人力資源

面對產業智慧化的衝擊工作者應有的基本認知與態度

撰文者：
- 李沐恩
2018/06/05 瀏覽數：4742

　　你知道現在每個人在一年要用掉超過10億個以上的電晶體，但是卻吃不了10億顆大米？這是在台灣2017年12月4日發行的商業周刊_[註1]其中一篇文章提到的事實；我們知道大米是支持人類存活的必要食物之一，而電晶體是構成積體電路晶片的基本元件，晶片又是支持邁入產業智慧化、智能化最重要的核心元件。

　　在晶片無所不在，具人工智慧（AI）功能的晶片更是不斷的推出，國際級的大科技公司陸續宣告擁抱人工智慧，這個議題更是許多國家當前擁抱的重大政策方向，從今（2017）年開始爆發的AI不僅席捲全世界，在未來的幾年也將是產業與科技技術發展的重點，更確認了產業智慧化與智能化的必然結果。

　　而人工智慧的發展專家一再警告大量傳統專業技能的工作要被人工智慧的機器／設備／服務所取代，以下就針對進入人工智慧時代的工作者應該有幾項認知與態度來討論：

一、強化人工智慧無法取代的「非認知」能力

　　在2017年12月10日出刊的經理人月刊「強化8種能力，工作才不會被搶走！AI時代下你要有的競爭力」_[註2]一文提到這個觀念。

　　人工智慧的前提是人的智慧能夠演算化，雖然人工智慧的實現已經是進行式，但是還有很多人的智慧還是無法演算化的，以人力資源領域的工作中有關人際關係處理或是人才培育上有關知識與技能部分傳統的教學基本原理與運用教學內容已經很容易被取代，但是個案討論和態度引導上並不是可以機器被輕易取代的。尤其在領導與管理領域的能力傳授上，差異化、個別化的教練式培育手法更是需要具備這類「非認知」能力的培育者能勝任。

　　除了人力資源領域外，在智慧產業各類大數據解讀的運用上「非認知」能力更為重要，一般產業大數據概分「結構化」數據及「非結構」化數據，前者是與期待結果明確相關之數據，後者則為未明確或未知相關之數據，如何判斷找出「非結構」化數據，結合生產有關的關鍵數據，發展自動演算法來達到人工智慧的境界就是另一種「非認知」能力。

　　智慧時代的工作者「非認知」能力是不被人工智慧取代的基本能力，也是所以為「人」的價值的最具體的體現。

二、發展自有專長領域的人工智慧工具

　　前述的「非認知」能力要設法延伸發展也就必須要設法演算化，使之成為個人專屬的人工智慧，這才能不斷提升個人的工作價值，進一步的不可取代化，所以要強化運用各種工具之能力，最好是要培養撰寫程式語言的能力，即使僅是微軟Excel 套裝軟體的函數或巨集程式的能力。

　　日前筆者有機會到丹麥考察智慧農業的發展，其中有一個行程去參訪一家世界級的箱網養殖設備及系統供應商，一開頭簡報者開啟Google Earth軟體，定位在台灣周邊，他說從地圖顯示台灣缺乏峽灣，東海岸海床深度動輒超過100公尺，位於東太平洋好發颱風區域的台灣根本沒有發展箱網養殖的基本自然環境，簡單的免費軟體運用讓在座的所有團員印象深刻，這個經驗讓我體會到分析問題各種工具、資源運用的重要性。

三、事後檢討沒有意義的問題認知能力

　　當產業智慧化之後，一般生產高度自動化之後，傳統人力被大量取代，生產相關的人力被大量精簡，留下來的人力最主要的功能之一是不斷提升製程能力，所以發展自動生產線上特有的製造執行系統/MES就非常重要，而所謂特有的意思是能更即時掌握關鍵生產資訊，能預知生產中的問題發生，解決問題於未發。

　　要能發展特有的MES的關鍵也在人，這些留下來的人力多元的問題解決能力，這些人必須熟知各類問題解決的分析手法，或資源的交叉與分享運用，所以例如：問題分析解決手法、TPM、實驗計畫法…等，只有MES，人力沒有配套能力，製程能力只侷限跟一般業者一樣而已。

　　我們都知道台積電（TSMC）是世界晶圓代工的龍頭，台灣之光，晶圓代工產業所用設備幾乎都是少數公司可以提供，也就是例如：三星用的設備跟台積電都幾乎一樣，為何台積電會贏得訂單，關鍵就是半導體製作作中的良率（Yield Rate），那台積電的良率為何能最高，當然設備是關鍵，更關鍵的是整體公司的製程能力，這也是高度自動化設備高度「駕馭能力」的展現。

四、持續不斷創新的態度

　　前述的各種認知與態度必須根植於持續不斷創新的態度，而各種創新必須要有市場價值或顧客價值支持，創新必須有價值買單，而且創新無法中斷必須持續，創新也是驅動工作者能力成長的關鍵動力之一。

五、不斷培養跨領域的能力與個人獨有的能力定位

　　於myMKC拙作「企業經營導入工業4.0概念常見的五大迷思」_[註3]一文中提到4.0以後工廠走向高度自動化，這類設備大量使用晶片用在運算、控制與通訊上，未來留下來的人力除了懂資通訊控制外，也必須融會貫通產業的專業領域Know-How，缺乏多技能的專業人才將北淘汰。因此，如何讓自己被需要，除了擁有各項專業技能外，組織資訊以及分析資訊的能力，也成了現代職場中非常重要的跨領域專長學習課題。

　　在結合前揭能力的獨有能力訂位者才能存活未來高度的人工智慧時代而不被淘汰。

　　人工智慧高度發展與應用的智慧產業境界的到臨已經是事實，新世代工作者如果不能認知與具備本文所談到的態度，領低薪且僅能從事不具價值的工作將是必然的結果。

〔註〕