近年來，許多企業積極導入 AI 技術，希望提升效率、優化流程、強化競爭力。但你是否也曾想過：「我們公司是不是也該開始用 AI 了？」
請先暫停一下腳步。人工智慧專案並非一蹴可幾，若缺乏規劃與內部準備，貿然推動往往導致失敗。
本文將全面解析推進 AI 專案的完整流程，說明常見問題、解決對策、失敗案例，以及成功實踐的關鍵。無論你是企業主、技術主管，或正在規劃導入 AI 的團隊成員，都建議閱讀至最後，為你的 AI 專案打下成功基礎！
什麼是 AI 專案？
AI 專案 簡單來說，就是運用人工智慧技術來解決企業或客戶實際問題的計畫。這類專案的範疇廣泛，小至自動化辦公流程，大至優化生產線管理，都能透過 AI 的導入來實現。
儘管市場上對 AI 的需求日益增長，但許多企業仍在摸索 如何推進 AI 專案。我們的建議是：從小處著手，透過成功的案例來驗證 AI 的價值，再逐步擴大規模。
AI 專案的 4 大階段與實施流程
一個成功的 AI 專案 通常可以分為四個主要階段：
- 規劃階段：明確專案的目標與方向。
- 研究階段（PoC）：收集並驗證開發所需的資訊。
- 開發階段：打造與測試生產模型。
- 營運階段：建立內部的營運系統。
接下來，我們將深入解析每個階段的細節。
1. 規劃階段：打好地基，確立方向
「好的開始是成功的一半」，規劃階段是整個 AI 專案 最重要的環節。本階段主要包含以下四個步驟：
- 問題定義：深入分析企業目前面臨的挑戰，並思考這些問題是否適合用 AI 技術來解決。
- 數據驗證：確認公司是否擁有足夠且可用的數據來支撐 AI 模型的開發。
- 組建團隊：召集具備相關專業知識的成員，組建高效的 AI 專案 團隊。
- 設定目標與目的：明確定義專案的最終目標，並制定具體的執行計畫。
2. 研究階段（PoC）：概念驗證，降低風險
PoC（Proof of Concept），也就是「概念驗證」，是 AI 專案 的研究核心。在這個階段，我們將進行小規模的開發，用最少的成本來驗證 AI 模型的想法是否可行。
PoC 的主要目標是：
- 確認開發所需的數據是否充足。
- 測試模型是否能在公司內部順利運作。
此外，PoC 也是評估使用現有 AI/RPA 工具，還是自行開發新工具的最佳時機。如果現有工具就能解決問題，不僅能節省成本，還能加快實施速度。
3. 開發階段：從藍圖到實踐
當 PoC 證明了 AI 專案 的可行性後，我們就進入了實際開發的階段。這個階段的重點在於：
- 需求定義：根據 PoC 的結果，確定 AI 模型的具體規格。
- 數據收集：收集比 PoC 階段更大量的數據來訓練模型。
- 生產模型開發：利用收集到的數據，開發出能實際運作的模型。
- 測試實施：將開發好的模型導入實際場景，進行全面測試。
4. 營運階段：持續優化，發揮價值
AI 專案 並非隨著模型開發完成而結束，持續的營運與維護同樣重要。此階段需要建立完整的內部體系，確保 AI 模型能發揮最大價值：
數據更新與模型改進：定期使用最新數據訓練模型，並根據實際運作情況進行優化，確保其效能。
系統整合：將開發好的 AI 模型無縫整合到公司現有的系統中。
生產作業：讓 AI 模型正式投入日常業務運作。
AI 專案常見問題與對應解法
案例一：不知道該選哪家開發公司
- 問題：市面 AI 開發商眾多，難以選擇。
- 解法：
- 確認其是否具備 AI 領域的技術背景。
- 有無大型企業或相關產業實績。
- 是否可在預算範圍內提供解決方案。
- 與專案負責人的溝通態度與誠意。
案例二：無法取得公司內部核准
- 問題：主管或資訊部門因預算與資安疑慮而否決提案。
- 解法：透過內部教育訓練、研討會等方式，建立全公司對 AI 的正確認知與信任。
案例三：擔心公司機密被 OpenAI 學習
- 問題：許多企業擔心 ChatGPT 會將輸入內容當作訓練資料。
- 解法：建議使用 OpenAI API，透過 API 傳輸的資料預設不會被用於模型訓練。也可考慮私有化部署的 AI 模型。
案例四：無法想像 AI 可用在哪些業務中
- 解法：
- 查閱同業或其他產業的 AI 導入案例。
- 向 AI 顧問或技術廠商諮詢可能的應用場景。
案例五：不知道該選哪種工具或平台
- 解法：
- 閱讀專業網站或部落格的 AI 工具評測文章。
- 詢問具經驗的技術顧問或外包公司提供建議。
AI 專案失敗的 3 大常見陷阱
根據我們的觀察，許多 AI 專案 失敗的原因都大同小異。以下是三個最常犯的錯誤，提醒您務必避開：
1. 為了導入 AI 而導入 AI
這是一個最常見也最危險的陷阱。很多企業看到競爭對手在用 AI，便也急著跟風。然而，如果 AI 專案 的目標只是「導入 AI」本身，而非解決一個具體問題，最終很可能得出「其實根本不需要 AI」的結論，導致時間與資源的巨大浪費。
2. 缺乏具備 AI 知識的內部人才
AI 專案 不只是外包給外部公司這麼簡單。如果公司內部沒有懂 AI 的人，一旦模型出現問題，將會無人可處理。更重要的是，AI 專案 需要持續的訓練與更新，缺乏內部人才，專案就難以維護，最終只能停擺。
3. 資料不足或品質不佳
AI 模型的開發高度依賴數據。在規劃階段，若沒有充分評估和準備所需的數據，很可能導致 AI 專案 在中途陷入停滯。
成功推進 AI 專案的 3 大關鍵心法
想要讓 AI 專案 邁向成功，以下三個心法您必須牢記在心：
1. 認真思考導入 AI 的必要性
在啟動 AI 專案 前，請務必問自己這個問題：「我們真的需要 AI 嗎？」深入探討公司面臨的核心挑戰，並評估 AI 是否是最佳解決方案。這不僅能確保專案方向正確，也能避免無意義的資源投入。
2. 培養具備 AI 知識的內部人才
專案的成功運作，需要內部人才的長期支持。建議為專案成員舉辦研討會或培訓課程，提升他們對 AI 的理解。即使將開發外包，擁有一位能與外部團隊溝通、並在內部處理基本問題的 AI 人才，也能讓專案運作更順暢。
3. 從小規模實施 AI 開始
初次導入 AI，建議從小規模、局部性的專案開始嘗試。這樣不僅能降低預算和時間成本，即使遇到問題，也能更容易地解決。透過一個個成功的「小勝利」，逐步累積經驗，再擴大應用範圍，這才是最穩健的 AI 專案 推進策略。
結語：AI 專案成功，從正確規劃開始
AI 專案並非萬靈丹，更不是短期投資。據統計，企業導入 AI 的成功率不到 3%，因此必須審慎規劃與執行。
請牢記以下重點：
- 📍 四個階段：規劃 → 概念驗證 → 開發 → 營運
- ⚠️ 三個常見失敗原因：盲目導入、缺乏人才、資料不足
- ✅ 三個成功要素：確認必要性、培養人才、從小試行
唯有以問題為導向、穩健規劃、持續優化，才能真正發揮人工智慧的價值，為企業創造實質效益。