95%AI專案恐失敗？3家台灣新創給3階段轉型心法助台灣中小企業逆轉勝

面對少子化帶來的缺工潮、白領人才淨流出，以及川普關稅政策攪動的國際貿易局勢，台灣中小企業正承受前所未有的生存壓力。許多老闆把「AI轉型」是為解決辦法，但是實際導入後卻發現有不少難以解決的問題。

在Meet大南方活動上，艾柏雲端共同創辦人暨執行長郭柏辰、大橡科技創辦人兼執行長蔡柏宣，與因果顧問暨秒站創辦人邱韜誠，分別從內部管理、技術落地與外部品牌能見度三個層次，拆解中小企業在AI浪潮下真正該做的事：先把制度變成系統（標準化、可複製），再把技術做到能用（提升效率、產生質變），最後才輪到讓AI認得你（放大業務拓展）。

三位講者的分享，恰好構成一套完整的閉環：從艾柏雲端談的內部制度系統化，到大橡科技談的AI技術落地，再到邱韜誠談的GEO品牌能見度，分別對應企業「內部效率提升、業務流程升級、外部市場獲客」三個階段。

內在效率防線：艾柏雲端用系統化解決服務業缺工痛點

郭柏辰分享，他上個月拜訪一位仍靠Excel與紙筆管店的老闆，「坐下來10分鐘內，他的手機就響了三次。」這三通電話，分別是店長問排班、會計問加班費算錯了怎麼辦，員工問自己特休還剩幾天。他觀察，這正是台灣九成以上餐飲服務業的管理現況：班表印成紙本手動塗改，打卡也靠人工核對。

他將管理型態歸納為三種情境：一切靠老闆事必躬親、靠一位資深店長獨撐大局，或員工凡事用猜的。「制度藏在一個人的腦袋裡」是最大風險，一旦店長離職，店鋪經營就會受到重創。郭柏辰表示：「缺工確實是真的，但問題絕對不是只有找人那麼簡單而已。真正能留人的，不是老闆多厲害，而是讓制度有一個系統。」

所謂的「讓制度有系統」，就是將已知的知識、規範都寫進判斷準則中，交給機器多方衡量後給出建議。艾柏雲端的系統能自動排班，把勞基法規範與加班費先試算清楚，並直接提供三種排班決策建議，讓店長依人力成本自行選擇、主動抓出超出預算的情況。過去店長排一張班表要翻LINE對話紀錄查請假紀錄、編寫Excel公式、上網確認勞基法規，現在這些答案系統都已經算好呈現在眼前，不必事事回頭問老闆。

另一個案例是新竹某間南洋美食的加盟主。他們過去每個月要花整整七天核對薪資與加班費，導入系統後，不僅省下這七天，還能在排班當下就即時估算人力成本。他因此發現人力成本一度逼近營業額五成，隨即調整人力配置，三個月內省下新台幣10萬元人力成本，門店也從虧損轉為獲利。

技術落地實踐：大橡科技打破「95%失敗」的AI轉型魔咒

艾柏雲端解決的是『系統化』的問題：把藏在店長腦袋裡的排班判斷，變成軟體能算出答案的規則。但當企業想更進一步，讓AI真正理解客戶模糊的需求、生成客製化內容、甚至接手原本要靠人工判斷的營運流程，為什麼導入AI技術十之八九會失敗？

蔡柏宣引用麻省理工學院（MIT）的統計指出，高達95%的AI專案最終失敗收場，連微軟（Microsoft）、Salesforce、IBM等資源豐沛的國際軟體大廠也不例外。他歸納出三個關鍵原因：老闆只喊出「AI Native」口號，卻沒有配套措施；企業內部資料零散混亂，缺乏迎接AI所需的結構化資料；資安標準因人而異，會議中只要有人質疑「這樣安不安全」，專案就容易當場卡死。

他也提出歷史脈絡：上一波數位轉型約從2010年半導體產業開始獲利，2012年到2013年進入算力中心等基礎建設的大量投資期，直到2014年到2015年，軟體應用才真正在各行各業落地。他認為當前的AI轉型正處於類似的早期階段，挫折是必經過程。

蔡柏宣舉例，中部電機泵浦品牌正九電機在專業經理人接手後，面臨完全沒有SOP、資料散落在個人筆記本與Excel、傳統產業難以招募數位人才等挑戰。大橡科技團隊發現，正九電機的客戶多是水電師傅，溝通習慣極度精簡，常常只傳一張模糊的馬達照片說「這台壞了，我要換」。團隊為此建立結構化知識庫、優化LINE官方帳號選單，讓AI學會等師傅把話說完再統一回覆，並把繁雜的規格表轉成手機易讀的圖卡。蔡柏宣總結：「技術實作其實只占了30%，其餘70%的關鍵都在於顧問溝通。」

另一個案例來自經濟部中小及新創企業署（中企署）。過去中企署透過Facebook、LINE、Instagram甚至Podcast等單向管道宣傳補助資源，成效不彰，多數企業主根本不清楚申請方式。2026年，政府推動「中小型傳統產業加速轉型計劃」，編列長達8年、總額新台幣1000億元的預算。大橡科技協助中企署將超過100份厚重政策PDF，轉化為可雙向問答的互動式AI窗口，企業主只要描述痛點，系統就能精準比對合適的輔導與補助計劃。

大橡科技自己也走過這段轉型路：從「AI First」階段，讓業務用AI在3分鐘內生成客製化簡報，到「AI Native」階段，讓CTO（技術長）每天與AI助理協同抓錯、由AI驅動整套客戶關係管理（CRM）與企業資源計劃（ERP）系統，前線部署工程師（Forward Deployed Engineers，FDE）團隊也能在兩週內交出客戶看得見的成果。

外部品牌突圍：邱韜誠剖析GEO新戰場

系統做好、技術落地之後，下一個問題是：顧客與合作夥伴看得見嗎？邱韜誠指出，消費者與企業買家的決策模式已從搜尋引擎優化（SEO）轉向直接詢問生成式AI。

「如果你問完AI，它說不認得這個品牌，代表你在消費者的第一個篩選環節就已經被徹底過濾掉了。」這個現象在業界也被稱為答案引擎優化（AEO）或語言模型優化（LMO），邱韜誠統一以生成式搜尋優化（GEO）稱之。

他解釋，GEO的優化目標分兩階段：答案優化（AO）追求品牌在AI回答文字中被直接提及，也就是「說得到」；連結優化（LEO）則追求品牌官網連結被AI列為引用來源，也就是「連得到」，唯有連結可點擊，消費者才能真正進入官網，並與後續的客戶關係管理流程對接。

他提出四項實戰心法：一是確認品牌的「實體」在AI世界中存在，若直接問AI「某某公司是什麼樣的公司」卻得不到答案，代表AI知識庫裡根本沒有這個品牌；二是品牌名稱必須維持「奈米級一致」，例如一下對外用英語品牌名稱，一下又用中譯的名字，會讓AI誤判為不同實體，分散信任權重；三是把PDF規格書、影片、Podcast等非文字資產全面轉成網頁文字，因為AI爬蟲處理圖片與影音的效率極差；四是檢查網站robots.txt是否封鎖AI爬蟲，以及純前端框架（如React、Vue）是否因渲染問題導致AI讀不到內容。

邱韜誠最後點出GEO的核心邏輯：AI不是「尋求最佳化」的引擎，而是一個「信心引擎」，只會推薦風險最小、最不會出錯的答案。這也是為什麼問AI推薦吹風機，答案總是Dyson或Panasonic，不是因為品牌付費，而是網路上早已累積成千上萬則提及與推薦。他建議企業不要害怕規格被拿去比較，反而應該主動公開詳細規格：「先讓AI認識我們，最後才能讓買家認識我們。」