人工智慧（AI）在企業中的角色迎來重大轉變——它不再只是研發部門或創新實驗室的「試驗專案」，而是正式成為 業務核心流程的一部分。這種轉變催生了「AI 工程（AI Engineering）」的概念：不僅開發 AI 模型，還要構建完整的 治理、部署、監控與維護 基礎設施，讓 AI 能在大規模生產環境中穩定運行。
1. 從 POC 到 Production
在 2018–2020 年，AI 在企業中多以 POC（Proof of Concept） 形式存在——小規模測試技術可行性，成功後卻常卡在落地階段。
2021 年的關鍵改變是：
- 雲端 AI 平台成熟：AWS Sagemaker、Azure ML、Google Vertex AI 等工具簡化了部署流程。
- MLOps 與 ModelOps 流程化：把 DevOps 的理念引入 AI，確保模型從訓練到上線的持續交付與版本管理。
- 治理與合規：AI 輸出必須可追溯、可解釋，特別是在金融、醫療等高風險領域。
2. 企業推動 AI 工程的三大驅動因素
- 疫情後的數據爆發
遠距協作、線上服務與 IoT 裝置，讓組織積累的數據量激增，迫切需要 AI 來轉化價值。 - 競爭壓力
市場上出現 AI 原生企業（AI-native companies），迫使傳統企業加快 AI 落地步伐。 - 成本與效能優化
AI 工程能避免模型「只會在實驗室跑」，透過監控與自動化調整確保長期效能。
3. 實際落地案例
- 金融：信用風險評估模型每日自動再訓練，根據最新交易數據調整決策權重。
- 零售：AI 預測銷售趨勢並自動更新補貨策略，與 ERP 系統直接連動。
- 製造：電腦視覺系統持續監控產線品質，異常偵測結果即時推送給維護團隊。
4. 挑戰與關鍵議題
- 資料品質：數據偏差會直接影響模型輸出。
- 跨部門協作：AI 工程需要數據科學家、IT 團隊與業務部門緊密合作。
- 模型監控與漂移檢測：必須能識別模型效能隨時間下降的情況並自動修正。