現在做出一個 AI POC 的技術門檻已經降低很多，多數組織也已經把 AI 列為明確的推進方向，然而從立項到真正有人使用之間，隔著一連串沒有標準答案的難題：這個業務情境該不該做成 AI 應用、資料與場景要從哪個單位取得、這次的 POC 要驗證到哪裡才算成功，以及如何讓它從 Demo 走進真實工作流程。
九月數創小聚，我們邀請到 Sheng Lin 來分享他把 AI 專案從想法推進到落地的實務方法。Sheng 曾在 Migo 擔任數據顧問與 AI 產品負責人，也曾在 WrenAI 擔任 APAC Sales Lead 協助客戶進行 PoC 及導入，現在則經營 AI 解決方案公司 Nuway。
由於長時間直接面對客戶、產品團隊與實際使用的業務單位，他總結出企業級 AI 專案的常見問題：不知道該做什麼、POC 成功卻沒有下一步、AI 的不確定性與傳統開發節奏衝突，以及瓶頸往往落在資料品質、語意，或是組織的 Knowledge 與作業流程從未被整理成 AI 能理解的 Context。
Sheng 會在這場分享整理出四個可以實際使用的判斷框架，幫助你評估 AI Use Case、定義 POC 成功標準、確認專案目前卡在哪一關，並決定下一步最值得投入的驗證。此外，Sheng 也會用 Nuway 的 AI 解決方案完整走過實際案例：從模糊需求、資料與商業定義，到技術選型與方案設計，示範如何把既有產品、客戶資料與實際工作流程組成可導入的解決方案。
活動大綱
為什麼 AI 專案做得出來，卻推不下去？
＊ 從四個常見卡關切入：選錯題、POC 停在 Demo、不確定性難以管理，以及 Data／Workflow 尚未準備好。
＊ 釐清技術成果與真正落地之間，究竟缺少了哪些關鍵條件。
找對題：哪些 AI Use Case 值得做？
＊ 使用 AI Use Case 評分方式，篩選適合投入的候選題目。
＊ 從痛點、頻率、價值、資料成熟度與 AI 優勢等面向進行評估。
定義成功：別讓 POC 只證明技術能做
＊ 從技術可行性（Feasibility）、實際使用（Usability）與實際價值（Value）三個層次定義成功。
＊ 根據成功標準，反推 POC 應有的驗證範疇。
知道現在卡在哪：AI 專案的四項推進檢查
＊ 從問題價值（Problem）、技術可行性（Feasibility）、使用者採用（Adoption），以及正式上線與擴大（Scale）四個面向檢查專案。
＊ 判斷下一步需要解決什麼問題，以及應該讓哪些角色加入。
在不確定裡推進：下一步最該確認什麼？
＊ 不把繼續開發當成預設答案，而是先找出目前最關鍵的未知。
＊ 用最低成本驗證未知、取得答案，再決定下一步最值得投入的方向。
實戰拆解：Nuway 如何形成一套 AI Solutions
＊ 從客戶需求、流程梳理、資料與商業定義、產品選型到導入設計，完整套用四個工具，設計出 Nuway AI 解決方案。
適合對象
＊ 公司已確定要推動 AI，但不知道該從哪裡開始的 PM 與部門主管
＊ 已經做出 POC，正在判斷下一步該驗證什麼，才能推動上線的專案負責人
＊ 在 AI 解決方案端負責售前、產品或導入交付，需要向客戶說明方案價值，並處理資料與流程問題的 BD、技術團隊與顧問
＊ 想理解 AI 專案從需求釐清到導入交付，整段流程如何運作的資料工作者與學習者
