AI 專案 80% 失敗主因不在模型，而在工程實踐、數據品質與跨部門落差。AI 工程師需從模型調校者邁向系統架構師，補齊數據工程、MLOps、與軟體工程能力。同時培養四大特質：務實簡潔、系統化風險思維、數據嚴謹度、跨域溝通力。並透過部署實作、髒數據處理與商業敘事，才能打造真正穩定價值的 AI 系統。

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人工智慧不只是技術，更是一種新的思維方式。專欄將分享AI數據觀點、演算法設計理念與應用挑戰，反思人與機器之間的關係，探索智慧未來的無限可能。

迷師羊的沙龍

數據

模型

專案

工程師

部署

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失敗

AI 專案 80% 失敗率，過來人的我學到哪些「AI工程師生存法則」？

        Vibe Coding 是一種由自然語言驅動的全新開發模式，你負責描述需求與「vibe」，AI則負責生成程式碼。它能大幅提升開發效率、降低門檻並鼓勵快速試驗，但也帶來技術債、風格不一致、安全合規與溝通技巧等挑戰。工程師不會被取代，而是轉型為架構設計、品質把關與 AI 協作的核心角色。

程式

開發

語言

生成

設計

規範

檢查

角色

挑戰

☕別再自己當廚師！Vibe Coding 時代：你負責點菜，AI 大廚負責把程式碼端上桌

開頭先坦白一句：我們來說說實話——身為演算法技術人員，偶爾會帶點「我懂技術你不懂」的微妙傲慢與偏見。當然不是故意的，就只是…技術真的很迷人，而人性真的很複雜。

身為演算法技術人員，我們常常覺得自己是智慧生命體，而客戶是凡人；但現實是——真正把專案毀掉的，就是我們彼此的誤會、沉默與期待。

下面這些

客戶

真相

成功

沉默

都市傳說

Google

來聊聊那些沒說出口的真心話 :           數據分析小白，專案為什麼會失敗？

AI導入產能規劃，讓製造業從「經驗決策」轉向「數據驅動」。過去GPC排配仰賴人工經驗，缺乏量化KPI、作業易出錯且耗時。團隊導入最佳化演算法，結合專家知識與跨廠KPI，AI可於數秒內提出最適排配建議，讓人員「一鍵」審視與調整。此舉不僅使排配更精準穩定，也正規化know-how、建立品質評估機制。

國際

經驗

決策

產能

品質

配方

智慧製造

製造業

團隊

智慧

從經驗到智慧：AI演算法讓工廠產能規劃更精準、更高效

AI導入工廠出貨排程，解決人工排車耗時與誤差問題。
透過智能路線建議、即時模擬與3D堆疊驗證，
讓排程時間從120分鐘縮短至10分鐘，派車成本降低20%。
AI不取代人，而是成為排程員的「第二雙手」，
讓出貨決策從憑經驗轉為靠數據。

包裝

限制

傳統

成本

縮短

物流

🚛 用AI破解出貨拼車難題

現在幾乎所有產業都在談「AI轉型」，從客服自動化、行銷預測、到金融防詐，

大家都在問：「我們能不能導入AI？」

但更重要的問題應該是：「我們要用AI解決什麼？」

AI 不是萬靈丹，它只是工具。如果沒有先釐清問題、流程與資料現況，再聰明的演算法也只會「算得漂亮、用不起來」。

設備

指標

異常

案例

管理

故障

分數

AI演算法不是萬靈丹，而是一場「全系統思考」(含案例分享)

AI 在偵測時常因「低頻事件」而誤判。僅看準確率會落入陷阱，需改用精確率、召回率與 F1 等指標。為改善類別不平衡問題，可用過取樣、加權或異常偵測技術，並採兩層模型與人機協作流程。目標不是抓最多，而是「少誤判又能防堵」。


音樂藝文

詐騙

交易

召回

誤殺

誤判

高風險

詐騙是「偶發事件」，AI 模型該怎麼設計才不誤殺？

AI 打詐本意是保護資產，卻常讓民眾變「嫌疑犯」：帳戶無故被鎖、交易受阻、客服求助無門，引爆民怨。
原因在於：AI 用平均行為判斷個體、判斷黑箱不透明、誤判成本高卻無對應補救、流程設計缺失讓好人受害。真正有效的防詐 AI，必須懂得分群、能說明決策、在準確與公平間取得平衡，並搭配清楚的人性化應對流程。