近年來，人工智慧的發展正如一股潮流般席捲全球各個領域，許多企業也紛紛跟進AI轉型的步伐。然而，台大資工系副教授陳縕儂卻表示，並不是所有公司都一定要導入生成式AI。她強調，企業應該先進行數位轉型，再考慮AI轉型，並根據公司需求和投資回報來評估是否值得投入。
陳縕儂解釋，數位轉型是指把所有資料數位化，進一步獲取商業洞察，這可以幫助公司做未來的規劃和行銷活動。然而，AI轉型則是基於數位轉型的基礎上，進一步產生服務或應用，為公司帶來額外的營收或節省成本。因此，公司在導入AI之前，應該先進行數位轉型，建立起基礎建設。
不同於傳統的AI應用，生成式AI具有主動生成資訊的能力，像是人類可以畫圖、唱歌、寫詩等。然而，這種能力也意味著生成式AI的技術難度更高，相較於理解型AI，生成型AI需要更大的投入和精力。
在生成式AI的應用上，有些公司選擇鼓勵、訓練員工使用ChatGPT，把它打造成貼身助理，幫助處理一些行政作業。但在某些產業中，生成式AI的應用可能就比較有限，需要對ChatGPT進行客製化。此時，一些企業選擇與微軟合作，讓微軟協助客製化模型，並對使用雲端服務的企業客戶收費。
另一方面，一些企業也選擇自己訓練AI模型，雖然需要花費較大的精力，但長期下來成本會比較低，且可以確保資料的安全性，不必將資料放上雲端。然而，這也需要企業內部擁有AI相關的能力和技術支援。
除了技術方面的挑戰，組織AI團隊也面臨著一些難題。陳縕儂指出，新舊團隊的融合是一個結構問題。由於AI人才通常是剛畢業的學生，他們對於AI領域的知識更為豐富，而一些資深的工程師可能需要聆聽並接受新人的建議，這對他們來說可能有一定的挑戰。此外，AI人才的需求也讓一些公司在薪酬方面面臨一些問題，如果台灣的職缺無法給予有競爭力的薪水，人才就可能流失。
陳縕儂強調，組織內的非工程人員也應該要略懂AI，並將AI作為自己的工具。未來，AI將成為每個人的貼身助理，幫助處理工作和生活的大小事。
總之，AI轉型不是所有公司都一定要跟進的趨勢，每個公司都需要評估自身的需求和投資回報。在導入AI之前，公司應該先進行數位轉型，建立起基礎建設。同時，企業內部也需要面對組織AI團隊的難題，並且給予AI人才更好的薪酬待遇。最重要的是，每個人都應該要有基本的AI知識，將AI作為自己的工具，以適應未來的發展。
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