Key Findings
  • GenAI 實踐路徑的最後一步是「衡量成效並溝通價值」——追蹤節省時間、產出品質提升、用戶採用率和投資報酬率，並向領導層報告具體成果[8]
  • KPMG 提出三階段模型：Enable（啟用）→ Embed（嵌入）→ Evolve（進化），從 AI 試點到重塑商業模式[1]
  • AI 計畫整體架構的三個核心產出：商業架構（策略對齊）、技術架構（基礎設施）、資料架構（數據治理）[6]
  • 台灣 iPAS AI 應用規劃師考試涵蓋 AI 導入評估、規劃與風險管理三大範疇[4]

一、為什麼你需要一張 GenAI 實踐路線圖？

McKinsey 2024 年全球 AI 調查顯示，72% 的企業已在至少一個業務功能中採用 AI，但只有不到 20% 成功實現規模化部署。[8] 差距在哪？不是技術能力不足，而是缺乏系統性的實踐路徑。

沒有路線圖，企業 AI 導入往往變成：東做一個 POC、西上一個工具，各部門各自為政，最終零散的試點無法整合成業務價值。

二、GenAI 企業實踐六階段框架

綜合 KPMG、Gartner、PwC 等國際顧問公司的方法論，企業 GenAI 實踐可歸納為以下六個階段：[1][5]

階段一：識別低垂果實（Identify Low-Hanging Fruit）

從現有流程中尋找最容易被 GenAI 加速的任務——通常是文件摘要、草稿撰寫、資訊彙整等重複性高、耗時長的工作。目標是在 2-4 週內展示具體的生產力提升。

階段二：建立自助式創建能力（Enable Self-Service）

提供安全、受控的 GenAI 工具存取，讓員工能根據自身需求自訂 AI 應用。CloudMile 指出，釐清 AI 要解決的核心問題是這個階段的關鍵。[7]

階段三：培育學習社群（Foster Learning Community）

建立內部的同儕知識分享機制——成功案例影片、專家辦公時間、內部論壇——讓 AI 應用經驗快速擴散。PwC 台灣的做法是透過四個策略賦能員工：構建基礎知識、塑造創新文化、深化內部應用、拓展外部價值。[3]

階段四：快速試點、快速擴展（Start Small, Scale Fast）

選擇 2-3 個聚焦的試點專案，設定可衡量的目標，快速迭代。試點成功後立即向其他部門推廣。

階段五：主動解決疑慮（Address Concerns Proactively）

組建跨功能團隊處理技術能力差距、系統整合挑戰，以及資料隱私和合規問題。Gartner 將此階段的重點定義為建立 AI 治理框架。[6]

階段六：衡量成效並溝通價值（Measure & Communicate Success）

這是 GenAI 實踐路徑的最後一步，也是最常被忽略的一步。

需要追蹤的核心指標包括：

最關鍵的是：將這些成果定期向組織領導層溝通，讓 AI 投資的價值被看見，爭取持續的資源支持。[8]

三、KPMG 三階段模型：Enable → Embed → Evolve

KPMG 提出的企業 AI 轉型三階段模型，從更宏觀的角度描述了組織 AI 成熟度的演進：[1]

階段重點典型活動
Enable（啟用）建立 AI 基礎能力任命 AI 負責人、制定策略、識別高價值場景、啟動試點、提升 AI 素養
Embed（嵌入）將 AI 融入工作流企業級人才再培訓、AI 嵌入營運模型、部署 AI Agent、現代化基礎設施
Evolve（進化）重塑商業模式利用 AI 解決產業級挑戰、跨企業價值鏈整合、前沿技術探索

四、AI 計畫整體架構的三個核心產出

Gartner 的 AI 路線圖框架指出，一個完整的 AI 計畫應產出三個核心架構文件：[6]

  1. 商業架構（Business Architecture）：AI 策略如何對齊企業目標、哪些業務流程優先導入、預期的商業價值
  2. 技術架構（Technology Architecture）：AI 基礎設施選型（雲端/混合/地端）、模型選擇、MLOps 管線設計
  3. 資料架構（Data Architecture）：數據治理框架、資料品質標準、資料管線與儲存策略

這三個架構的交集，就是企業 AI 落地的可執行藍圖。

五、台灣 AI 管理框架與 iPAS 考試重點

台灣經濟部推動的 iPAS AI 應用規劃師能力鑑定，是目前最具代表性的 AI 應用認證之一。[4]

中級考試範圍涵蓋「AI 導入評估規劃」，下設三個主題：[9]

台灣目前的 AI 管理框架採用「先指引、後立法」的漸進式方式推進。行政院已通過《人工智慧基本法》草案，預計分階段建立規範體系。

六、企業導入 GenAI 的常見問題

問題解答
中小企業預算有限，怎麼開始？從免費或低成本的 GenAI 工具開始（如 ChatGPT Team），先讓 2-3 個部門試用，驗證價值後再擴展
如何說服老闆投資 AI？先做一個小型 POC，用具體數字（省了多少時間、錯誤率降了多少）來說話
數據品質很差，能做 AI 嗎？可以從不依賴內部數據的 GenAI 應用開始（如文件摘要、翻譯），同時平行啟動數據治理
員工抵制 AI 怎麼辦？強調 AI 是「工具」而非「替代者」；從自願參與的先驅團隊開始，用成功案例影響其他人
iPAS AI 應用規劃師值得考嗎？值得。它是經濟部推動的產業人才認證，對 PM、行銷、企業主管理解 AI 導入全貌有系統性幫助[4]

結語

GenAI 實踐路徑的核心不是技術選型，而是組織變革管理。從識別第一個用例到規模化部署，每一步都需要人、流程、技術三方面同步推進。

如果你正在規劃企業的 AI 導入策略，建議參閱《GenAI 企業落地路徑》了解更多實踐細節；想了解如何設計成功的概念驗證？請看《AI POC 完全指南》。