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今年企業對於AI投資金額,不若往年積極加碼,反而是保持與去年相當的預算,AI企業今年的AI投資預算也是如此,但是,反而將資源改投入了其他關鍵科技,成長最多的就是Big Data的投資規模。每年CIO大調查時,除了IT預算之外,我們也會針對7大關鍵科技進行投資金額的調查,包括了資訊安全、Cloud、物聯網、數位行銷、Big Data、AI(機器學習)和行動應用。前兩者是基礎架構的投資重點,大數據和AI則是資料面重點發展,而物聯網、數位行銷和行動應用則是長期的特色IT應用領域。

在今年3月揭露的CIO大調查報告中,臺灣大型企業在這七大關鍵科技投資上,以大數據最高,平均約600萬元,而物聯網投資則有565萬元排名第二,第三是資訊安全投資,平均是549萬元,這三者投資規模差異不大,在50萬元以內,可說是企業在七大關鍵科技中,較為重視的三大類。但是2019年七大投資的前三名是大數據和AI並列第一,都是544萬元,而資安投資以542萬元,些微落後排名第三,但是今年的AI投資金額卻縮減到了456萬元。可以看出,資安是持續型的投資,而且投資規模相當,而今年和去年相比,企業對於大數據的投資增加了1成,而AI投資反而減少了1成6,反而是物聯網投資金額,在今年成長了約1成7。

有了對於整體企業在七大關鍵科技的投資樣貌之後,再來看AI企業的投資布局,更能看出AI企業的戰略

從今年調查結果來看,AI企業在這七大關鍵科技的投資策略上,如同一般企業一樣,近2年,資訊安全投資年年都是大宗,今年投資金額平均1,291萬元,與去年相當。次高者是Big Data投資,AI企業今年要投入969萬元來發展相關應用,比去年成長了近2成的預算,顯示出大力投資的企圖。雲端投資規模也與去年相當,約在8百萬元上下。特別的是物聯網投資規模也增加了,從去年707萬元,今年同樣大幅提高到822萬元。AI企業對於AI的投資,反而是落入了七大的後段班,只有平均640萬元,甚至比去年656萬元,還減少了些許。

整體來看,AI企業在七項的投資都遠遠高於一般企業,AI企業資安投資幾乎是一般企業平均值的兩倍規模,就連最低的行動應用投資,AI企業在今年有計畫投入591萬元,是一般企業今年行動應用投資341萬元的1.7倍之多。AI不是一項獨立的投資,而是得伴隨著資訊基礎工程,如雲、資安,或是需要累積足夠且高品質的資料來源,例如物聯網,而訓練完成的AI模型,若沒有應用,等於沒有價值,因此也會帶動在行動應用和數位行銷的投資,甚至行動應用也是AI的重要資料來源。也因此,認真投入AI的這些企業,不只是單方面地擴大力道發展AI就夠了,連帶地的在相關的IT投資上都會同步加碼,換句話說,要發展AI也需要整體IT戰力的提升才行,而不是把AI視為是一種獨立的、專案式的應用投資而已。而AI企業在資安投資規模上,更是一般企業的兩倍之多,原因之一就是,AI需要資料,累積越多的顧客資料或顧客行為軌跡,就越能打造出高度個人化的AI模型,也就越能貼近顧客的需求,但手上握有越多顧客的敏感資料,對於資料保存,AP防護,IT環境安全等資安需求就越高,也因此,AI企業反而是對於資安高度重視的一群。

但是,為何AI企業對於AI領域的投資,只是維持與去年差不多的規模,而沒有大幅成長,反而是大力加碼Big Data。若進一步比較不同AI發展階段的投資動向來看,AI成熟度還在初期的企業,今年投入了更多的資源到Big Data領域,尤其處於導入驗證階段者的企業,Big Data的投資金額甚至是AI投資的2倍多。但是,已經開始正式上線AI的企業,在這兩者的投資規模則相近,約1千3百萬元到1千4百萬元上下。主要原因是,想要發展出好的AI應用,資料是關鍵,Big Data投資也意味著是資料基礎建設的投資,例如像是資料清洗、資料流程、或是資料倉儲、資料湖等建置,蒐集到更多品質完善的資料之後,才有能力發展出有效果的AI應用,這也是AI導入初期,得伴隨著大量Big Data投資的緣故。

更進一步細分不同AI成熟度的企業的投資樣貌,可以發現,AI發展越成熟的企業開始進入正式上線採用之後,反而AI投資規模開始逐漸降低,甚至逐漸到平均約1千萬元規模,只有正式上線者的三分之二。為何成熟度走在前面的AI企業,不再大幅投入資金?
其中一個原因是,正式上線階段的企業,對於AI軟硬體投資的需求最大,但是,一旦完成了基礎的AI環境建置,下一個階段的挑戰,就不是單靠採購AI解決方案或準備更多硬體設備就可以達成。不是企業不需要投資軟硬體,後續的運算資源擴充(或者租用雲端運算服務等)仍舊會是一筆不少的開銷,但是,相較於AI技術本身軟硬體的投資,獲取更多高品質的資料,才是進一步擴大AI應用規模和廣度的關鍵,也因此,企業對於AI投資逐漸下滑,但轉而得擴大在大數據、資料工程、物聯網上的投資。

另外,也可以從今年AI人才需求上可以得到部分的答案。人才成了比錢更重要的AI資源,甚至,對於發展進入成熟期的AI企業而言,AI與資料科技相關人才的需求,比開發者需求更高。超過6成AI企業都想搶資料科技人才,今年都有開缺,諸如像是資料科學家、資料工程師、Python人才、演算法工程師也都有不少職缺需求,甚至,處於擴大採用階段或深化內化階段的AI企業,超過9成都有AI職缺,但只有6成今年需要招募開發人才(如App開發、Web開發等)。

不過,各類資料科技或AI職缺都有需求,也不會出現某一類人才所有企業都開缺的情況,因此,可以看到職缺排名上,不同類的職缺大約都有1~2成的AI企業想要招募,這也反映出,臺灣AI企業對人才需求類型的歧異很大,各自需要不同的人才。

 

 調查說明  調查對象涵蓋了臺灣2千大規模的企業,搭配iThome歷屆CIO大調查企業中的資訊部門最高主管,及政府一級機構、大專院校IT主管等。線上調查從2020年1月20日到2月20日結束,完整問卷數373份,但AI戰略數據齊全的有效樣本329家,104家屬於AI企業,占31.6%。76.4%填答者是企業IT最高主管。有效樣本產業分布,一般製造業占比24.9%、高科技業占比24.4%、服務業占比26.3%、金融業占比7.2%、政府機關與學校占比7.8%。

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