企業到大學開課 「訂製」未來員工
企業到大學開課 「訂製」未來員工
2006.05.01 | 科技

今年三月起,樂金電子(LG)的最高技術執行長(CTO)李熙國及技術經營團隊的十餘名成員,紛紛站上了大學的講台,在首爾、高麗、漢陽等九所韓國知名大學開設了三學分的正規課程,授課主題是「數位產業技術動向」。

挑選各國優秀人才加入

事實上,早在二○○四年樂金電子便創下韓國業界先例,導入了所謂「樂金軌跡」 (LG Track)的產學聯繫計畫(Program),在大學開設了「樂金特論」課程,將它與未來大學生的僱用事宜進行連結,並率先成立了「樂金電子——高麗大學」研發中心,導入符合其研發需求的「訂製型碩士」課程,由樂金電子提供全額學費及每月四十萬韓圜(約一萬三千元新台幣)的生活費補助,讓學生可與樂金電子派去的研究員共同執行專案,畢業後則有機會直接進入樂金電子工作。
目前,高麗大的樂金電子研發中心擁有三十多名碩士生及五到六名教授,正針對車用資訊系統(Telematics)、攜帶式媒體播放(PMP)等技術進行研發,樂金電子不僅提供約三千兩百萬元新台幣必要的設備費用,並加入了由越南、俄羅斯、巴西等國選拔出人數比例約佔一五%的優秀人才,共同形成全球化的研究中心。
「藉由導入大學與企業共同經營的訂製型碩士制度,大學可以培育出符合企業需求的人才,而企業獲得這樣的人才供應後,便可馬上投入工作現場,」現任該中心主任的高麗大高聖濟教授一語道破該制度的優勢所在。

企業出錢培育高階人才

此外,今年九月起,韓國科學技術院(KAIST)和第一毛織公司也將共同開設「高分子資訊電子素材的碩博士課程」,所有經費全數由第一毛織提供,預計在五年內培育出三十四名(碩士二十五名、博士九名)高分子材料領域的高階人才。
而今年成均館大新設的半導體系統工程系,因為有三星電子提供全額學費、每年約新台幣三十二萬元的獎學金,以及保障優秀畢業生進入三星電子就職的豐厚誘因,甫成立便成為熱門科系。新學期的招生結果也頗令人滿意,不乏同時考取首爾大工學院、KAIST及其他醫大的高材生。「當初為了如何挑選這些優秀的學生而傷透腦筋,」三星電子半導體部門總經理黃昌圭表示。

兼顧理論與現場實作

有鑑於半導體技術的快速演變,結合技術理論與實務知識的課程,成為該科系的重點,其講師陣容半數以上是由三星電子博士級的專家所組成,透過「理論+教育實習+現場實習」的三位一體架構,以半導體設計為主(八○%設計、二○%製程)進行課程安排,針對特別優秀的學生,還規劃了五年一貫的學碩士連接課程。一般學生在學期間將有六個月左右的時間,須接受半導體製程的實務教育,大三學生即可參加三星電子的新社員招考,合格者將提供獎學金,一畢業就可進入三星電子工作。另外,所有學生在畢業前也須比照國外知名工科大學,以高等設計(Capstone Design)的方式,繳交出「半導體晶片」的畢業作品。 「透過雙方合作,企業可確保未來技術及優秀人才,大學則可確保研究經費及解決畢業生就業問題等,就各種層面而言,都是雙贏策略。未來三星將持續擴大產學合作,並創造出差異化的新產學合作模式,以建構出帶動企業與大學技術發展的基礎,」 三星電子半導體技術企畫小組的李東 (譯音)常務說明指出。
去年首度擠進全球百大品牌之列的現代集團,在培育未來人才方面也是不落人後。二○○四年現代、起亞汽車即投入了一百三十五億韓圜(約四億六千萬元新台幣)於首爾大學成立「次世代汽車研究館」,今年則計畫將之轉換為以未來型汽車實務研究為重點的專門研究所。「我們最近確實有成立汽車專門研究所的打算,」首爾大校長鄭雲燦表示。

建構一貫化人力體制

除了企業這種主動出擊的「訂製型人才」合作模式外,韓國產業資源部、教育部及勞動部等相關部會,也推動了多樣化的制度與支援課程,例如產資部和教育部今年便編列了約十二億元新台幣經費,支援漢陽大學、產業技術大學等全國十三所產學合作的重點大學。而產資部、教育部及勞動部等三大部會更計畫推動「產學合作擴散事業」,建構出「一貫人力養成體制」,將在未來四年間,每年投入二十四億元新台幣以上的經費,透過設立研究所、二年及四年制專科大學等方式,培育三萬名符合產業實務需求的人才。
產學合作(Academia Business Cooperation, ABC)已不是新鮮名詞,不過,隨著科技的日新月異,如何創造成功的學術與商業結合模式,因應人才嚴重短缺情形,已成為企業提高全球競爭力的關鍵因素。而韓國推動的「訂製型人才」新產學合作模式,似乎是值得參考的方案。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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