www 世界資訊大會|數位時代 BusinessNext

眾星雲集，在台灣資訊業六月天空。
全球資訊業重頭戲「世界資訊科技大會」，今年首次由台灣主辦，包含微軟董事長蓋茲、思科執行長錢伯斯（John Chambers）、惠普執行長菲奧瑞娜（Carly Fiorina）和Linux小巨人紅帽（Redhat）執行長羅勃楊（Robert Young）等業界重量級人士，麻省理工學院的梭羅和德托羅斯、去年諾貝爾經濟學得主孟岱爾等知名學者，以及香港貿易發展局、美國政府電子商務諮詢委員會和英國電子商務部等政府部門負責人，以及少見的歐洲國家參加廠商代表，都將與會發表演講。預計在此次大會的重頭戲，仍將放在後PC時代的「通訊、網路、媒體」融合（convergence），台灣聽眾將可見到博大深遠的未來藍圖，當然，台灣的科技產業也將在這場變局中取得不少商機。
當然，有本土味的馬英九、施振榮和苗豐強，將代表我國出席。這等堅強卡司，堪稱今年度全球資訊業最豐富的活動，光是把與會代表所負責的公司價值加起來，至少超過二兆美金，這還沒有算入他們所能影響的決策和採購能力。
有趣的是，這場盛會也將是科技業「新經濟」、「舊經濟」的一場交會，其中「網路傳教士」之稱的錢伯斯與「道瓊指數最美麗CEO」的菲奧瑞娜，以及「小紅帽」楊與蓋茲的同台，更被視為焦點。錢伯斯就任五年，把思科的公司價值提昇了120倍，甚至超越微軟，是矽谷的新企業代表，40出頭的菲奧瑞娜則是要為矽谷最老的企業HP打拼「中興」大業；蓋茲與楊則同為公司股價暴跌而傷透腦筋，兩人力拼的未來戰場，則是電子商務企業軟體應用平台。其中微軟與思科更分別舉辦了各自的「會外會」，蓋茲與錢伯斯分別將與國內企業20與60位CEO交換「高峰意見」。
今年是台灣科技業的「奧斯卡」年，繼六月後，九月於圓山飯店又將有三場國際科技公司高峰聚會，新政府上台，是否意味著台灣要躍入另一個高成長跑道呢？台灣要走入國際社會，經濟實力是最佳工具，特別是深具國際競爭力的資訊電子業。一場九二一大地震下來，已讓全球體認台灣重要性。這一次把這麼多重要人物聚集在台灣，再加上他們所發表的願景，震撼力恐不亞於九二一。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。