（三）高技能人才斷檔制約創新發展
首先，台灣人工智能產業的人才短缺與技能鴻溝制約了創新發展。截至2024年1月，台灣月均提供約2.4萬個與人工智能相關的就業機會，較2019年增長了29%。然而，73%的雇主反映難以招募到適合的人才，特別是具備信息技術和數據技能的專業人士。軟件設計工程師成為需求最為緊迫的崗位，凸顯了高技能人才供不應求的現狀，進而限制了台灣在人工智能領域的技術進步與創新活力。當前台灣的教育體系較為僵化，無法靈活應對跨區域人才培養的需求。特別是在人工智能這樣快速迭代的高新科技領域，人才的全球流動性和多樣化培養尤為重要，然而台灣現行的學制在這一方面表現不佳，導致高端科技人才的匱乏進一步加劇。
其次，產學脫節問題嚴重阻礙了智慧應用型人才的培養。台灣博士培養體系偏向於學術研究，導致許多高學歷畢業生難以直接對接產業需求。在人工智能領域，企業更側重於應用技術的引進與使用，而非理論研究，這使得博士人才與市場需求之間的錯位愈發明顯。加之各產業對人工智能技術的應用需求各異，且技術門檻較高，企業通過短期培訓或內部培養來填補人才缺口的難度極大。
再者，職業培訓在人工智能領域同樣面臨諸多挑戰。技術的複雜性和培訓資源的匱乏，使得現有培訓項目難以滿足產業需求。尤其是在算法、編程等基礎領域，教師資源的短缺使得相關培訓質量難以保證。儘管2022年台灣人工智慧協會推出了“人工智能師徒制”計劃，但收效甚微，95%的高中及高職畢業生仍選擇進入大學深造，勞動力缺口更多需要靠吸引外籍移民來彌補。同時，小學和初中階段的人工智能基礎教育也未能普及，直接影響了未來人才的儲備。長此以往，台灣在人工智能領域的競爭力勢必受到更大限制。
最後，缺乏支持人工智能發展的有利環境是阻礙人才留存和引進的重要因素。對於高技能人才而言，良好的科研環境、豐富的教育資源和開放的創新氛圍至關重要。然而，台灣在這些方面存在明顯不足，特別是缺乏針對人工智能發展所需的基礎設施和政策支持，導致人才流失率居高不下，進一步削弱了該領域的競爭優勢。 |
