AI驅動的未來：解讀台灣與大陸員工的差異化應用與發展方向

　　從2022年底ChatGPT問世後，生成式人工智慧工具的應用已經無處不在，對企業和個人而言，AI技術正在顛覆我們的工作模式和生活方式。本篇文章根據兩岸三地全球最大的顯示器企業中的實地調查，探討了兩岸員工對AI工具的應用現況與需求差異，並提出了台灣企業與員工的做法與措施。

　　研究涵蓋了企業內部對於AI工具的學習與接受程度，討論員工組成和工具選擇的差異性，以及台灣如何利用開放的學習環境以強化AI工具的學習優勢，以強化競爭力。

　　以下表格來自於該公司的學習數據，展示了台灣和大陸最受歡迎的前二十名 AI課程。這些課程的選擇反映了兩岸員工對AI技術的不同需求與應用。值得注意的是，兩岸員工的組成差異也對這些需求造成了影響。

　　台灣多數是後勤單位、軟體與硬體研發單位，而大陸則主要是工廠和銷售公司，這也導致了兩岸在AI工具應用上的差異。另外，AI課程推播給兩岸三地約2萬名員工，一個月學習時間總計超過80萬分鐘、以及超過7,500堂的課程學習。

兩岸課程排行榜

學習偏好解析：台灣重效率與創意，大陸重基礎知識與自動化

　　從學習數據可以發現，由於台灣多數是後勤單位和研發部門，最受歡迎的課程包括「如何通過ChatGPT提高自己的工作效率」、「AI職場發展實戰教程」及「高效職場AI課」，顯示出臺灣員工對提升工作效率和在職場中應用AI工具的高度興趣。

　　而在大陸多為工廠與銷售中心，「人人必會的AI領域知識」、「AI智能營銷：產品經理如何設計智慧創意生成模塊」以及「人工智慧 (AI)前沿技術及行業創新應用」等課程則更受歡迎，表明了大陸員工對於AI基礎知識和創新應用的渴求。此外，也可以發現大陸的學習需求有更多來自於提高工廠自動化及工廠端的應用流程。

　　另外，值得一提的是，兩岸在AI工具的偏好上亦顯現出差異性。由於大陸使用國際的AI工具需要翻牆連外，對於一般人來說較為麻煩，也影響了他們接觸國外AI工具的機會，限制了大陸員工在使用國際AI工具的靈活性。而台灣員工在使用上沒有限制，可以更靈活地運用與提升工作效率、創意與協作需求。

觀察與建議：充分發揮AI工具在企業中的價值

　　基於對兩岸學習需求的分析，提出以下想法與建議，以幫助員工更好地應用AI工具，讓學習與應用效益能夠最大化：

1. 選擇符合企業需求的AI工具

企業應該根據具體的業務需求來選擇合適的AI工具。例如，針對製造業的效率提升，企業可以考慮流程自動化的工具，而在需要創意的部門則可以選擇輔助設計和創作的AI工具。實際的作法除了透過搜尋引擎外，知名的技術網站如TechCrunch、Medium、AI專欄以及AI社群都是很好的學習與來源。

此外，有時候外部講師的經驗未必比公司內部員工更豐富，員工往往對工作流程中的需求與所需工具有更深入的了解。因此，透過問卷調查發掘內部合適的分享者，也是一種有效且實用的方法。

2. 提高數據隱私保護意識

隨著AI工具的普及，數據隱私問題也逐漸受到重視。無論是企業還是個人，在選用AI工具時都應該考慮到數據安全和隱私保護，優先選擇那些具備強大隱私保護功能的工具，或是提醒並教導員工將上傳的資料做「去識別化」（對資料中能夠直接或間接識別個人身份的資訊進行處理，從而降低或消除特定個體被識別的風險）。甚至也可透過開源的語言模型，自建「公司內部的GPT」。

3. 針對特定地區需求進行工具選擇

由於兩岸在某些工具的使用性存在差異，企業應根據當地的可行性來進行選擇。例如，由於大陸無法直接使用ChatGPT與Gemini，可以考慮類似功能的替代方案，如Copilot、Claude、文心一言或通義千問等不同工具，以確保工作效率不受影響。

4. 強化台灣的AI工具應用優勢：

由於台灣在AI工具的選擇上不設限，員工能夠接觸到更多不同類型的模型與工具，這為創新與靈活應用帶來了更多的學習與應用機會。

台灣企業應充分利用這一優勢，鼓勵員工探索和試驗各種AI技術，並積極將國際上先進的AI工具引入內部流程，進而強化員工的創新能力和技術競爭力。例如，透過公司內部的AI應用競賽、提撥足夠預算訂閱AI工具、提供更多的培訓或AI電子報等，以強化員工的AI能力，進而提升公司的效率與競爭力。

AI工具的未來趨勢與前瞻性展望

　　隨著 AI 技術的持續進步，我們可以預見更多創新的 AI 工具問世，並進一步融入我們的工作和生活。未來的 AI 發展不僅限於提高效率，還將重新定義人類與機器之間的合作方式，推動企業邁向更高的數位化與智慧化。

　　在此過程，生成式 AI 與其他流程和工具的結合尤為關鍵。例如，生成式 AI 與 RPA（自動流程機器人）的結合，RPA 自動收集和整理業務數據，生成式 AI 則負責生成報告摘要或策略建議；生成式 AI 與視覺化工具（如 Power BI 或 Tableau）的結合，則可以提供數據解釋，使資料的呈現更具洞察力與前瞻性。這些創新的應用場景，將大幅提升工作效率與決策的準確性。

　　除此之外，生成式 AI 的應用還可以延伸至以下幾個場景：在客服領域，生成式 AI 能夠分析客戶數據，產出更客製化的回覆方式，另外，OPEN AI在2024/12/18也應用到電話系統，未來將可協助處理大量的客戶詢問與抱怨，以提升客戶滿意度。

　　在教育與培訓方面，生成式 AI 可根據員工的學習歷程，制定學習計劃，促進學習動機與效果，例如Google 開發的LearnLM即是專門針對學習者的AI模型，能根據學習需求，將複雜主題拆解成小單元，並使用引導式問題幫助學習者主動探索答案，而非直接提供解答。

　　尤其台灣談「數位轉型」已有多年，隨著科技的快速發展及基礎建設的完善，「數位」化已不再是挑戰，而「轉」則是現階段逐步推進的重點。然而，唯有清晰地定義轉型的「型」，才能為員工與企業指引明確的方向，成為未來發展的關鍵核心。