AI成為製造業轉型焦點，既有工程師卻未必能立即上手。和大工業（1536）集團總裁、格斯科技（6940）董事長沈國榮接受《新新聞》專訪時坦言，公司導入AI時，發現工程師與研發團隊也有「似懂非懂」的情況；他認為，可透過產學合作培養種子團隊，但要逐步理解訓練、互動與應用，至少需要一至兩年。
「我們裡面的工程師或者研發團隊，對AI這個東西真的是似懂非懂。」沈國榮說，困難甚至從基本操作就開始：如何輸入資料、如何讓系統學習，以及如何與它對話，都存在需要重新學習的地方。
導入難題，從資料與應用開始
在他看來，AI會提高生產力，傳統產業若長期不加入這些新工具，進步速度可能被拖慢，競爭力也會受到影響。但認同AI的重要性，和知道如何導入，是兩個不同層次的問題。
過去製造現場許多工作仰賴老師傅的經驗，如今要把新工具加入既有流程，企業首先得知道從哪裡開始。沈國榮以麵包製作為例，食材、鹹度、甜度及香氣等判斷，可能都涉及應用機會；真正的問題卻是，企業要如何把這些經驗轉成可供學習與運用的內容。
因此，工程師原有的製造專業，仍須與新的工具能力銜接。他認為，可由具有相關能力的團隊帶設備到現場，透過演練、觀摩與實習，讓員工理解實際操作，而不只是聽完介紹就算完成導入。
資料保護與地端成本，都要衡量
人才之外，企業也會遇到資料與投資問題。沈國榮指出，製造資訊有些必須保護，不能不經評估就全部交給外部系統；若選擇地端部署，費用又可能相對較高。
這讓AI導入不只是技術部門的事，還涉及企業如何保護資料、投入多少資源，以及如何衡量效益。資料能否使用、方案是否符合需求，都會影響下一步投資安排。
沈國榮對雲端資料保護的顧慮，反映的是經營者在導入新工具時的考量。對企業而言，選擇雲端或地端，也須連同資料處理方式及權限管理評估，不能僅以工具是否容易使用作決定。
培養種子團隊，不能期待數月速成
針對人才培育，他提出回到產學合作，利用專班建立內部種子團隊。企業可派6至8位員工到相關系所學習，由公司支持培訓，再逐步帶動組織理解與應用AI。
沈國榮還以北科大、台科大等學校作為合作對象來舉例，希望透過資訊、半導體或運算相關專業協助學習。這是他提出的人才培育方向，並非宣布已與特定學校成立專班。
「這個絕對不是短期幾個月可以學好。」沈國榮認為，若要理解AI的訓練、學習、對話與應用，「最起碼要一年、兩年的時間」，傳產才能逐步學習、轉型與改革。 （相關報導： 人物》李翔宙當了50年「總統觀察員」 從蔣經國到賴清德，他看見權力最後留下什麼？ ｜ 更多文章 ）
這個時間估計，也說明他不把AI導入視為單次採購。員工需要從原有專業出發，累積操作與應用經驗，再將新能力帶回現場。對正在交接的企業而言，第二代除了接續市場、財務與生產管理，也得建立運用新工具的能力。
