導入AI六大雷區，最後一種死最多！
副研究員林金榮 (2025/06/18) 《永續學院編輯室》
前言
新技術的出現，對於中小企業主總是一個辛苦的抉擇！我需不需要？要花多少錢？投入後，效果如何？公司的同仁知道如何應用到工作嗎？他們學得會嗎？..….一堆問題！若錢已花了，效果一時出不來，該怎去董事會說？
中小企業應該很渴望一件事—正式導入新科技前，也可以試吃！先確定口味，再決定要選哪個餐、數量，甚至客製化方案！
賺進任何一塊錢，對中小企業都是辛苦！如何在風險確定下，導入可以賺錢的工具，應是所有中小企業主最期待的！
AI導入會遇到那些問題？
中小企業在導入人工智慧（AI）時，面臨多重挑戰，這些問題往往源於其資源限制、規模特性以及對新技術的認知程度。以下列出幾個主要的問題：
一、缺乏人才與專業知識
- AI人才短缺： 具備AI開發、部署和維護經驗的專業人才稀缺，中小企業難以與大型企業競爭，導致招募和留住人才困難。
- 內部知識不足： 許多中小企業缺乏對AI技術的深入理解，不清楚AI能解決什麼問題、如何應用、以及預期成效。
- 技術溝通鴻溝： 業務部門與IT或外部AI技術供應商之間可能存在溝通障礙，難以明確需求並有效實施專案。
二、數據問題
- 數據量與品質不足： AI模型需要大量的數據進行訓練，但中小企業可能因規模小、數位化程度低，導致數據量不足或數據品質不佳（不完整、不一致、有偏差）。
- 數據治理困難： 缺乏完善的數據收集、整理、儲存和管理機制，使得數據難以被有效利用。
- 數據隱私與安全： 處理敏感數據時，中小企業可能缺乏足夠的安全措施和合規知識，面臨數據洩露或濫用的風險。
三、成本與投資回報不確定性
- 高昂的導入成本： 儘管AI工具日益平價，但初期軟硬體投資、系統整合、人員培訓等仍是一筆不小的開銷，對於預算有限的中小企業而言是一大負擔。
- 投資回報難以評估： AI專案的投資回報週期可能較長，且成果存在不確定性，中小企業主難以評估效益，進而影響決策。
- 維護與升級成本： AI系統的持續監測、調整、維護和升級也需要額外成本。
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