文／林裕洋
隨著 AI 技術日益成熟，應用範圍也從過往的影像辨識，延伸到系統維運、語音辨識與分析之中。
導入微服務 強化AI培訓並落地
因應公司長遠發展需求，某電子業集團採取全面上雲的策略，因此資訊部必須進行 ERP 瘦身的工作。即是將資訊系統重新做解構與重構，目前已經將 ERP 抽離出來，透過微服務方式拆分，以便能夠在雲端平台上運作。
其次，為降低系統維運的成本，我們也希望運用 AI 技術掌握系統的運作狀況。只是若要推動 AI 技術，資訊單位人員也必須同步轉型，所以我們與台灣人工智慧學校合作，透過簽署 2 年計畫方式開設企業包班，讓有興趣、有潛力的同仁，接受與 AI 課程相關的訓練，每班約 45 人，共要上 30 堂課程。此種做法除有助於人員轉型之外，也能留住年輕員工，奠定公司未來發展的基礎。
而為讓 AI 模型能夠落地，資訊團隊也特地去收集各部門的需求與痛點，並挑選合適的題目作為上課內容。期盼透過台灣人工智慧學校老師的協助，以實戰方式將 AI 模型落地，讓人員在轉型之餘，也能同步解決公司面臨的各種問題。
將智慧裝置投入真實環境
某服務業集團在工業局的專案補助下，目前與新創公司合作推動與 AI 相關的專案。我們希望在告知顧客的前提下，於飯店特定地方擺設智慧音箱，主動收集顧客住宿前與住宿後的想法與心得，作為公司在服務上的改進參考。另外，由於相關資料是保留在公司內部，所以也希望能協助台灣 AI 產業發展，日後能夠推廣到其他國家據點的服務之中。
