（左图）TVBS AI未来科技部副总监吴桢文、（右图）TVBS策略与新创事业部数位开发中心副总监陈宏益。（摄影／洪政伟）
作为AI转型推动部门的主管，TVBS AI未来科技部副总监吴桢文说，「只由上而下不够，还必须由下而上回应，转型才有机会成功。」他希望，非技术人员可以主动提出想用技术解决的需求，甚至，有能力自行用科技工具来解决。吴桢文从知识交流与能力培养两大类做法切入。
创造多元的交流场域，促成意愿、知识和经验的传播
早在数位转型初期，TVBS就非常强调创造交流场域。他们利用Slack、Discord等通讯软体，来建立内部技术社群，促成技术部门和非技术部门间的交流。后续也用社群来推广各式AI技术、工具，以及应用知识。不只如此，AI部门还开始发布AI电子报，提供最新AI趋势与技术资讯、内部常用AI工具的功能更新，以及TVBS内部AI应用成果。
TVBS也积极举办线下交流会。数位与AI等技术部门，有同职能实践社群（Community of Practice）交流会，分享各团队使用技术心得。节目制作等非技术部门，则有更多大小竞赛和交流会。
如同传统产业般的TVBS，内部充满各种数位化、自动化的技术应用机会。不过，技术部门未必能注意到全部机会。各自领域的非技术部门，才更加清楚，自己工作流程中的痛点为何。这些技术应用机会，从简单的行销素材制作自动化，到复杂的收视资料报表制作与分析，散落在各部门。
不过，非技术部门未必能想像，这些机会如何真正找到技术解来实现。
为了了解各部门中有哪些既有流程可以加速，以及哪些新技术应用，可能带来更多价值，并将可行提案变成现实，TVBS办理AI黑客松、AI提示竞赛等活动，来鼓励非技术部门提出技术应用想法，并派遣PM、工程师等人员加入比赛团队，提供技术面知识的支援。
这些提案中，有许多小应用，只需要动用现成工具，即能拼凑出堪用的MVP（最小可行性产品），开始验证。有些则是新节目、新数位通路经营、新工作流程的主意，相对于过往人工验证需要3至6个月，透过技术部门协助，可以利用自动化工具，在1、2周内开始验证。
他们也曾举办提示工程比赛，以「女人我最大」问卷分析为题，要非技术人员尝试让GenAI分析自家受众。让大家跌破眼镜的是，分析结果竟与原本专业人员想像有不少落差，让他们意识到，AI可以带来更多原本忽略的分析角度。
吴桢文注意到，这些比赛奖金顶多前三名奖金几千元。不过，让他欣慰的是，非技术部门参与已经十分踊跃。
不只在内部举办各式交流活动，TVBS关系企业之间，还会每个1、2个月，举办AI交流会及数据交流会，邀请各公司的技术主管出席，一方面了解集团内其他公司正在进行的相关工作，另一方面，还可以促成不同公司间合作，共同解决问题。
TVBS AI未来科技部副总监吴桢文表示，随著AI飞速进步，当前不可能实现的提案，很可能半年后变得轻而易举。这正是为何，在非技术部门提出的AI应用提案在当下窒碍难行时，TVBS也会妥善留存，并由AI部门紧跟最新技术，寻找实现可能。（摄影／洪政伟）
重点培训AI种子，作为非技术部门的AI推广大使
大大小小的AI应用机会随时随地都会出现，黑客松却不会时刻举办。为了把握这些机会，TVBS设置AI种子，以及AI特攻队等制度，将不同部门的非技术人员培养成AI人才，并带著IT以外的专业角度，来一同发展较大型的AI专案。
AI种子制度是，挑选各部门的人员作为种子，与资料科学家互相观摩彼此工作内容，来理解各自需求及技术。AI种子还会利用内部AI学习资源，吸收部门所需技能。同时，透过应用AI解决部门内问题，将拥抱AI的风气带入部门。
当AI种子、AI黑客松提案，或者任何人提出值得深入研究、开发的AI专案，TVBS会组成AI特攻队，集合相关部门AI种子和技术人员，来打造符合该专案需求的原型，进行POC。过程中，AI种子透过跨部门的技术和应用模式交流，能力会再次升级。
TVBS也上架大量AI课程到内部学习平台，AI种子在日常工作应用，或参与AI特攻队时，可以根据需求，选修自认最有帮助的技能。甚至，有文字编辑在特攻队专案时积极学习提示工程，后来直接调至AI部门，成为TVBS提示工程专家。这名来自文科背景的专家，更因为了解非技术部门的痛点以及沟通方式，在推动跨部门专案的协调，乃至于推动AI转型风气，都成为一大助力。
发扬内部不同部门学习的成果，带起万事用AI的风气
当拥抱AI的风气从技术部门吹到更多部门、专案团队，以及个人，如何累积这些场域的AI应用成果与心得，成为重要课题。
TVBS一项做法是，利用AI电子报分享企业内应用成果，供其他部门参考，同时留存纪录。另外，在黑客松等场域提出的应用想法，如果尚未实现，也不会直接舍弃，而是记录到待办清单等未来新AI技术或工具出现时，重新审视可行性。「AI技术进步太快，许多以年度为单位的计划，都要改成以季度为单位。」吴桢文说。「现在不可能实现的提案，有可能半年后就变得很简单。」
经过两、三年，TVBS非技术部门开始出现更多主动拥抱大数据与AI的现象。例如，HR部门用生成式AI工具来自学Python、VBA，将各式Email收发及MS Office作业自动化。或者，业务部门自主成立专属种子团队，尝试用AI分析商业数据。节目制作部门也自行开发出多种Chrome外挂和Windows小工具，来协助日常作业。
吴桢文强调，推动非技术部门拥抱AI过程中，「技术部门的角色是，持续寻找符合需求的新技术，打造出易用的介面与工具，让所有人都能轻易使用。」这正是AI部门的重要工作项目。
TVBS策略与新创事业部数位开发中心副总监陈宏益说，当TVBS上下开始习惯用AI来快速解决重复、繁琐，或是一次性的无聊工作，意味著AI已经深入非技术部门，是AI转型小成的一个重要指标。（摄影／洪政伟）
3大类AI应用成果百花齐放
TVBS策略与新创事业部数位开发中心副总监陈宏益说，目前TVBS应用，可以分为3大类。
首先是从零开始发想的全新应用。像是新工具或新技术才变得可能的应用。举例来说，用Cursor等GenAI程式码撰写工具，让技术人员效率增加，更让非技术人员也可以开始写程式。
再来是加速既有工作流程。举例来说，当行销或节目制作需要讨论新点子，可以用生成式AI来快速制作原型，加速了创意从发想到定案过程。或直接用生成式AI工具来协助节目及新闻制作，例如快速制作资讯图卡、整理夜间新闻等，不只大幅加速，并改变了内容产制过程。
最后，则是重复、繁琐，或是一次性的无聊工作。这包括新闻资料整理、问卷数据分析等。
最后一大类虽然看似最不起眼，却反映出数位转型和AI转型风气，已经进入非技术部门。陈宏益表示，当企业上下都开始拥抱AI，脚步较慢的媒体业，也能在技术及专业领域，如新创一般快速尝试、快速失败，提升进步的效率。创意从发想、尝试到实践的周期，便会大幅缩短。
他接著说到，企业推动数位转型，很容易导入完技术，进行基本应用后，即发现难以持续推行。这是因为，员工的习惯和思维模式，不容易改变。这正是为何，非技术人员愿意主动学习、拥抱数位与AI应用，是如此重要。