近年來生成式 AI 帶來的浪潮，已從科技圈延伸到各行各業。然而，企業如何真正落地 AI 應用，仍是一大挑戰。根據 MIT Sloan Management Review 最新發布的《State of AI in Business》報告指出，高達 95% 的企業雖然已投入生成式 AI，但大多仍未找到明確的投資回報 (ROI) 衡量方式。這意味著，AI 投資若缺乏完整策略與執行框架，極可能淪為「試水溫」，卻無法產生長期價值。
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| SAS 臺灣推出「AI陪跑方案」，提供『陪跑式合作＋成果承諾』的差異化服務，確保 AI 真正落地並創造商業價值 |
臺灣企業在推動 AI 專案時，往往在理想與現實之間遭遇落差。首先，資料散落於不同系統，清理與整合曠日廢時，成為專案起跑線上的最大阻力。即便勉強起步，IT 團隊也常被迫投入大量人力處理基礎數據問題，使得成本失控、進度延宕。另一方面，模型效果難以穩定呈現更是普遍困境。特徵工程與演算法的選擇往往需要專業判斷，若缺乏經驗，不僅準確度難以達標，也難以獲得業務部門的信任。
更棘手的是，許多企業在模型上線後，缺乏完善的治理與維運機制，導致成果無法複製或擴展，只能一次又一次地從頭開發，浪費時間與資源。即使有能力加大投資，硬體算力的調度仍是另一道難題，效能未必能與投入成正比。種種挑戰，讓 AI 投資淪為「高期望，低回報」的典型寫照。
為協助企業跨越這些門檻，全球數據分析與 AI 領導者 SAS，正式推出 「SAS 企業級 AI 陪跑方案」。該方案以 SAS 五十年全球技術底蘊為基礎，並結合在地超過三十年的服務經驗，讓臺灣企業能同時獲得國際最佳實踐與在地產業洞察。SAS 團隊不僅懂技術，更理解金融、製造、醫療與公共部門的實際需求，能確保 AI 專案成果能真正落地。
SAS 臺灣區總經理龔律安表示：「在 AI 浪潮下，企業最擔心的就是投資卻沒有成果。執行 AI 並非只是一套技術的導入，而是一連串相互緊扣的環節，從硬體環境建置、數據清理、模型訓練到上線維運，每一步都可能成為絆腳石。SAS 提出『連工帶料』的陪跑模式，承諾不僅提供工具，更陪伴客戶跑完全程，並保證至少交付一個落地專案成果，以『陪跑式合作＋成果承諾』的差異化優勢，確保 AI 真正落地並創造商業價值。」
學得會、做得出：SAS 從資料到應用的 AI 陪跑方案
在資料階段，「AI Ready 包」提供自動化的清整、探索與可視化，讓企業能迅速釐清數據品質並獲取洞見；進入模型階段，「AI Operation 包」則協助進行模型維運與決策自動化，透過演算法比對、版本控管與效能監測，確保 AI 運作透明且長期可信，不再是「黑箱」。更關鍵的是，SAS 並非只交付工具，而是以在地顧問與專業教學團隊陪伴企業完成實作，至少做出一個可見的專案成果，幫助團隊真正做到「學得會、做得出」。同時，全方位的高資安雲端平臺，讓企業從第一天就能放心啟動 AI，免去硬體部署的負擔。
SAS 認為，AI 陪跑是一段與企業並肩前行的旅程，最終目標是讓每一分 AI 投資都能轉化為持續的商業價值。從數據準備、模型建立，到專案落地與維運優化，SAS 以軟體、硬體、顧問、教學四位一體的模式，協助企業跨越每個關鍵門檻，將 AI 投資轉化為可持續的商業價值。
