AI 該自己建還是直接買？2025 年企業擴展 AI 的四大思考
生成式 AI 掀起熱潮以來，許多嘗試導入 AI 的企業開始面臨一個轉折點：不再只是投資或採用最新的 AI 技術，而是如何維持效率、管理成本、增強團隊能力等實際挑戰，進一步將 AI 擴展到整個企業規模。
針對台灣導入 AI 概況，中經院 2024 下半年調查顯示，受訪製造業者已有 59.9% 表示正在評估、規劃或已導入 AI 於公司營運，非製造業則高達 62.4%。不過，細探導入進度，多數處於評估階段，第二高比例是已導入並持續引入 AI 新技術中，談到導入完成且見效的企業仍佔少數。
企業在 2025 年擴展 AI 部署時，將需要回答新的難題，例如如何讓生成式 AI 工具在各部門發揮影響力？什麼樣的基礎設施能夠支援 AI 發展、不造成資源瓶頸？團隊又如何適應新的工作流程？生成式 AI 只有自建或直接購買的二元選項嗎？
這些難題，借鑒他人成功經驗，能更快尋找適合自家企業的解方。根據美國最大家居電商 Wayfair、一站式線上旅行社 Expedia 的採用經驗，可以從 4 個面向看見更細緻的 AI 部署策略。
1. 結合客製化和靈活性
針對 2025 年的 AI 趨勢，有越來越多關於客製化 AI 前景的討論。不過，Wayfair 技術長 Fiona Tan 強調在靈活性和獨特性之間取得平衡。
針對一般應用，Wayfair 選擇使用既有的企業用 AI 平台；針對特定需求，他們則自行開發專屬工具。Tan 進一步分享，更小、更具有成本效益的 AI 模型，在標記織物、家具顏色等產品屬性方面，勝過更大、更貴的模型。
至於 Expedia，則採用多供應商的 LLM 代理層，無縫整合各種 AI 模型。Expedia 資深副總裁表示，他們雖然是尋找最佳模型的機會主義者，但也願意自己開發模型。
《VentureBeat》指出，這種結合外部工具與客製化開發的混合作法具有靈活性，能讓團隊適應不斷變化的業務需求，不必侷限在單一供應商。
2. 瞄準核心業務功能的營運效率
Wayfair 也在導入過程找到適合自家業務的方法──他們運用生成式 AI 來重新定義的產品目錄，並更精準、自主地強化 metadata。這帶來的效益是簡化工作流程，以及為消費者提供更精準的搜尋體驗和個人化推薦。
值得關注的是，Wayfair 還讓 LLM 擔任起「數位考古學家」，回頭分析因為原始系統設計者離開而過時的資料庫結構，藉此減輕技術債務、找出提升效能的新方法。
Expedia 則是將生成式 AI 整合到客戶服務和開發人員的工作流程中。他們開發客製化的 GenAI 工具，可以確保 90% 旅客能在 30 秒內聯繫到客服人員。此外，他們也在整個企業範圍部署 GitHub Copilot ，加速程式碼生成、偵錯。
3. 硬體在生成式 AI 扮演的角色
報導觀察，擴展生成式 AI 部署時，硬體因素常常被忽略。Wayfair 和 Expedia 目前都依賴雲端基礎設施來管理新的 AI 工作負載，但 Wayfair 指出，為了更有效處理即時應用程式，他們也持續評估雲端供應商的可擴展性、關注在地化基礎設施的潛在需求。
Expedia 也強調彈性，他們採用代理層來把任務動態路由到最適合的運算環境──這種方法可以平衡效能和成本效率，確保推理不會失控。Expedia 表示，當企業級 AI 應用變得更複雜、需要更高的處理能力，這種適應能力非常重要。
4. 文化挑戰：治理和變革管理
根據《台灣企業 AI 準備度調查報告》，53.5% 企業有 AI 經營策略，但心有餘而力不足，主因包含多數員工對 AI 了解度偏低、沒有 AI 專責部門，以及沒有因應 AI 來調整組織架構與流程。
Wayfair 和 Expedia 也都強調部署 AI 不是只是技術，更是文化挑戰。Wayfair 的做法是透過全面的內部培訓，確保跨部門的員工能適應新的工作流程，例如 AI 生成的客服回應需要人工監督才能符合公司的風格和語氣。
Expedia 則是成立一個負責任 AI 委員會，監督所有與主要 AI 相關的決策，確保符合道德準則、業務目標。如此一來，也能培養整個組織對 AI 的信任。此外，Expedia 也強調重新思考衡量有效性的指標，而不是傳統的 KPI。
《VentureBeats》歸納，企業在 2025 年擴展 AI 的關鍵原則有 3 個：判斷明確且高價值的使用案例、保持技術靈活性、培養一支具有適應能力的團隊。這樣的方法，重點在於技術和市場快速變化中，保持營運彈性和可擴展性。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《VentureBeat》、《Fast Company》、《台灣企業 AI 準備度調查報告》、中經院、《Business Insider》，首圖來源：生成式 AI 工具 Ideogram。