從可行性到上線，先確認資料與驗收標準，再談模型
AI 專案失敗最常見的原因不是技術做不到，是三件事沒先講清楚：資料在哪、準確率的期待值、以及誰來驗收。
「AI 應該可以吧」是最貴的一句話。我們的評估流程會把期待值變成可量測的驗收標準，把資料品質變成可估算的成本，再決定要不要做、怎麼做。
我們只說明「會發生什麼」與「代價多大」。解法是需求診斷階段的交付物——因為在條件確認之前，任何解法都是猜測。
需求方腦中的成功標準通常是「跟人一樣好」，但從未寫下來。沒有寫下來的標準，驗收時一定對不上。
資料散亂、版本不一、格式混雜、缺少標註，再好的模型也救不回來。多數 AI 專案的成本有六成花在資料上。
「感覺不太準」是無法回應的意見。沒有量化標準，專案就會無限期修下去。
把公司文件丟進外部服務，可能同時觸及個資法、營業秘密與客戶合約中的保密條款。
生成式模型必然會產生看起來合理但錯誤的內容。當它對客戶說錯話，責任怎麼算？
模型改版、API 調價、供應商政策變動，都會影響已上線的系統。
工具做好了沒人用，是 AI 專案最安靜的失敗方式。通常不是不好用，是沒有被放進日常工作流。
展示用的原型跑十筆很快，上線要跑一萬筆時，延遲、成本與穩定性全都是新問題。
這些問題沒有標準答案，也不是考試。答不出來的每一題，都是需求診斷存在的理由。
這個 AI 應用要處理哪一類工作？
要用到的資料存放在哪裡？什麼格式？
資料裡有沒有個資、營業秘密或受規範的內容？
可以接受的錯誤率是多少？錯了會怎樣？
誰會用？多少人？多頻繁？
需要跟哪些系統整合？
誰驗收？用什麼標準判定成功？
預算級距與希望上線時間。
如果這個專案今年沒做成，對貴司的影響是什麼？
正式評估會由我們開立一個專屬的專案頁面，帶入貴公司名稱與會議資訊，並在會議中一起完成。請與我們聯繫安排會議，或若您已收到專屬連結，請直接開啟該連結。
