彌合 AI 人才鴻溝：香港中小企如何在不聘請昂貴 AI 專家的情況下實現創新？

AI 浪潮已至，人才何處尋？

人工智能 (AI) 的潛力已成為企業界共識，從優化流程、提升效率到開拓新市場，AI 正引領著新一輪的技術革新。香港的中小企業，向來以靈活和創新見稱，自然也渴望抓住 AI 帶來的機遇。然而，一個現實的挑戰擺在眼前：專業的 AI 人才在市場上炙手可熱，競爭激烈且薪酬高昂，這對於預算和資源相對有限的中小企而言，無疑是一個主要的障礙。

數據科學家、機器學習工程師等 AI 專才，往往需要深厚的學術背景和豐富的項目經驗，其薪酬水平遠超一般技術崗位。中小企即使願意投入，也未必能在激烈的人才爭奪戰中勝出。那麼，是否意味著中小企就只能望「AI」興嘆，與這波創新浪潮擦肩而過？答案顯然是否定的。

挑戰所在：中小企在 AI 人才方面的「痛」

在尋求 AI 人才的過程中，香港中小企普遍面臨以下具體困難：

1. 高昂的薪資成本： 經驗豐富的 AI 專家薪酬要求極高，對於許多中小企來說，單是聘請一位全職的數據科學家就可能佔去大部分的技術預算。
2. 缺乏相關行業經驗的人才： 即使找到了技術上合格的人才，他們也未必了解特定行業的運作模式和痛點，導致 AI 技術難以真正落地並解決實際業務問題。
3. 難以吸引和留住人才： 與大型企業相比，中小企在品牌知名度、職業發展路徑、福利待遇等方面可能不具優勢，導致難以吸引頂尖 AI 人才，即使成功招聘，人才流失的風險也較高。
4. 項目需求不確定性： 許多中小企在 AI 應用的初期，可能只有初步的想法或小規模的試驗項目，並不需要長期聘用全職的頂尖 AI 專家。

另闢蹊徑：超越直接招聘的 AI 人才策略

面對上述挑戰，中小企需要跳出傳統的直接招聘思維，探索更靈活、更具成本效益的 AI 人才獲取策略：

1. 提升現有員工技能 (Upskilling Existing Staff)：

   • 做法： 鼓勵和資助現有技術團隊或對數據分析感興趣的員工，參加 AI 相關的培訓課程，學習使用特定的 AI 工具或提升數據素養。
   • 優點： 員工熟悉公司業務，忠誠度較高，培訓成本相對較低。
   • 局限性： 培養出能夠獨立主導複雜 AI 項目的專家需要較長時間，且未必能達到頂尖水平。適用於輔助性或較簡單的 AI 應用。

2. 使用低代碼/無代碼 (LCNC) AI 平台 (Using Low-Code/No-Code AI Platforms)：

   • 做法： 利用市面上提供的 LCNC AI 平台，這些平台通常提供預建的 AI 模型和可視化的操作界面，讓非編程背景的員工也能快速搭建和部署一些標準化的 AI 功能。
   • 優點： 上手快，初始成本較低，適合快速原型驗證或處理一些常見的自動化任務。
   • 缺點： 客製化程度有限，可能受限於平台功能，難以處理獨特的業務邏輯或進行深度系統整合，數據安全和供應商鎖定也是需要考慮的問題。

3. 與外部專家或專業 IT 夥伴合作 (Partnering with External Experts)：

   • 做法： 將 AI 項目的需求外包給專業的 AI 解決方案供應商或 IT 顧問公司。
   • 優點： 能夠即時接觸到經驗豐富的 AI 專家團隊，無需承擔長期的人事成本和管理負擔。專業夥伴通常對不同行業的 AI 應用有更深入的理解，能提供更切實的解決方案，並確保項目的質量和進度。

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行動呼籲：讓人オ不再是 AI 創新的絆腳石！

AI 的大門並非只為擁有龐大研發團隊和雄厚財力的大企業敞開。香港的中小企完全可以透過更聰明、更靈活的方式，跨越 AI 人才的鴻溝，實現業務創新和升級。

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