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陳向豪 Vincent 主管要你評估 AI 需求、比較廠商方案、確認成本與驗收結果時,你需要的不是更多技術名詞,而是一套能說清楚理由的判斷框架。
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多數人以為,AI 專案做不好,是因為技術不夠強、工具不夠新。
但真正讓專案卡關的,往往不是這個。
看看這兩份研究怎麼說:
Gartner《AI in I&O 專案 ROI 調查 2026》 高績效 AI 團隊的共同做法:專案啟動前,先錨定商業價值,而不是先問技術做得到什麼。
McKinsey《The State of AI in 2025》 高績效 AI 企業的共同做法:先定義營收/成本目標,再轉譯成其他面向可衡量 KPI。
換句話說『AI 專案的勝負,通常在動手做之前就決定了。』

如果你曾經:
花了大把時間評估 AI 場景,最後選錯,賠掉時間和信任
選型交給工程團隊決定,結果架構打掉重練,變成「你當初點頭」的責任
測試時成本明明可控,一上線帳單卻爆表
AI 做出來了,卻說不準到底「能不能上線」
從沒想過,AI 系統被惡意提問時會發生什麼事
這些不是技術問題,是判斷力的問題。 而判斷力,是可以被拆解、被訓練的。

框架由數創實驗室創始人設計,從「主管、業務、工程團隊三方拉扯」的實戰現場,把 AI 專案裡最容易判斷錯的地方,一項項拆出來、變成可以複製的框架。
五大決策點,一次看懂 AI 專案的判斷邏輯

多數人評估 AI 場景靠直覺,但定義商業價值前,只要先問自己兩個問題:
這個專案做完,財報上哪個數字會改變?是營收,還是成本?
如果答案是「提升效率」——效率換算成公司的財務價值,是多少?
五個面向判斷到位,AI 專案才容易成功。

這些不是模糊的原則,而是你下週就能拿去對照自己專案的檢查表。

都不需要。這堂課設計給正在經歷、或想了解 AI 專案的人,不論是技術背景出身、還是完全不懂技術的 PM/主管,都能聽得懂並直接應用。即使現在手邊沒有 AI 專案也適合先來上,能提前建立判斷框架,未來遇到專案時會更清楚該怎麼評估與應對。
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你會更清楚自己的專案卡點,也知道後續該補哪一類能力
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