2025 年 AI 全面爆發，每家企業都在談 AI 轉型，但研究報告卻指出大部分 AI 專案最終以失敗收場。從買了 Copilot、Gemini 卻沒得到預期效果，到 POC 做了好幾輪仍無法開案，企業究竟在哪裡踩了坑？數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 cacaFly AI 事業副總吳振和 CH，從實務經驗出發，深入剖析企業 AI POC 失敗的常見原因，以及如何用正確的方法論提高成功率。

聽完這集你可學到：
1. AI POC 失敗的三大原因：參與人員不對（缺乏領域專家和實際 user）、Scope 定義過大（把系統串接問題混入概念驗證）、成功條件不明確（無法量化目標）。當模型迭代速度極快，POC 拖太長會導致啟動時的技術假設完全失效。

1. POC 時間軸的黃金法則：簡單可行性驗證可在數天內完成，完整 POC 建議控制在兩到三個月內，最長不超過三個月。因為模型變化太快，三個月前的技術限制可能已被新版本突破。

2. 如何縮小 POC 範圍：POC 要驗證的是「AI 能否解決這個問題」，而非系統串接。以 HR 問答為例，可用引數代替實際系統串接，先驗證 AI 對文件的理解力，確認可行再進入開發階段。

3. 建立黃金資料集的方法：企業應針對自身領域「出考卷給 AI」，將問題依難度分級（簡單/普通/困難/高風險），建立有代表性的測試資料集。這套資料集可重複使用，當模型更新時快速重新驗證效果。

4. AI 小隊的必備角色：領域專家和實際 user 絕對不能少，他們是唯一能驗證答案正確性的人。其他角色（PM、LLM 工程師、Prompt 工程師）可依資源彈性調整，甚至由同一人擔任多個角色。