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人工智慧,萬能或不能?

人工智慧,萬能或不能?

2017年10月號

【HBR週年慶特別報導】建立有利發展的資料生態

《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶論壇「交流座談」現場
艾力克斯.「山迪」.潘特蘭 Alex “Sandy” Pentland , 李岳倫 Ellen Lee , 簡禎富 Chen-Fu Chien , 楊瑪利 Ma-Li Yang , 採訪整理 ■ 李郁怡 Eve Li
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左起:簡禎富、李岳倫、潘特蘭、楊瑪利
人工智慧、物聯網、大數據等以資料科學為基礎的數位技術快速發展,讓人們既興奮,又焦慮。《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶國際論壇的「交流座談」單元,由總編輯楊瑪利擔任主持人,和與會三位講者:麻省理工學院連接科學和人類動力學實驗室主任山迪.潘特蘭(Alex “Sandy” Pentland)、人力顧問公司美商宏智(DDI)台灣區董事總經理李岳倫,以及清華大學工業工程與工程管理學系教授簡禎富,一起與台下的觀眾互動。與會者如何看待「資料革命」帶來的管理挑戰呢?

作為全球知名的資料科學家,麻省理工學院多媒體實驗室潘特蘭教授提出「社會物理學」(social physics),利用大數據研究人文社會科學議題,有許多重要發現。例如,研究發現社會參與(social engagement)、人際互動是否足夠活躍與多元,會影響一個人與社區的知識與智能分布,甚至財富分配的情況。舉例來說,富有的社區若與貧窮的社區相較,前者人們的社會連結與人際互動更多,反之亦然。

針對潘特蘭教授在演講中的這個分享,多位觀眾都共同提問:「在進行這類研究時,如何才知道大數據和要探索的問題之間的因果關聯呢?」

社會連結決定貧富分配,也攸關企業轉型成敗

潘特蘭教授的回應是,許多時候,一般統計研究強調的「正負相關」或「因果關係」,對於大數據分析並非那麼重要。大數據研究做的更多是將「事實」客觀呈現在人們眼前。舉例來說,高度貧窮的社區經常也有最多犯罪熱點,同時資料也告訴我們,這些社區的社會連結也較弱。這些事實,其實過去許多社會研究也有類似結果,大數據則是運用大量資料將其具體呈現。而比起成因,更重要的是如何找到方法作出改變。(編按:更多大數據研究方法特性,見延伸閱讀)

簡禎富教授則呼應,社會參與和人際連結的重要性。他舉例說明,目前很多台灣中小企業正由工業3.0往工業4.0進階,最大的挑戰在於是否能建立起「資料分析」能力。但這些業者一來資源有限,很難吸引並留住相關專業人才。二來,好不容易請來了資料科學家,卻經常不知道如何讓他們與熟知生產製造內隱知識的領班、生產線主管有效對話。而這兩群人不能溝通,要談智慧製造升級是很困難的。

人才梯隊必須就位,跨世代合作迎向未來競爭

DDI台灣區董事總經理李岳倫的觀察則是,現在多數企業普遍有數位轉型焦慮,一旦啟動轉型就要面臨資源配置,以及人才團隊如何安排的問題。

以DDI自身經驗來說,像是日前,DDI在中國大陸市場與手機遊戲業者合作發展人才教育訓練工具,資深人資專家習慣認為應該等產品完美再上線比較好,可是新世代的數位人才卻覺得應該邊做邊修。而最後,DDI決定要成立新公司來發展新業務(以解決文化衝突的問題。)

另外,她也指出,許多台商希望吸引數位新世代人才進入公司。也有企業希望過去擁有戰功,也有經驗,但不懂得數位科技的資深主管能夠逐漸讓出位置,輪調到新事業部門,或者改任顧問,改由較為年輕數位世代進入主管職,但其中許多業者卻擔心處理得不好會有組織抗拒,但是另一方面,逃避內部人事重新布局的企業,則面臨年輕人才出走,或無法吸引外部數位人才的議題。

面對上述挑戰,「交流座談」現場總編輯楊瑪利也請與會講者給出建議。

潘特蘭教授建議企業老闆和經理人們思考:「不只從組織內部,也思考如何連結組織外部資源,建立一個可以支持企業策略與商業運作的『資料生態』(data ecology)。」

李岳倫則指出,從中國大陸領先企業數位轉型的經驗看來,「企業文化」是轉型重要基石,台灣企業在數位轉型同時,最好也能重新梳理自身的企業文化,什麼仍有價值,什麼應該捨棄。

簡禎富教授則建議,企業對於數位轉型一定要區分長期目標與工具目標,前者是企業的策略方向,即使是面對困難無論如何也要堅持下去的;後者則依每個公司擁有的資源與能力不同,可以順時順勢而為。



艾力克斯.「山迪」.潘特蘭 Alex “Sandy” Pentland

麻省理工學院人類動力學實驗室(Human Dynamics Laboratory)及媒體實驗室創業計劃(MIT Media Lab Entrepreneurship Program)主任。


李岳倫 Ellen Lee

美商宏智國際顧問公司(DDI)台灣區董事總經理。


簡禎富 Chen-Fu Chien

清華大學講座教授及科技部工業工程與管理學門召集人、IC 產業同盟計畫暨「清華─台積電卓越製造中心」主持人,發表超過150篇學術期刊論文、獲得12 項製造發明專利,著有《紫式決策分析》、《資料挖礦與大數據分析》等書,並撰寫台積電、聯發科、晶元光電等11 篇哈佛管理個案。研究專長為決策分析、大數據分析、智慧製造等。


楊瑪利 Ma-Li Yang

《哈佛商業評論》全球繁體中文版總編輯。



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