為什麼香港企業的 AI 試驗停在試驗階段

試驗成功不等於營運成功

很多試驗在受控環境下表現良好：資料經人手整理、使用者是自願參與的同事、例外情況被繞過。當同一套方案面對真實工作量，處理時間、錯誤率與例外比例才會浮現。

解決方法不是更強的模型，而是把例外處理、覆核責任與升級路徑寫進流程設計。

資料擁有權比資料量重要

企業通常不缺資料，而是缺乏對資料定義的共識：什麼是「活躍客戶」、訂單以何時計算收入、退貨如何記錄。這些定義不統一，AI 輸出就無法用於決策。

在藍圖階段，我們會為每個用例列出所需欄位、來源系統與負責維護的部門。

把整合成本放在最前

整合往往是預算中最容易被低估的部分。與其在試驗成功後才發現無法接入 ERP，應該在選擇用例時就評估介面可行性與資料流方向。