AI人才｜前線部署工程師吃香 轉型難單靠招聘 必須提升員工
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——創科訪談」
企業加快引進人工智能（AI）的過程中，人才短缺常被視為最迫切的挑戰。科技人才培訓平台AngelHack DevLabs總監周子杰接受本報專訪，指出市場真正缺乏的並非使用AI工具的人，而是能夠把商業問題轉化為生產級AI系統的人才。
周子杰指出，當今的AI人才主要分為三類：第一類是能夠圍繞AI建立應用的「應用工程師」，第二類是能夠把AI放進基礎設施的「系統架構師」，第三類則是「前線部署工程師」；第三類人近年備受關注，因為他們不只是在後端開發，而是會直接走近客戶或內部業務團隊。
因此，他認為企業最快捷、最有效看到價值的方式，是把組織內部理解既有基礎設施的工程師，部署在會計、財務團隊一類前線業務用戶旁邊，讓他們能夠就實際工作流程提供意見，繼而雙方一同開發AI解決方案。
外部團隊建快速模型試水溫
周子杰又提到，單靠招聘新人完成AI轉型非常困難，因為新聘請一個人也許可以解決某些技術缺口，但既然真正的問題在於轉化工作流程，那麼企業始終需要重視提升員工，「要麼是教工程師理解工作流程，要麼是教業務人員如何使用AI。」
況且，傳統招聘流程通常較為耗時，AI領域在這段期間可能已出現多種新工具、新方法。另外，AI轉型工作往往具有階段性和波動性，在經過幾輪探索與整合之後，工作流便會慢慢地穩定下來，屆時毋須讓工程師過度參與，劃一新置全職AI職位並非良策。
周子杰建議，企業把部分AI工作交由外部團隊處理，尤其是限時探索、快速原型開發、模型評估及專門技術整合。他給出的原因是，快速原型未必需要深入理解企業現有系統，重點是以較低成本、較短時間測試構想是否可行。
不過，他亦強調並非所有AI工作都適合外判，例如工作流程、數據存取、合規治理、重大商業判斷之類，都應留在組織內部。特別對於港企而言，由於本地成本較高，實驗項目可以先藉外判測試投資回報；但若涉及金融等高監管領域，就仍需內部團隊主導部署與治理。
建議求職者多用AI練好身手
對於員工與求職者，周子杰鼓勵他們勇於嘗試，「透過經驗學習」，先學習用AI做一些小事情、理解其基本用法，再思考有什麼任務需要自動化，建立對應的樣本和測試，期間有不懂亦可以問AI本身，「你接觸得愈多，就有愈多機會測試你的技能，並且變得愈來愈好。」
最後，周子杰建議企業領導層，AI轉型第一步必定是讓業務用戶理解AI工具，並梳理自身工作流程；第二步可引入具前線部署能力的外部團隊，協助判斷如何在工作流程應用AI、設計系統及設置護欄；到方案準備投入生產環境時，再讓內部團隊參與、接手。
採訪、撰文：郭文德
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