AI落地元年,企業為何卡關?《AI in Action》調查:逾50%缺方向,近40%「看不到ROI」
AI落地元年,企業為何卡關?《AI in Action》調查:逾50%缺方向,近40%「看不到ROI」

2025年普遍被視為AI落地企業應用的元年,但是對第一線工作者來說恐怕沒有那麼輕巧。

《數位時代》於5月7日舉辦《AI IN ACTION:AI 2025》直播論壇,會後針對導入AI的流程和困難點,向數千名與會者進行問卷調查, 發現有53.3%的參與者認為「缺乏具體可行的AI落地應用方向」,其次有39.5%的人認為「難以判斷投入資源的報酬率」。

其它包含跨部門協力、缺乏品質好的資料、與現有系統整合困難等,都是常見的AI落地困難。此外,高階經理人還特別重視投資報酬率(ROI),中階主管則在部門共識和人才缺口兩方面遭遇難關。

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圖/ 數位時代

科技人看自動化、行銷人在意對話式行銷,AI代理最熱門!

整體而言,大家最想了解AI產業洞察與世界趨勢、AI工具與技術的實作應用,以及企業的AI投資策略與決策邏輯,也就是說,參與者同時重視AI的「大趨勢」與「工具操作力」,大家不只想知道「能做什麼」,更關心「怎麼做得好、如何導入部門」。

進一步深入AI的細項,AI代理(AI Agent)則是壓倒性的關注焦點,有超過8成的問卷參與者希望了解AI自動化與代理人如何設計、部署,並且想聽到實際應用案例分享。其次,也有超過7成的人對自然語言處理(NLP)與聊天機器人技術感興趣,特別是針對客服、內容生成、搜尋與內部知識管理等應用領域。

不同職位也為影響對議題的關注面向,決策者和高階主管最重視AI投資、導入策略與產業趨勢,中階主管和基層專業人員更側重實作技術、部門應用,以及如何優化工作流程。

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圖/ 數位時代

有趣的是,問卷結果反映出不同產業的應用需求,舉例來說,科技業關注「自動化效率與預測模型」、行銷重視「對話式行銷與內容個人化」、政府與顧問領域想了解「知識管理與流程創新」,而對於AI規範與資料敏感度較高的金融、醫療和ESG產業,則更常提及「法規與倫理」。

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圖/ 數位時代

老闆在乎ROI、員工在乎KPI,掌握AI法則:提升數據力+管理者先行

即使企業對AI躍躍欲試,實際應用在不同層級組織上還是處處碰壁,高階決策者經常提及AI
的落地方向和投資報酬率不清晰,難以控管成本;中階主管則認為資料品質差、跨部門推行困難,也找不到適合的人才;而執行的工作者或幕僚人員則苦於缺乏工具和因應AI的工作流程、績效管理。

台灣資訊服務產業龍頭精誠集團在年初的 Solution Day活動上,就點出客戶導入AI的重重阻礙,數據服務首席顧問于正之表示,從算力投資、組建人才與團隊開始都要仔細衡量,包含要不要內部自建語言模型,「大部分台灣的企業沒辦法去負擔這樣子的時效性以及成本。」

于正之也指出,企業普遍遭遇的最大難關在於數據能力,特別是數據的靈活調用度,「多樣性不夠、訓練的量不夠,數據被禁錮在應用程式或核心主機裡面,拿不出來。」

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圖/ 數位時代

對此,Google前台灣董事總經理簡立峰簡立峰表示,若是單純想借力新科技為生產流程加值,小型企業可以直接尋找外部AI工具,用在企業生存命脈的關鍵處,「員工少的公司最需要AI,效果最明顯、動機最強,通用工具可以解決很多問題。」

簡立峰也指出每家公司都要成為「數據公司」,未來企業對內、外部數據整合和調用的能力,將左右AI能發揮的效用,「 對大部分企業來說,不是AI的問題,是資料科學的問題,用AI也會產生新的資料,如何再回饋到AI系統裡?」

另一方面,考量投資報酬率,波士頓顧問公司(BCG)董事總經理徐瑞廷認為有個初步的預期效益是好事,但是減少人力資源不應該是優先考量。過程中可以不斷透過單項任務驗證成效,舉例來說,透過AI讓客服電話解決問題的時間減少1分鐘,也是一項指標。

簡立峰則認為「管理者先行」能起到引領作用,他觀察不少上市公司的老闆會展示自己如何向ChatGPT討教,甚至要求員工提案之前先問過AI,調整出更好的版本,員工也會希望公司提供近用AI的機會, 「大家的想像是得先找到人才,但執行者自己成為使用者是最重要的。」

無論如何,橫跨百工百業、從組織上層至下層,AI的派對盛況空前,但怎麼使用得精采?還有待企業繼續下功夫摸索。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #企業管理
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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