原書把 talent shortage 拆成七種不同能力，而不是只說「需要 AI engineers」。
成功部署 GenAI 同時需要 ML experts、data engineering、AI trainers、workflow integration、change management、AI ethics、communications。
| Skill | 原書作用 |
|---|---|
| ML Experts | Models／training／architecture |
| Data Engineering | Aggregate／cleanse／label／normalize data |
| AI Trainers | 把 domain needs／feedback 連到 AI teams |
| Workflow Integration | 整合 operations／interfaces／UX |
| Change Management | Training／engagement／adoption |
| AI Ethics | Bias／toxicity／fairness／harm controls |
| Communications | 清楚解釋 benefits／limitations／instructions |
建立 capability matrix，對每類 skill 標示 Internal、Partner、Hire、Train、Gap。
教材情境若 7 類中 5 類已有 internal capability，internal coverage=71.4%。
只有強 ML team 仍可能因 workflow integration、change management 或 ethics 能力不足而失敗。
根據 staffing inventory 對照七類能力，列出內部能力與缺口；不要把職稱直接等同能力已具備。
**題目：**若另外 1 類由 partner 補足，overall covered capability 變多少？
**參考解答：**6/7，約 85.7%。