AI轉型不再卡關！企業突破SAP整合瓶頸、解決人才荒 打造數位時代競爭力
隨著生成式AI（Generative AI）快速走入企業實務應用，從行銷、客服到生產流程優化，各產業紛紛加速數位轉型。然而，真正能讓AI技術落地的關鍵，不僅在於導入速度，更在於能否「與既有系統無縫整合」、「降低人力門檻」、「確保資安與營運穩定」這三大核心條件。
大型企業ERP或SAP轉型困境
《網路溫度計DailyView》
在企業營運中扮演關鍵角色的德國思愛普SAP公司開發的企業資源規劃系統（ERP），正是許多企業AI導入的整合挑戰之一。《網路溫度計DailyView》透過輿情分析軟體《KEYPO大數據關鍵引擎》，調查近一年（2024/08/28~2025/08/27）「SAP的AI轉型困境」的網路討論，台灣網友關注的焦點為「數位化、ERP、整合、創新、流程、人才、數據、平台」等字詞，這些關鍵詞反映出台灣企業在AI導入過程中，恐面臨既有系統難以整合與專業人才短缺的兩大可能挑戰。
SAP雖然在ERP市場穩居領導地位，卻因AI技術需深度結合企業內部流程、供應鏈管理與資料平台，對技術整合能力與人力資源提出更高門檻。尤其是具備AI建模、數據分析與流程自動化背景的專業人才，全球供應仍極為有限，使得企業在推動轉型時進退兩難。
鼎捷數智PaaS事業處首席專家金江指出，製造業在面對AI浪潮時，常見「高層很上頭、中層跟著走、基層直撓頭」的內部落差。他更直言，AI、大數據、物聯網等技術與ERP的深度融合，已不僅是系統升級，更要求ERP使用者具備跨域能力與快速學習的彈性。他打趣形容：「ERP行業像是老司機開上了新車，車（技術）更新太快，路（市場）越來越堵，乘客（客戶）還嫌你開得慢。」
SAP資料整合過程中，容易遇到流程複雜性和系統兼容性的問題，與SAP ERP的全球應用場景相比，AI解決方案需因應不同行業和地區需求，會導致整合工作更加困難。此時，Neptune的模組化架構與低程式碼平台便提供一條出路，不僅降低技術門檻，讓企業在缺乏大量工程資源的情況下，也能靈活地客製化現有SAP系統，開發出貼近實務需求的數位應用，加速從ERP到AI驅動的轉型步伐。
成功應用經驗：
1.某歐洲製造業使用Neptune＋Naia，在4週內打造出內部AI問答助理，有效減少20%工時、0額外人力，除了無縫整合現有SAP資料庫，同時也將過去資訊投資效益最大化。
2.某國軍方及政府單位透過Neptune DXP＋AI assist-Naia，快速將舊有SAP HR流程移到行動端，並內建AI文件判讀模組，1個月內優化並更迭了4個繁瑣流程。
大環境瞬息萬變 掌握企業AI轉型6大痛點
所謂「工欲善其事，必先利其器」，若企業希望將AI視為下一階段商業競爭的核心動能，就必須及早打造出一套兼具彈性、安全與效率的技術體系，才能在快速變動的市場中累積足夠火力，一步步升級打怪、穩健前進。
為此，《網路溫度計DailyView》進一步透過《KEYPO大數據關鍵引擎》，調查出目前企業最常面臨的「AI轉型六大痛點」，為擬定策略與優化資源配置提供參考依據。
No.1 資安疑慮
《網路溫度計DailyView》
想要AI轉型成功，背後離不開大數據的支持。當企業導入AI技術，首要擔憂往往是資安問題。相關文章指出，解決數據孤島、成功邁向AI轉型的關鍵之一，在於「強化資安與權限管理」，確保整合過程的數據安全與合規性。另外，趨勢科技總經理洪偉淦在2025鼎新企業高峰年會提到，「AI使用衍生資安風險，需在應用開發時，同時考慮善用AI賦能資安技術，減少日益嚴峻的資安風險」，也創下不少討論。
資安管理包含資料未經加密傳輸、第三方AI工具資安不足、社交工程詐騙等，尤其處理大量數據時，資料外洩或遭駭客攻擊的風險倍增，如何導入數據加密技術、落實多重身份驗證（MFA）、並定期進行資安演練，確保企業數據的隱私保護，就變得極為關鍵。
No.2 缺乏AI人才
AI人工智慧、大數據、雲端等新興科技更新快速，所需知識門檻高，企業內部若僅靠自培或少數工程人員支撐，往往跟不上轉型的實際需求。網友分享：「AI與科技職缺強勢崛起，除了專業技術，還需具備溝通、問題解決能力，以滿足多部門合作需求來源」、「國內AI人才與技術待提升」、「人才競爭將愈加激烈」。
在這樣的背景下，Neptune Software推出了一套名為Neptune DXP的開發平台，它不僅大幅降低技術門檻，還能讓企業即使沒有太多工程人力，也能輕鬆打造出符合需求的數位應用與工作流程。這套平台的操作介面偏向圖像化，透過拖曳式設計，使用者可以快速建立像是行動App、內部使用平台或供應商系統等工具，也支援進一步使用JavaScript做功能擴充。對於希望更彈性地調整功能的使用者來說，保留了進階操作的空間。
Neptune DXP也提供許多模組與開發範本，能與SAP系統或其他資料來源整合，幫助企業減少從零開始開發的負擔。系統內建的AI協作工具「Naia」，則可在開發過程中提供建議、協助排錯，對人力資源較為有限的企業來說，是提升效率的輔助選項之一。
No.3 缺乏AI技術、工具
Neptune Software提供
AI技術門檻較高，涵蓋深度學習、機器學習、自然語言處理、大數據分析等領域，企業若缺乏專業技術團隊，往往難以自行開發與部署AI解決方案。即使企業願意投資AI，仍可能因缺乏合適的AI工具與基礎架構，導致開發成本過高、導入週期過長，甚至出現與既有系統不兼容的問題，進一步拖慢數位轉型進度。
因此，企業若要成功導入AI，除了培養內部AI能力，還需選擇低門檻、高效能的AI工具，以降低技術壁壘，加速AI應用落地，確保數位轉型順利推進。對此，Neptune DXP可以當成SAP的原生擴充程式，在不碰ABAP、不改核心的情況下，用拖拉方式把AI工具、行動裝置、自動化流程接上去。這項特色對於對許多企業而言至關重要，能將AI解決方案無縫接入SAP生態系統，讓AI模型基於SAP系統中豐富的業務數據進行訓練，集中分析數據，以視覺化的方式呈現，幫助企業洞察數據背後的潛在趨勢，不僅提升業務決策的效率，還能促進流程自動化，減少人工干預，實現高度智能化的企業營運。
No.4 有效數據資料不足
數據不足，成為企業AI轉型的一大挑戰，因為高品質的數據是訓練演算法的關鍵，能幫助AI準確識別模式並進行預測。然而，許多企業在數據管理方面仍存在紙本未數位化、數據來源分散、不完整或缺乏標註等問題，導致AI模型難以發揮最佳效能。舉例來說，在零售業，若顧客購買歷史不完整，AI難以精準預測消費者偏好，影響行銷與庫存管理；在製造業，若設備感測數據存在遺漏，則無法準確預測機器故障，進而影響生產效率與維護計畫。
根據2024年思科（Cisco）調查，台灣企業在數據集中與存取方面仍面臨挑戰，僅8%的企業能夠實現數據完全集中化，並讓組織內部順利存取與應用。這顯示多數企業在數據蒐集、清理、整合與管理上仍有待加強，若能完善這些基礎，將有助於AI轉型的成功落地。
No.5 公司文化、思維難以翻轉
企業文化是長期累積的核心價值與信念，當AI轉型浪潮來襲，勢必衝擊既有管理思維，成為變革的一大挑戰。 若高層決策適應不及、跨部門協作受阻，或員工對AI技術產生抗拒心理，AI導入往往會陷入瓶頸，甚至讓試點計畫被迫擱置，無法順利落地。
企業必須從文化變革切入，透過舉辦跨部門數位轉型研討會，打破資訊壁壘，讓不同部門理解AI的價值與應用方式；建立內部AI成功案例的分享機制，用實際成果降低疑慮，提升員工對AI的信任感；更重要的是由高層帶頭推動數位文化變革，設定明確的發展方向與應用策略，確保技術落地，而非僅停留在概念階段。
當AI轉型從少數技術團隊的嘗試，轉變為企業整體的共識與行動，才能真正翻轉傳統運營模式，讓AI成為推動企業成長、提升競爭力的核心動力。網友提到，「就像過去我們問網路改變了什麼，現在我們要問AI改變了什麼」、「導入AI並不代表轉型成功，真正的關鍵是拋棄舊邏輯、升級問題解法的思維模式」、「AI轉型難不在科技，而在治理與人心」。
No.6 AI成本過高、預算不足
高昂的AI投資成本是企業推動AI應用的一大障礙，特別是對中小型企業來說，AI 系統的開發與部署需要大量前期資金投入，常導致預算超支，影響轉型進程。根據 《2024 臺灣企業轉型現況及需求調查報告》，訓練AI模型的成本極高，因此多數企業傾向選擇現成的大型語言模型（LLM）或 AI 工具，以降低從零開始訓練AI所需的時間與資金，並尋求外部專業廠商資源，提高導入效率。
從數位轉型到AI轉型，AI正徹底重塑各行各業的工作模式，現在正是企業擁抱變革、迎向未來的關鍵時刻。選擇安全合規的工具、強化數據治理、培養內部人才，將有助於企業逐步破解轉型痛點，不僅能穩健落實AI應用，更能在全球市場中搶占先機，邁向數位競爭的新高峰。
《網路溫度計DailyView》
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2024年08月29日至2025年08月28日。
資料來源：
大數據(股)公司旗下輿情分析軟體《KEYPO大數據關鍵引擎》。
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1500億以上中文資料的網路社群數據庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、Instagram、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『SAP的AI轉型困境』、『AI轉型六大痛點』相關文本進行分析，調查「熱門關鍵字」（註1）、「網路聲量」（註2）作為本分析依據。
*註1 熱門關鍵字：透過輿情分析軟體『KEYPO大數據關鍵引擎』，萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞；次數越多，字詞越大；可用來釐清核心議題與重點人事物。
*註2 網路聲量：透過輿情分析軟體『KEYPO大數據關鍵引擎』，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。