引言｜導入 AI 前，先別急著挑模型
這幾年，許多企業開始談「內部 GPT」或「AI 助理」。但實際上，導入生成式 AI，從來不只是選一個大語言模型那麼簡單。真正能落地的 AI 專案，往往是從一開始就問對問題、找對資料、做對準備。
以下這三件事，是企業導入 AI 前最值得認真釐清的基礎功。
一、這個問題適合用 AI 解決嗎？
不是所有事情都適合交給 AI。想判斷「這件事值不值得導入生成式 AI」，可以從兩個角度來看：
（1）是否需要語意理解？ 像是產品說明撰寫、客服回應、法規摘要、市場調查、內容企劃等，都涉及大量非結構化資訊（文字），適合 AI 協助處理。
（2）是否有彈性、變化多？ 若工作內容高度標準化（例如報表產製、進出貨流程），反而是傳統自動化工具或 RPA 比較有效率。
建議思考：
- 這件事是否花時間、但又無法外包？
- 員工是否常遇到重複問題，但答案不一致？
- 有沒有「希望 AI 幫忙回答，但又怕答錯」的情境？
這些問題能幫助企業挑出真正需要 AI 協助的場景。
二、資料有準備好嗎？
生成式 AI 的品質，和資料的準備程度密切相關。不是模型越強大就越準確，資料才是 AI 學習的關鍵來源。
企業常見的資料挑戰包括：
- 資料分散：可能散落在 ERP 系統、客服信件、LINE、舊硬碟
- 權限不清：誰能看？誰能用？法規怎麼說？
- 品質不齊：內容格式雜亂、資料過時、重複或錯誤
建議檢查三件事：
- 資料來源是否合法？
若來自網路、外部平台，是否已取得授權？ - 資料格式是否可讀？
AI 能否有效辨識內容、解析欄位？ - 資料是否可更新？
若內容會持續變動，是否有方式讓 AI 即時取得新資料？
目前企業導入專屬 AI 常見兩種方式：
資料準備的好壞，決定了 AI 的可用性與風險管理能力。
三、組織內部是否具備 AI 基礎治理能力？
AI 專案不是建完系統就結束，它牽涉資料存取權限、錯誤修正、風險監控、同仁使用意願等。
根據 KPMG 報告，雖然超過五成台灣企業正在導入或規劃導入 AI，但真正有「發展路徑圖」與「治理制度」的企業，只有 8%。這表示，多數企業對 AI 的導入，仍處於摸索期。
建議企業先評估這三點：
- 責任歸屬：有沒有指定部門負責 AI 應用與審核？
- 成效評估：是否設有 KPI？如何衡量節省的時間、人力或正確率？
- 風險管控：資料是否有分級？是否設有 AI 使用守則？
若缺乏這些基礎機制，AI 導入後容易失控、使用率低落，甚至出現資安問題。
結語｜導入 AI，從「做什麼」開始，不是從「選誰」開始
選用哪種模型（GPT、Claude、DeepSeek…）當然重要，但更關鍵的是：選對題目、備好資料、建立機制。這些基礎到位，AI 才有機會真正成為企業的數位助力，而非紙上談兵的口號。
努力經營不如聰明變現。
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