AI 邁入「下半場」：走出 PoC 囚籠，Profet AI 如何讓投資變成真正的生產力？
曾經擁有最多用戶資料的百視達，輸給了起初只做郵寄 DVD 的 Netflix；主宰手機市場多年的 Nokia，也在行動浪潮中被 Apple 取代。這些故事提醒我們：在技術浪潮中，看見變化卻沒有行動，往往比看不見更危險。
全球業務總經理 余常任 表示，如今的 AI 就站在同樣的臨界點：誰能率先讓 AI 走出概念驗證、融入決策與流程，誰就能在下一個世代掌握主導權。
10 月 29 日，Profet AI 舉辦「Beyond PoC：From Demo to Dollar，AI 投資兌現的進行式」，邀請產學專家與業界夥伴齊聚一堂，探討 AI 如何從概念驗證走向價值實踐，並邀請北科大工業工程管理系教授兼管理學院院長，同時也是社團法人中國工業工程學會理事長的 范書愷 教授 以全球視角解構 AI 理論與實踐的落差；執行長特助 楊建洲 則分享企業導入生成式 AI 的策略與挑戰，逐步揭開 AI 如何從 Demo 走向價值落地的答案。
解密全球：AI 理論到價值實踐
「過去我們常說 seeing is believing，但在 AI 的世界應該反過來，是 to believe is to see。」范書愷教授以這句話開場，點出企業導入 AI 的關鍵心態：唯有先相信，價值才會發生。
范書愷將過去十年視為 AI 的「上半場」，從2016年 AlphaGo 戰勝棋士李世乭，到現如今 AlphaEvolve 能自己提出問題、生成解答，AI 已證明自己能在特定領域達到超越人類的表現，但企業要問的下一個問題是：「下半場要怎麼打？」換句話說，當模型再強，若無法落地於流程、決策與產品，就仍停在概念驗證的階段。
真正的「價值實踐」不是單一專案的成功，而是一個持續運作的循環。他提出企業落地 AI 的三層結構：生產智慧化（Production AI-Landing）、營運智慧化（Operation AI-Landing）、以及產品智慧化（Product AI-Landing）。這三者彼此校準、互相回饋，然後生產數據回饋到產品開發，市場需求再反饋至營運決策，形成完整的閉環。
范書愷進一步提醒，企業落地 AI，從來不是「一鍵上線」。企業應該透過版本控管、權限管理與健康監測，維持系統長期穩定。除了設定可落地的目標，還要建立 Human-in-the-loop 的驗證環節，確保決策不偏離實務。他以一項研究作為警示：當人們長期依賴 AI 生成內容，腦部活動平均下降了 47%，「過了八分鐘以後，你根本不知道你以前在寫什麼。這是我們要的嗎？」」他反問。「盲目相信 AI 是零分，真正了解流程與資料關係的人，才配談 AI。」
企業級 Gen AI 的起點：退場與接棒
為了趕上 AI 時代，企業紛紛投入資金，但這是否就代表拿到了 AI 下半場的入場券？這正是 楊建洲在論壇中探討的主題：企業級 Gen AI 的起點。
「PoC 本來是 Proof of Concept，結果變成 Prison of Concept。」楊建洲一開場就語出驚人，點出企業導入 AI 的共同困境。許多專案在概念驗證階段，最終卻走不出 Demo。根據麻省理工學院的研究，全球有 95% 的企業投資 AI 卻沒有回報，「AI 如果只是問答機器人，它就只是孤島。唯有連結流程，才能變成企業真正的生產力。」他強調。
楊建洲指出，企業真正的目標，不是讓 AI 存在於某個部門，而是建構一個能捕捉知識、治理知識、並讓知識應用到現場的「企業 AI 大腦」。參照 MIT 報告，楊建洲歸納出成功導入 AI 的企業所共有的四項特質：
- 融入流程（Embed into process）：AI 不該只是查詢 FAQ 的工具，而要成為企業營運的一部分。
- 借力合作（Leverage ecosystem）：不要再花時間比系統、比模型，而是學會「buy」而非「build」，把精力放在整合。
- 授權創造（Empower creation）：讓更多員工能快速開發屬於自己的 AI agent，而不是所有需求都擠進 CoE。
- 務實導入（Be pragmatic）：他打趣地說：「老闆一喊要導入 AI，第一件事就是買 GPU。」許多企業還沒想清楚要解決什麼問題，就先花錢「買技術」，結果問題依舊存在。
在這樣的邏輯下，Profet AI 也正布局新一代的連結架構，希望透過 MCP（Model Context Protocol） 等標準化技術，讓企業內部系統能更順暢地與 AI 互通，使知識型 AI 真正邁向行動化。
然而，要讓 AI 成為企業戰力，還必須解決最痛的兩個問題：成本與資安。楊建洲分享自身經驗：「我們在聯發科技的時候，曾經把 API 化之後，發生一件慘案——連續兩天，每天都燒掉 12 萬台幣的 token，兩天下來就是 24 萬。那張帳單誰看都會心痛。」這次教訓讓他深刻體會到導入生成式 AI 平台時，必須嚴格控管使用成本與權限。因此，他指出 Profet AI 計劃與矽谷夥伴 Zentera 的合作，攜手打造結合 AI Agent 管理與防護的新架構，確保企業在導入 Gen AI 的同時，能兼顧成本可控與資安可管。
從產品到文化：成為一間讓 knowledge never retire 的公司
從全球 AI 趨勢到企業導入的挑戰，最終仍回到一個核心問題：AI 如何真正成為組織的能力。Profet AI 的技術團隊將「從 Demo 到 Dollar」的理念落實在平台設計上，以「企業 AI 大腦」為核心，讓知識能被記錄、治理與再利用。從 AutoML、AILM 到 AI Studio，平台幫助企業不只解決問題，更能記住如何解決問題，讓 AI 成為能累積經驗、延續智慧的企業記憶。
余常任分享，Profet AI 已在 11 個國家落地、服務超過 300 家客戶，其中 70% 為上市公司。面對產業外移與全球重組，他認為挑戰不在建廠，而在如何保留組織的 know-how，並讓新團隊快速上手。
他進一步指出，數位轉型的成功不只是導入工具，而是組織思維的升級。「我們看到最成功的客戶，都有一個共同點：他們不把 AI 當作外包，而是當作企業文化的一部分。」從內部教育到跨部門合作，從資料治理到決策優化，這些企業都讓 AI 成為長期能力，而不是一次性的專案。
「我們希望成為一間讓 knowledge never retires 的公司。」余常任以這句話作結，當企業能讓經驗被記錄、智慧被延續，AI 才真正走出概念驗證，成為組織的長期能力。
