【培養AI「建築思維」策略篇】打造高可用與可信賴的AI應用：企業AI的「生生流轉」之道

「AI不是未來式，而是現在進行式」越來越多企業意識到AI的重要，《彭博》報導明確指出，未來十年將是AI科技風風火火的時代，預計2032年，生成式AI市場的資本規模，可望成長到1.3兆美元。AI效益看得到，但也要能吃得到，企業擁抱AI第一步，如何能避免踩雷呢？

在制定企業的 AI 策略時，SAS台灣陳愷新總經理建議應該採取「建造大樓」的思維模式，意即從基礎架構到進階應用都應有清晰的策略藍圖；從地基的打造、材料的選擇、開始施工、到建築完工，以及後期的維護，每個環節都應密切相連，以便建造出一座能夠續存多年並不斷增值的 AI 堅穩大樓。

站在巨人肩膀看AI局勢，全球AI分析領導者提供戰略建議

思考運用AI之際，企業除了須擁有前瞻性的領域與技術知識外，更需要資深領航者提點，國際AI專家李飛飛針對企業應用AI的議題提出建議，強調企業可站在大企業的肩膀上，倚賴其資源，並運用現有的模型或開源資料來開創新的服務。換言之，若外部已有豐富的資源與經驗，並不需要從無到有開始建造AI應用。

在這方面，擁有超過20年AI產業經驗的SAS台灣總經理陳愷新也分享了他的觀察。陳愷新成功協助超過百家台灣企業利用AI創造商業價值，並帶領SAS台灣在過去十年中新軟體授權收入增長了10倍。他強調：「除了能聯手如SAS這樣有豐富AI經驗的合作夥伴外，企業若希望善用AI，也應率先擬定正確的建造原則與步驟，以便有效地擴展AI的效能。」

陳愷新也進一步說明，如同建造大樓需要先繪製出整體的策略藍圖，從立面、結構等面向去定調方向，勾勒AI的全貌規劃也同樣需有建置的原則與思維須遵循，也建議企業在規劃AI應用的建置原則時，可依循以下三大核心原則進行：分別為可協同合作、可「持續」使用，與必需值得信賴。

企業在規劃AI應用的建置原則時，可依循以下三大核心原則進行：分別為可協同合作、可「持續」使用，與必需值得信賴。

技術決策者如何清楚擘畫 AI 藍圖？

運用AI－須避免的雷區：如何有效杜絕AI孤島情況？

就像是建造大樓重視各個環節，包含結構、機電，建造工程等彼此相互協作，才能建造穩固可用的樓體；開始打造AI的時候，最該避免造成「AI孤島」，即每個AI模型系統各自為政，如同資料孤島(Data Silos)狀況，資料散落在在不同的系統、部門或組織中，資料無法共享、整合。AI孤島也等於各自運行在不同的應用，彼此無法串連，導致難發揮綜效、效能大打折扣外，還有可能結構鬆散，難以實際進入企業營運流程中。

陳愷新舉例，市場火熱的生成式AI在個人對話式服務部分具有優異表現，但目前僅少數已融入企業的日常營運，主要困難在於與其他AI技術的整合。企業主期待借助預測式AI的分析、預測，輔助人腦決策，提升品牌營收與業務效率。在此趨勢下，若引入「複合式AI¹」的概念，例如同時結合生成式與預測式AI，能打破AI應用各自發展但難以產生綜效的情況，實踐企業AI全面的協同作業和有效治理。

複合式AI可打破AI應用各自發展但難以產生綜效的情況，實踐企業AI全面的協同作業和有效治理。

SAS與微軟合作，正在將微軟Azure OpenAI與自家 AI分析平台「SAS Viya」生態系統進行整合。等於透過實踐複合式AI場景，把生成式與預測式AI串接起來，提供對話型態的服務，針對問題給予解答；同時融合分析與預測能力，將 SAS Viya 定義為一個AI伙伴，可使用對話的形式，讓SAS Viya直接協助進行分析、預測並直接反饋解答給使用者。

可持續使用性－企業應用AI能「生生流轉」的秘訣

深耕資料科學領域超過10年，並協助金融、醫療、製造等產業導入過數十個AI專案的SAS台灣顧問林育宏分享，若AI希望能持續的被應用，應讓AI從小規模試驗走向「營運化AI」，企業必須對AI進行生命週期的管理，也就是伴隨企業營運時間拉長，AI仍可以生生不息地被應用。如同大樓建造完工前後，都需要不斷試驗建材耐用度，或是開始入住之後，也要定期維護、修繕，樓宇才能讓人住得安心。

至於「AI生命週期」該怎麼落地？林育宏建議：「企業應串聯AI生命週期，從資料治理、快又有效的AI建模，到導入ModelOps運作流程，將AI模型(Model)和營運流程(Ops)之間緊密連結，從資料處理、建模、部署、營運、再到持續測試訓練，基於標準化與自動化流程，讓AI模型不僅被好好使用，而且持續確保有高度準確率。」透過此方法，等於能縮短模型開發時間，快速整合業務服務，讓每位員工從AI受惠，持續強化生產力，即可打造出「生生流轉」的高價值AI生命週期。

AI生命週期？如何替企業帶來高價值？

AI功能強且必須值得信賴 打造可信任使用的AI這樣做！

水能載舟亦能覆舟，AI能輔助企業強化營運效率，但同時也不能忽視AI模型可能衍生的資訊隱私、智慧財產權，以及AI提供的解答是否正確等議題。打造可信任、可解釋的AI，就像蓋房子過程一樣，需針對建材、工法確保其安全性，最好有物料履歷、建造執照等認證。

陳愷新建議，企業要建立值得信任的AI管理框架及風險治理規範，以此基礎確保每次的AI應用，皆受到充分的信任和具備可靠度。至於實際做法，包含建立AI治理及AI運用的平台需有問責機制，並且可保護數據隱私、確保人類可監督、提供透明的結果，藉此強化AI對道德、公平和永續的認知，有助於企業日後在運用AI模型的時候，不僅獲得有價值的答案，也確信每次決策是可信賴的。

將來可能不會有所謂「AI企業」，而是每家企業以不同程度將AI導入至內部流程。

不久的將來，可能不會有所謂「AI企業」，而是每家企業以不同程度將AI導入至內部流程。因此陳愷新最後強調，在未來快速轉變的商業環境中，企業不僅需先定錨AI藍圖，更應致力打破AI孤島，實現不同AI技術與資源的全面整合，以及持續優化與管理AI的應用，讓其「生生流轉」，最重要的是須建立一套完善的信任與治理框架，以確保AI技術的可持續發展與可信賴應用。借助全面性的策略規劃，企業能夠更有效地應用AI技術，提升營運效率，並在運用AI的道路上走得更遠更穩。