人工智慧助新創企業降成本、加速成長 數據準備成關鍵瓶頸

隨著人工智慧（AI）技術不斷突破，對創業者而言，AI已不再是可有可無的工具，如何有效運用以降低營運成本、提升效率並加速規模擴張，成為當前重要的課題。最新的AI進展正加速這一轉變，使得策略性應用大型語言模型（LLMs）對於維持競爭力至關重要。

現今先進的訓練方法，讓打造可擴展且客製化的AI系統變得更加容易。研究指出，與缺乏內部業務數據的通用型模型相比，為特定企業量身打造的LLM解決方案能顯著帶來更優異的表現。例如，新興的分散式訓練方法DiLoCoX，能夠以比以往分散式方法快上357倍的速度訓練模型，即使是對參數超過千億的模型亦然。此外，創新的技術允許透過低至1GB頻寬的網路進行模型訓練，使更多企業能夠開發自有內部LLM，而無需依賴大型資料中心的基礎設施。

《Gartner》報告指出，預計至2026年，高達60%的AI專案恐因「數據準備不足」而被迫放棄。這項數據凸顯出，AI專案失敗的主因並非模型本身，而是數據零散、不一致或各自為政的狀況。對創業者而言，善用AI的第一步在於整理並整合其賴以運作的數據，這往往需要跨部門的協調與對合規性的關注。

AI的真正優勢在於擴展團隊的能力，而非取代人力。它能透過自動化分析、資料處理和重複性任務，協助團隊更快做出更具策略性的行動，進而增加團隊投入高價值、創意與策略性工作的時間。然而，AI的產出仍需人類的評估與執行。有效的AI導入策略需確保其能支持公司目標並提升個人績效，避免因訓練數據不相關或應用方向錯誤而導致失敗。報導指出，曾有AI輔助編寫的程式碼，其評價比未標示為AI生成的相同程式碼低9%，顯示出偏見與誤解可能阻礙技術採納。成功的AI應用需具備清晰的策略、穩固的數據基礎及具備能力的團隊。