AI成为制造业转型焦点，既有工程师却未必能立即上手。 和大工业（1536）集团总裁、格斯科技（6940）董事长沈国荣接受《新新闻》专访时坦言，公司导入AI时，发现工程师与研发团队也有「似懂非懂」的情况；他认为，可通过产学合作培养种子团队，但要逐步理解训练、交互与应用，至少需要一至两年。 「我们里面的工程师或者研发团队，对AI这个东西真的是似懂非懂。 」沈国荣说，困难甚至从基本操作就开始：如何输入数据、如何让系统学习，以及如何与它对话，都存在需要重新学习的地方。 导入难题，从数据与应用开始 在他看来，AI会提高生产力，传统产业若长期不加入这些新工具，进步速度可能被拖慢，竞争力也会受到影响。

但认同AI的重要性，和知道如何导入，是两个不同层次的问题。 过去制造现场许多任务作仰赖老师傅的经验，如今要把新工具加入既有流程，企业首先得知道从哪里开始。 沈国荣以面包制作为例，食材、咸度、甜度及香气等判断，可能都涉及应用机会；真正的问题却是，企业要如何把这些经验转成可供学习与运用的内容。 沈国荣将带领专业团队，推动格斯科技迈向下一阶段发展（左起：财务长何铭浩、策略长暨发言人许志帆、董事长沈国荣、首席运营官曾廷锦、业务处副处长钱佳华）。 （格斯提供） 因此，工程师原有的制造专业，仍须与新的工具能力衔接。 他认为，可由具有相关能力的团队带设备到现场，通过演练、观摩与实习，让员工理解实际操作，而不只是听完介绍就算完成导入。

数据保护与地端成本，都要衡量 人才之外，企业也会遇到数据与投资问题。 沈国荣指出，制造信息有些必须保护，不能不经评估就全部交给外部系统；若选择地端部署，费用又可能相对较高。 这让AI导入不只是技术部门的事，还涉及企业如何保护数据、投入多少资源，以及如何衡量效益。 数据能否使用、方案是否符合需求，都会影响下一步投资安排。 格斯科技从电芯、模块设计到终端产品应用的一站式服务。 （取自脸书粉专格斯科技 GUS Technology） 沈国荣对云端数据保护的顾虑，反映的是经营者在导入新工具时的考量。 对企业而言，选择云端或地端，也须连同数据处理方式及权限管理评估，不能仅以工具是否容易使用作决定。

培养种子团队，不能期待数月速成 针对人才培育，他提出回到产学合作，利用专班创建内部种子团队。 企业可派6至8位员工到相关系所学习，由公司支持培训，再逐步带动组织理解与应用AI。 沈国荣还以北科大、台科大等学校作为合作对象来举例，希望通过信息、半导体或运算相关专业协助学习。 这是他提出的人才培育方向，并非宣布已与特定学校成立专班。 「这个绝对不是短期几个月可以学好。 」沈国荣认为，若要理解AI的训练、学习、对话与应用，「最起码要一年、两年的时间」，传产才能逐步学习、转型与改革。 这个时间估计，也说明他不把AI导入视为单次采购。 员工需要从原有专业出发，累积操作与应用经验，再将新能力带回现场。

对正在交接的企业而言，第二代除了接续市场、财务与生产管理，也得创建运用新工具的能力。