2026 AI TAIWAN 精選解方 | AI 轉型缺的不是工具，是有人陪你走完——數據立在未來商務展看見的兩種企業
在 2026 AI TAIWAN 未來商務展的三天裡，數據立（Data-DI）團隊與上百位企業決策者聊過之後，發現大家問的問題，其實可以收斂成兩種面孔。
第一種，是對 AI 有高度興趣、卻不知道從哪一步開始的經營者。「同業都在做，我也知道該做，可是回到公司就卡住了」——這是最常聽到的一句話。他們看過不少案例，缺的不是動機，而是一張把自家痛點對到解法的地圖：到底先從哪個部門、哪個場景切入，才不會投了資源卻看不到結果。
第二種，是已經在認真評估導入的企業。他們的顧慮十分具體：現有的 ERP、CRM 串不串得起來？內部資料還沒整理好，能不能先動？這些顧慮背後，是台灣企業共同面對的數位準備度差距。人工智慧科技基金會《2025 台灣產業 AI 化大調查》就指出，真正握有「可用資料」的企業只有 5% 到 10%；經濟部產業發展署的普及度調查也顯示，傳統製造業的 AI 普及度僅 22.7%。想用 AI，卻發現地基還沒鋪好，是很真實與普遍的卡點。
數據立想扮演的，正是銜接這段落差的顧問夥伴。我們在展場也驗證同一件事：AI 轉型真正的難處，多半不在演算法或技術本身，而在人、組織與流程怎麼跟著一起調整。換句話說，AI 落地缺的往往不是更強的工具，而是有人陪你把流程與資料一起想清楚。
具體怎麼銜接？我們的作法簡單可分為三步：先陪你盤點，把「該不該做、先做哪個場景」判斷清楚；再一起把場景設計對，讓 AI 接得上現有的 ERP、CRM 與內部知識；最後陪你走到系統上線、跑出可以檢視的結果。而把設計好的場景真的交付上線，靠的是數據立自己的兩個平台——企業級 AI Agent 平台 AltaBots.ai，以及不被通路綁住的全管道 AI 客服平台 Alta.DI；顧問設計、平台交付，出自同一支團隊。「等資料整理好再說」是很多企業的直覺。但資料的梳理，本來就是導入的一部分，也是顧問該協助的事——與其等到齊備，不如帶著現況一起動。
這樣的陪跑，已經有實際成果。在台灣深耕逾五十年的 3C 連鎖通路良興（EcLife），產品線廣、汰換又快，新品月月上架，門市同仁的教育訓練幾乎得跟著重做一輪。面對這樣的節奏，良興選擇導入 AltaBots.ai 企業級 AI Agent，讓教育訓練團隊把新品資料交給系統，即時生成 FAQ 與隨堂測驗——教材製作從十天縮到一天，新人熟悉新品的學習曲線也收斂到一週內。服務全球頂尖品牌的數據行銷公司艾邁格（IMAG），則與數據立一起打造 AI 虛擬分析師，把每月耗時三天的報表壓縮到一分鐘，讓團隊把時間留給更需要判斷的分析。這兩家公司的共同點，是他們原本就很清楚自己的專業在哪——AI 放大了這份專業，而數據立要做的，是陪他們把場景設計對。
展會結束，對話才正要開始。如果你也還在 AI 轉型的門口張望，或手上有想解決、卻不知從何下手的題目，歡迎與數據立聊聊——從策略到部署，我們陪你走完這一段。