導入人工智慧,企業就能無痛升級?AI團隊的困難與過程
導入人工智慧,企業就能無痛升級?AI團隊的困難與過程
2019.11.25 | 流量數據

AI人工智慧幫你預測顧客喜好、自動與顧客對話,甚至還能擔任面試官。隨AI技術遍地開花,我們在生活中常聽聞人工智慧的驚人應用。不少企業主也想導入AI系統,卻也抱疑是否如此神奇?會不會導致現有團隊適應不良?過程中又會遭遇什麼困難?

PIXNET在2013年啟動建置AI系統,今年獲得階段性成功。ComScore MMX在2019年3月,統計台灣桌機與筆電使用者的網路使用行為數據指出:PIXNET不重複造訪人數僅次於Google,甚至超越了Facebook。PIXNET如何步上致勝之道?

AI團隊不是外掛程式,而是翻轉原有工作模式

有些企業主可能以為導入AI團隊,就像在企業的固有系統上,額外安裝一組外掛程式,不需過多改變原來的部門運作方式,讓AI團隊自己發揮力量提升營運效率。然而,PIXNET執行長周守珍卻指出,AI團隊在與其他單位磨合中,大大翻轉全公司原有的工作習慣、商業模式。

舉例來說,PIXNET旗下的痞客邦擁有8.1億篇文章的海量內容,每天超過770萬不重複訪客,透過AI探勘內容及使用者行為,打造興趣牆系統以更符合使用者的瀏覽喜好,就讓痞客邦在一年內,全站每周不重複活躍會員數成長7.5倍,站內停留時間成長2.3倍,大幅提升用戶黏著度。

原本業務過去是以販賣廣告版位為主,以版面尺寸、黃金版位為產品,客戶最終追蹤投放成效。不過,在網路、媒體資源的激烈競爭下,若非廣告版位具有絕對差異性,或能精準聚焦在某個族群、性別或年齡,讓客戶認為確實「有效」,否則難以找出優勢。

在AI協助後,業務從賣廣告板位,轉型成賣「精準數據」。除了能準確提供更為仔細的效益、分眾分析,還能為客戶找出潛在顧客。例如,經由探勘使用者的行為後,他們發現喜歡BTS(防彈少年團)與喜歡寶寶的人興趣相關濃度很高,進而了解原來BTS的粉絲不只有少女,晉升為媽媽的族群仍然延續追星的習慣。業務們因此打開新天地,AI成了談生意的最佳利器。

PIXNET 執行長 周守珍Jenny
圖/ PIXNET

AI團隊領導者就像技術傳教士,要懂、會做,還要能說故事

然而,回溯成功的起初,總有磨合的難處。周守珍分享,由於AI對企業各部門都是新鮮事,同時代表陌生。因此每個人都有許多不同的想像,可能天馬行空、不切實際。為了要將眾人的認知與期待「調頻」到同一條陣線,幾年來策劃了大大小小的AI課程、工作坊,對所有人都是一段調整的過程。

AI團隊身為主動單位更是重任在身,必須全面了解各部門的運作,像是在產品營運部門,得摸熟產品的運作狀況,提出AI如何改善的方案;到研發部門則要知道前端、後端的作業情形,能運用AI提升哪些效率等等。

AI團隊領導者的角色更是重要,不僅要讓所有成員認識、接受、應用AI,還得分享產業中的案例,協助眾人釐清AI的運用場景,就像是一名「技術傳教士」。其中最關鍵的能力與挑戰就是「溝通」,由於AI的技術還很新、很抽象,他必須擁有說故事的能力,將專業術語轉化為誰都能懂的白話文,消除團隊與對口單位的認知誤差。

最後,周守珍提醒,導入AI並非立刻就能看到巨大成效,從建置系統到人員、知識到位,都需要時間醞釀。企業主及AI團隊領導者在面對質疑、挑戰時,若能堅定立場、長期堅持,才能在未來看見期待的成果。

關鍵字: #人工智慧
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
掌握產業趨勢、實戰案例與資安關鍵策略,打造下一階段的製造業競爭優勢!

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