AI 落地專案管理實務：從 PoC 到部署的每一步
許多企業導入 AI 專案常常卡在 Pilot 階段。看似功能正常的技術展示，卻難以真正上線，變成「只存在簡報裡的成功案例」。這是因為少了完整的落地計畫與跨部門管理流程。
這篇文章幫助你從最初的概念驗證（Proof of Concept, PoC）一路規劃到實際部署（Deployment），讓 AI 不只是展示，而是真正變成企業日常的一部分。
1. 明確定義 PoC 成功指標
PoC 不是「可以跑」就算成功。你需要明確定義驗證目標，例如：
- 是否能節省特定比例的時間成本？
- 使用者是否能理解並正確操作？
- 準確率或生成結果是否達標？
這些標準將成為後續是否擴大導入的重要依據。
2. 預先規劃資料整備與串接
導入 AI 系統常常需要使用企業內部資料，但許多企業在 PoC 階段僅用樣本或手動輸入資料，一到實務整合就困難重重。資料整備、資料權限、API 串接應在 PoC 階段就開始準備。
3. 跨部門協作與需求確認
AI 系統通常橫跨多部門流程，不是單一團隊可以決定。例如：客服 AI 涉及客服、IT、法務；內部查詢系統可能與營運、資料部門高度相關。每個部門的需求與限制都要納入評估。
4. 小規模試用 → 回饋機制 → 正式部署
即便通過 PoC，也建議先從小規模部門或一線人員試行。建立回饋回收機制、錯誤紀錄追蹤、修正回饋流程，才不會讓問題在正式上線後放大。
5. 專案推進角色與資源分工
AI 專案不能只靠 IT 部門推進，需要明確的 Project Owner、AI 顧問角色、資料處理人員、系統整合工程師與測試小組。資源到位與溝通透明，是專案成功關鍵。
恩梯科技如何協助企業推進 AI 專案落地
恩梯科技 提供完整 AI 專案管理與顧問支援：
- PoC 成果設計與評估報告產出
- 資料整備、RAG 架構設計與 API 串接
- 跨部門溝通與需求盤點工作坊
- 小規模實施與效益回收機制建置
- 正式部署與維運架構整合
讓每一步都扎實規劃，才不會讓好技術停在紙上。
