免寫程式AI工具興起　企業缺數位人才也能轉型

在數位經濟時代，人才、資料、定義問題缺一不可，也是產業能否AI化的三大關鍵要素。其中，人才的議題近年逐漸列為企業轉型風險之一，許多業者在推動數位轉型時面臨延攬數據人才的瓶頸，當前數位人才一位難求。資料科學家、資料工程師、演算法專家原先就供不應求，在Google、微軟、Amazon以及特斯拉等新興科技業者的磁吸效應下，大批數據人才轉往軟體產業與電商產業任職，使傳統業者在招募上雪上加霜，更遑論資源不足的中小企業了。

AI的普及化將檢視中小企業自身技術負債程度

許多業者在轉型上容易放錯施力點，如導入人工智慧是IT部門的責任，或是導入AI可以解決所有問題。但可能許多中小企業業主的疑問是，公司都還在數位化初期階段，不要說AI了，連ERP等企業軟體都沒有，甚至許多作業都還在紙本化階段，需要這些先進技術做什麼？事實上是，AI已經逐漸成為一種普及化工具（General Tools），深入各行各業的應用，未來在技術開發成本與相關軟硬體設備投資逐年降低，AI可能到時就像上網或是用Word一樣普遍。許多IT部門人員、甚至非IT部門人員，都將以某些方式將AI置入工作流程，企業如何累積數位人力與工具將是提高自己數位競爭力的重點。

非技術人員如何運用AI技術是業者轉型痛點

由於數位人才的供給速度遠不及企業所需，一方面許多中小企業主無心力從頭培養AI人才，另方面也擔心辛苦培養的人才被挖角。這也是近年來無程式碼（no-code）平台的應用逐漸火熱原因之一，無程式碼平台可讓不懂AI技術的從業人員在不須撰寫程式的前提下快速建立系統與應用程式，降低企業內部的技術負債與人力訓練時間。

Google的創投成長基金負責人Alex Nichols曾表示，無程式碼平台的出現優化企業整體營運流程，技術部門人員可更專心於解決複雜的問題，而非技術人員可透過建立各種功能的應用程式（如銷售、行銷、財務、物流）讓工作流程更自動化。

一個好的無程式碼平台至少包含以下功能：

一、高速度性：機器學習的價值鏈包含從資料準備、預處理、模型建立、模型訓練、實際部署、落地等，無程式碼平台允許使用者用更少的步驟與資料量測試與修改自己的機器學習模型，並可以快速應用至工作流程中。

二、可使用性：隨插即用（Plug and play）為無程式碼平台主要特色，在耗費極少預算情況下，企業各部門人員可以快速用AI工具解決工作上遇到的瓶頸，提高自己KPI完成度，這在轉型上有兩大好處，一方面降低從業人員對技術的抗拒，一方面也可以建立組織的AI文化。 三、可規模化：許多AI專案難以在企業應用的主因是無法快速落地，而業者轉型主因通常是肇因於外部環境快速變化，許多專案往往要耗費半年、一年，甚至更久時間才能開始部署與規模化，這種預期落差會嚴重影響企業的反應能力。因此，專案能落地與規模化部署能力成為業者愛用無程式碼平台的原因。

無程式碼平台生態系朝多元發展

世界經濟論壇（World Economic Forum，WEF）將2017年定位為數位轉型的元年，許多企業都急著想後發先至，但轉型又是五年至十年的過程，因此任何能簡化流程、降本增效的數位工具都有相當龐大的市場發展潛力。

無程式碼平台大致上可分為技術端與應用端的服務商，技術服務商以建立AI底層技術為主，如電腦視覺、語音辨識、自然語言處理等，較著名業者如Monkey Learn、Datarobot、Clarifai等；而應用端服務商主要為特定使用情境提供者，如客戶關係管理、財務流程優化、企業應用程式建立等，代表業者如Akkio、Levity、Obviously.ai等。當然也有從技術到應用端皆具備的大型業者，如Google、Amazon、Microsoft以及IBM。無程式碼平台生態系的分工逐漸往特定領域、多元化發展。

數位轉型促使市場高速成長

無程式碼平台仍然是高速成長的市場，根據Gartner調查，2024年將有65%的企業將採用無程式碼平台進行企業轉型，而其中的75%將至少部署四種以上平台類型。Global Newswire認為至2030年，平台的年複合成長率將達31%，且整體產業的營收將達1,800億美元。許多無程式碼平台新創在募資上也多有斬獲，葡萄牙新創Outsystems總共募得4,200萬美元資金、美國的Mendix募得3,800萬美元，並在2018 年被西門子收購、另一家美國企業ServiceNow募得8,300萬美元，現在已是全球最大企業IT管理工具軟體供應商。在數位轉型的驅動下，預期該市場將有越來越多資金與業者投入，中小企業市場將成為各業者競相爭食的大餅。轉型最終回歸企業未來的目標與需求。

當然對業者而言，選用何種無程式碼平台類型並非首要考量，主要重點仍為企業轉型原因、目的、驅動力與願景為何。平台提供業主在數位人力不足時一種解決途徑，技術只是工具，重點仍在於中小企業在面臨國際情勢變化、疫情衝擊、客戶轉單等挑戰時如何確認企業的發展路徑與因應之道。

在AI部分，一如行動裝置與雲端一樣，AI將帶來新產業種類、新商業模式，甚至新的工作型態，許多無法量化的決策仍然需要專家來判斷，因此中小企業的轉型將逐漸從自動化轉為人機協作的智慧化，一來整體品質與效率得以提升，二來讓機器處理日常作業，因此中小企業原先就較稀缺的人力則可以將重心放在如何提升技術、如何提高效率與市場開發等策略性議題上，從原先的怎麼做（How）變成接下來要做什麼（What）。

＜本文作者：Howie Su為產業分析師＞