科技廠外，其實不論是顧問公司、人力銀行或者傳統產業等領域，也透過不同的方式導入AI概念，希盼可以在這場全球革命中，不落於人後，欲知更多具體作為，就看本期《能力雜誌》深入報導。
【完整內容請見《能力雜誌》2018年4月號，非經同意不得轉載、刊登】