AI專案為何總是落地失敗？六大AI專案常見問題整理

AI專案是什麼？

一個完整的AI專案不只需要開發模型，還需先定義待解決的商業問題，接著蒐集與整理資料、訓練與驗證模型，最後還需要整合、部署與持續監控系統。AI成效高低取決於是否符合實際使用情境以及數據資料品質優劣，常見應用包含：機器學習、自然語言處理、影像辨識、智能客服、需求預測及自動化流程，完整的AI專案需要業務、IT、資料團隊...等跨部門合作。

AI專案類型

AI專案可分為內部優化型與對外產品型，企業可依自身資源與需求，選擇合適的AI專案類型逐步導入。以下為您介紹：

內部優化型AI專案

內部優化型AI專案以改善既有流程為目標，並有效提升企業內部效率與降低營運成本，例如：智慧客服、自動文件分類、流程自動化、需求或銷量預測...等，內部AI技術導入門檻較低，適合作為企業啟動AI的第一步。

對外產品型AI專案

對外產品型AI專案將AI視為核心功能，並直接提供給客戶或市場使用，例如：推薦系統、個人化行銷引擎、語音助理或AI分析服務。此類專案對資料品質、系統穩定度及資安要求較高，但成功後能創造新的營收模式和競爭優勢。

AI專案執行的潛在問題

以下為您整理在執行AI專案時會遇到的問題：

問題定義不清楚

若您在啟動AI專案時，未先明確定義商業問題、目標及成功標準，可能導致投入資源或方向錯誤。如果企業只因想要試用人工智慧技術而啟動專案，卻未思考實際要解決的痛點及可量化的KPI，容易讓專案偏離原本的業務需求或無法衡量成效，導致失敗或停滯不前。

資料品質不佳

AI模型高度依賴訓練資料的品質與完整性，若企業數位化程度不足，使資料分散、格式不一致、標註不正確或無法整合，模型就無法完整學習，進一步阻礙AI專案落地。

過度依賴技術

企業在執行AI專案時，常過度著重技術本身，例如：追求最新模型或工具，而忽略流程規劃與實際業務整合，可能會讓AI系統難以融入現有作業模式，造成員工排斥或使用率低，影響專案成效。

缺乏監控與更新

如果AI系統缺乏後續監控機制、效能評估與定期更新，模型可能隨著時間或環境改變導致性能下降而失去實用性。此外，若專案管理中未預留持續維護的資源與流程，也可能使AI專案僅於初期有效，後續因無持續使用或維護而失去價值。

低估AI專案風險

部分組織在啟動AI專案時，會低估高昂的投入成本、技術適用性、資料隱私、合規問題...等風險，若未在計畫階段充分進行風險評估，便可能使專案在執行途中因資金不足、不合法規或效果不佳而停擺。

缺乏AI人才

中小企業與不少組織常面臨AI專業人才短缺的困境，但執行AI專案需要的不僅是模型開發能力，還包括：資料工程、部署維運、跨部門溝通...等多面向能力。另外，若加上企業內部對AI技術理解不足，也會讓專案難以從開發過渡到穩定運作階段。

如何啟動和管理AI專案？

成功的AI專案需要有系統的規劃與持續管理，從前期評估到後續優化，每一個環節都會影響AI是否能真正落地與為企業創造價值。以下為您整理企業啟動與管理AI專案時，建議遵循的關鍵步驟：

步驟一：評估現況、釐清流程與需求

企業應在導入AI前全面檢視現有流程，找出效率低、人工作業負擔重或錯誤率高的環節，再依現況評估需導入AI技術的工作，以避免錯誤使用AI，確保專案方向與實際需求一致。

步驟二：明確鎖定商業目標及解決問題

AI專案的核心是解決商業問題，而非展示技術能力。企業應清楚定義要改善的目標，例如：降低客服回覆時間、提升預測準確率，並設定可量化的指標，作為專案成效的評估依據。

步驟三：確認及準備資料

若資料基礎不足，應先補強資料流程再開發模型，避免資料品質直接影響AI專案成效。啟動專案前，企業應先將資料清洗、整合與標準化，確保資料完整、一致且符合法規要求。

步驟四：依需求選用合適AI工具

市面上AI工具眾多，企業應依專案目標、預算與技術能力選擇適合的工具，而非一味追求最新或最複雜的AI技術。

步驟五：進行AI團隊培訓

除了技術人員，AI專案也需要跨部門合作，包含實際使用者與管理者，需透過教育訓練與內部溝通，讓團隊理解AI的用途、限制與操作方式，有助於提升採用率與專案成功率。

步驟六：試點執行、從低風險專案開始

建議以小規模、低風險的專案作為試點，例如：單一流程或部門應用，透過快速驗證成果累積實務經驗，再逐步擴大應用範圍，可有效降低導入風險。

步驟七：持續優化、監控成效並滾動調整

AI專案在上線後應持續監控關鍵指標，定期檢視模型表現與實際效益，並依業務變化調整與更新，才能確保AI工具長期發揮價值。

10個AI專案管理工具

以下為您推薦AI專案管理工具：

Asana

Asana的介面簡單，以處理複雜專案的能力著稱，可協助團隊組織流程、追蹤進度及順暢協作。另外，Asana也可用於自動化重複性任務及提供可行洞察，例如：協助辨識任務分配情況、分析潛在風險、串接通訊工具與自動推播更新...等。

ClickUp

ClickUp適合管理較複雜的工作流程，並用AI自動化簡化重複性工作，例如：提供專案任務建議、輔助AI專案細項排程，讓團隊更聚焦於高影響力工作。

Forecast

Forecast多用於預算追蹤與預測排程，並可透過AI技術優化團隊效能，可執行內容包含：資源需求預測、支出監控與超支風險標示、風險預測與緩解建議，適合重視成本與資源配置的團隊或顧問型專案。

Jira Software

Jira Software常用於敏捷專案管理，深受軟體開發團隊喜愛，整合Atlassian Intelligence後，Jira更可輔助檢視短期工作的成果、提醒潛在風險、自動生成摘要，並協助待辦事項優化與任務排序。

Lark

Lark主打協作平台整合AI專案管理，能整合AI專案管理、會議即時語音辨識與翻譯、即時溝通（聊天、視訊、檔案分享），並延伸處理資料分析、內容生成與自動化流程，以減少手動錯誤。

Monday.com

Monday.com以視覺化方式簡化複雜流程，適合同時管理多個專案的中大型團隊，使用者可透過狀態欄、時間軸與自動化規則，即時掌握任務進度與負責人，讓跨專案協作與更新更有效率。

Notion

Notion可自訂工作區和AI內容生成，並用於專案管理、會議摘要、資源分配、筆記與文件，也能協助安排任務進度、智慧搜尋相關文件與任務。 

Smartsheet

Smartsheet以試算表風格介面做專案管理與協作，支援專案規劃、任務管理、資源管理與報表，適合偏好表格化控管、需要彙整與回報的人員或團隊。 

Trello

Trello以簡潔的看板著稱，適合小型團隊與個人使用，Trello可透過AI外掛（Power-Ups）強化任務管理與輔助排序，並用Butler自動更新看板、通知成員變更。

Wrike

在面對大型團隊與企業情境下，Wrike能協助辨識AI潛在錯誤、風險與瓶頸，並提出資源調整建議，以利更主動的專案控管。

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