很多台灣公司都在投資 AI，但錢燒了卻看不到效果。這就像買了一台很貴的機器，卻不知道怎麼用它來賺錢。我們來盤點一下最常見的四大問題，以及該怎麼解決。
問題一：好高騖遠，想自己從頭打造「超級 AI」
- 白話解釋： 有些新創公司或企業，一上來就想自己研發像 ChatGPT 那種等級的「底層引擎」。這就像一間小車廠，不想著改裝現成引擎做出好車，卻想從零開始打造一台法拉利引擎。結果就是燒光資金，技術還追不上國際大廠。案例分析： 一家台灣新創花了好幾億訓練繁體中文模型，但資料不夠好、錢也不夠燒，最後做出的模型沒人想用，因為效果比不過國外的，又找不到賺錢的模式。解決方案：別再造引擎，學會「改裝」就好與其從頭造輪子，不如把精力放在「如何用國外成熟的 AI 引擎，解決台灣在地的特定問題」。例如： 利用台灣在製造、醫療、繁體中文的優勢，在國外 AI 引擎上加一層「在地化大腦」，專門處理這些領域的問題。這樣成本低、見效快，才是我們的優勢。
問題二：把 AI 當魔術，完全相信它的鬼話
- 白話解釋： 很多公司直接把 AI 聊天機器人拿來做客服，結果 AI 常常「胡說八道」（業界稱為「幻覺」），給客戶錯誤資訊，反而搞砸生意。這是因為他們把 AI 當成無所不知的神，卻沒幫它裝上「煞車系統」和「導航」。案例分析： 像台灣大哥大的客服 AI，一開始直接讓 AI 自由發揮，結果常給錯答案。後來學聰明了，先讓 AI 去查寫好的「標準答案庫」，再回覆客戶，錯誤就大大減少。解決方案：給 AI 上枷鎖，讓它說有根據的話不要讓 AI 瞎掰。要求它每個回答都要有憑有據，像是：「根據您的手機合約條款第 3 條，答案是…」「這個資訊在我們的知識庫裡查得到，來源是…」建立「錯誤回報機制」，一旦 AI 出錯，馬上記錄下來學習，讓它越來越聰明。
問題三：公司內部一盤散沙，AI 專案孤軍奮戰
- 白話解釋： 公司派 IT 部門去搞 AI，但業務部門覺得沒用，行銷部門也不想學。結果 AI 團隊做出來的東西，其他部門不會用、也不想用。超過一半的公司都只在「試點」，無法真正推行，就是因為各部門沒有一起合作。具體表現： AI 團隊做的工具，業務覺得難用；業務遇到的問題，AI 團隊不知道。最後專案永遠停在「測試階段」，無法幫公司賺錢。解決方案：成立「AI 特攻隊」，大家一起來組一個跨部門小組，成員包括：技術人員： 負責打造 AI 工具。業務/行銷： 告訴技術人員客戶要什麼。第一線員工： 提供使用回饋。定期開會，確保 AI 做的東西是大家需要的，並且能真正用在日常工作中。
問題四：算錯成本，賺不到錢
- 白話解釋： 中小企業覺得 AI 太貴不敢用，大企業用了卻算不出投資回報。大家把 AI 當成「成本」，而不是「賺錢的合夥人」。收費方式也很僵化，通常是收「月費」，但效果不好客戶就不想續約。具體表現： 製造廠花大錢買 AI 品檢系統，但只把它當成固定成本，沒有去想「它幫我減少多少不良品、省了多少錢」。解決方案：讓 AI 變成你的「合作夥伴」，賺錢再分它改變收費思維，從「收月租費」變成「賺錢一起分」。對中小企業： AI 公司前期只收一點設定費，等客戶真的靠 AI 賺到錢、省到成本後，再從多賺的利潤中抽成。這樣客戶沒有壓力，AI 公司也更有動力把產品做好。對製造業： 與其賣斷 AI 檢測系統，不如跟工廠說：「我幫你裝系統，省下來的品檢人工錢和減少的不良品損失，我們對分。」
總結：台灣的機會在哪裡？
台灣不用去跟國際大廠比誰的 AI 引擎厲害。我們的機會在於：- 當「在地化專家」： 我們最懂繁體中文、最懂製造業流程、最懂華人市場。把這些知識灌進 AI 裡，做出「超懂台灣人」的 AI 應用。當「可信賴的夥伴」： 透過「說有根據的話」、「賺錢再分潤」這種實在的作法，建立信任感。讓大家覺得用你的 AI 是找合作夥伴，不是買一個會出錯的黑盒子。政府與企業合作： 政府可以帶頭制定「AI 品質與誠信標準」，並鼓勵這種「風險共擔、利潤共享」的新商業模式。
總而言之，台灣的 AI 產業不該繼續燒錢做夢，而是要務實地成為「最懂在地需求、最值得信賴的 AI 解決方案夥伴」。這樣才能在激烈的國際競爭中，走出一條屬於自己的路。
