《AI Triangle｜企業 AI 成熟度模型》

過去這段時間，企業界對 AI 的討論越來越熱，但我愈來愈確定：AI 導入最大的問題從來不是技術，而是企業的 AI 成熟度。如果基礎沒打好，再多模型、再大的算力，最後都只是在放大原本的問題。

我把企業在 AI 上的成熟度拆成三個關鍵面向：
🔹資料品質
🔹模型效能
🔹AI 治理

這三者，就是我所說的 AI Triangle。

1️⃣資料品質（Data Quality）

很多企業連最基本的資料基礎建設都還沒建立。資料散落在不同系統、格式不一致、更新不同步，甚至混雜大量錯誤或過期的資訊。

在這種情況下導入 AI，結果很簡單：
資料本來是亂的，AI 只會把這個亂放大。

AI 不會自動改善資料品質，它只會忠實反映企業現況。如果資料品質不穩定，後續的 AI 功能都只會停留在表層，看起來能用，但無法真正進入日常營運。

2️⃣ 模型效能（Model Performance）

很多企業在導入 AI 時，順序往往是顛倒的。看到新技術就想用，流程還沒搞清楚、目標也沒釐清，就急著接模型。

我一直強調，AI 導入應該像「生態復野」：
🌿 先把環境（流程）整理好
🌿 再依需求引入模型
🌿 而不是先蓋一座人工動物園，再把動物硬丟進去

流程不清楚、目標不明確，模型越強，只會把混亂放大得更快。這也是我提出 SPOT 原則的原因：Subject、 Process、 Objective 在前，Technology 永遠在最後。

如果決策者（Subject）急著導入新技術（Technology），再回頭想目的（Objective），最後為了配合技術去調整流程（Process），這就不是 SPOT，而是 STOP。

模型效能的關鍵不是模型本身，而是：企業能不能在真實流程裡用得下去。能不能維運、能不能整合、成本是否能長期負擔、部署後遇到狀況是否有能力解決。

如果模型只能在簡報上很好看，在正式環境就卡住，那就不是成熟度，而是代辦清單。

3️⃣ AI 治理（AI Governance）

AI 是輔助，不是決策者。
這句話看似簡單，但很多企業偏偏做不到。

最近某家銀行連續誤判，就是因為把最後的決策交給 AI。一旦出問題，大家都把責任指向系統，彷彿「AI 說的」就能免除人類的判斷責任。

真正的 AI 治理，不是多設幾條規則，而是：
🔸風險誰負責
🔸錯誤誰判斷
🔸情境誰掌握
🔸AI 的角色定位是否清楚

我常舉台達電早期智能語音系統的例子：
系統可以自動 call out，但成交永遠是人工。
AI 幫你過濾，但不取代最終判斷。

企業必須了解：
誤判的責任永遠在人，不在 AI。

💥AI Triangle 的核心

企業的 AI 成熟度，不在於用了什麼模型，也不在於技術先進不先進，而在於三件事：
1️⃣資料是否值得信任
2️⃣模型是否真的能實踐
3️⃣治理是否能把責任框得清楚

AI Triangle 是「制衡結構」不是「流程順序」
🔹 資料品質再好，如果模型效能無法支撐流程，企業無法採用。
🔹 模型效能再強，如果治理不完善，企業無法信任。
🔹 治理再完善，如果資料本身就是垃圾，所有規範都是徒勞。

只要其中一塊站不穩，AI 最後都會停在試點階段。