商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
全球企業在人工智慧（AI）領域投入巨資，啟動了大量客戶體驗、營運和數據分析等實驗性專案。然而，多數企業難以將這些測試專案從實驗階段推進至實際生產應用，導致無法實現規模化的商業價值。
根據《cio.com》報導，AI實驗性專案雖能展示潛力，但由於實驗與執行之間的巨大鴻溝，鮮少能轉化為具生產規模的影響力。許多組織雖然能建立AI模型、測試用例並產生洞見，但若缺乏正確的數據基礎、營運模式與整合策略，這些努力在產生可衡量商業價值前便會停滯不前。企業高階主管面臨巨大壓力，需證明AI投資能透過提升效率、加速決策或開創新營收來帶來明確回報，但許多AI倡議仍孤立存在，未能與核心系統整合，導致難以規模化。
AI實驗性專案未能進入生產階段的主要原因之一，在於將其視為獨立專案，而非更廣泛企業轉型的一部分，也缺乏營運所需的基礎設施與一致性。數據分散於不同系統且缺乏一致的結構，使得AI模型難以產生可靠的輸出，也讓業務團隊難以依此行動；在缺乏統一數據基礎的情況下，規模化AI應用變得不切實際。
為克服這些挑戰，企業需採行「治理式執行」策略。這包括在數據層面嵌入安全性、合規性與存取控制，以實現更易管理的治理，確保AI在企業規範內規模化，這對於受嚴格法規要求的產業尤其關鍵。此外，資料、工程與業務團隊之間的一致性對於AI專案成功非常關鍵，透過將各團隊圍繞共享成果聚集，確保AI洞見能被迅速且有效地付諸行動。
解決方案供應商如 Rackspace Technology 便與 Palantir 合作，結合其平台功能與工程執行專業，協助企業將AI投入營運。藉助 Palantir Foundry 與 Palantir AIP 等平台建立互聯的數據層，將企業數據映射至實際業務對象，為人類團隊和AI系統提供共享的營運基礎。這種方法能快速驗證與部署高價值用例，利用企業自身的數據建構解決方案，並及早建立治理框架，直接推進至生產階段，從而加速價值實現並降低風險。
成功的企業會將AI直接嵌入應用程式、工作流程與決策流程中，利用 Palantir 等平台實現雙向數據流，將行動反饋回核心系統，確保數據一致性與單一事實來源。透過自動化模型監控、數據品質維護及工作流程編排等流程，可減少營運開銷並提升一致性，讓團隊專注於創新。
將AI視為核心營運能力、投資統一數據基礎、將AI整合至工作流程並優先考慮成果而非活動的企業，正在快速獲得競爭優勢，能更快推出新功能、更有效率地營運並更靈活地應對市場變化。未能從實驗階段邁向生產的組織，則可能無法完全實現其AI投資與抱負。
