企業運用AI的模式約可分為三種：
1. 運用第三者的AI模型，這AI模型是用第三者的資料訓練的。例如：ChatGPT
2. 運用自己的AI模型，這AI模型是用公司自身的資料訓練的。例如：許多光學(品質)檢驗系統。
3. 混合型AI：拿第三者的AI模型，再用公司自身的資料訓練，得混合型AI。甚至演化為自家的AI 。例如：ChatBot。
# AI成功的關鍵在“導入AI的前置作業“：是否有公司自家的數位資料？
大家都能拿第三者的AI模型來運用，所以就這點而言，大家是站在同一高度，所以競爭的關鍵就在公司自家的數位資料是否完備？只要有數位資料，也可委託外界來協助開發公司AI或混合AI。
以運用在客戶服務的ChatBot為例。如果導入ChatBot的公司缺乏自家資料，當客戶詢問時，它可能不知如何回答，或是只能拿訓練的資料來回答，或是亂答。AI不怕資料多，它只怕資料太少。AI能夠幫公司處理客服，但公司要有標準作業（流程）讓它遵循。缺乏制度與標準的公司，超強的AI，也難幫上忙。因為它不知道，對你而言，怎樣做才對。
數十年前，企業要導入電腦化或自動化，它的前置作業就是要標準化與制度化與文書化。 要導入AI，除了這些外，就是要數位化。也就是把口語或紙本的資料數位化。
企業的資訊與資料可分為結構化資料與非結構化資料。同時也可以分為ERP系統中的資料（例如：財務資料）與非ERP系統中的資料（例如：電子郵件或Line對話）。在AI尚未成熟前，傳統的數位工具，例如：會計系統，簽核系統.....等都不能馬上廢止。企業仍需要結構化的資料去核對AI的正確性。
在搶時間下，學習曲線與經驗曲線，決定大家同時開跑時，誰會先到終點。（有經驗的人可省略熱身與摸索時間）。聰明的人不會等競爭者一起跑，能夠越早起跑，越有致勝的機會。因此企業活動或資料的數位化，也就是“導入AI的前置作業”，越早完成，越好。
中小企業數位轉型的三痛點：
面對中國，東南亞，印度的競爭與AI的重要性，這些認知，其實早已普遍存在台灣的中小企業。一年來與企業主訪談後，歸納：
1. 中小企業的第一個痛點是缺乏協助“數位化的工具“，進一步地說：應是缺乏“便宜”的數位化工具。如果有便宜的數位化工具，中小企業都願意導入。
2. 中小企業的第二個痛點是不太清楚如何導入與使用這些企業數位工具。針對這點須手牽手協助，讓中小企業的企業主與員工在導入時一直有顧問陪跑，直到駕輕就熟。
3. 中小企業的第三個痛點是：無力獨力維護與改進數位軟體或工具。這就需要有長期配合的資訊策略夥伴當靠山，然後培養自行維護與開發的能力。內外相輔。
因此Ai360.work公司 致力於解決中小企業三個痛點。
1. 首先廣建教育訓練教材與網上課程（歡迎加FB ai360社團，可以收到上課消息），
2. 接著以策略顧問的角色手牽手協助中小企業，以新台幣一年五萬元，短期優惠台灣中小企業，使用15種數位軟體（例如：電子流程，電子表單，CRM, QMS等），
3. 並客製每個企業的導入計畫，幫客戶構築企業雲端辦公室，工廠數位化，與產品生命週期管理。
4. 將企業流程與活動數位化，為AI前置作業提供所需資料。以利比競爭者更早打下AI基礎。
由於輔導企業，需要許多人力，ai360.work希望被輔導的中小企業能夠參與互助社群，彼此經驗交流，互相幫忙。願意參與互助的公司，將優先輔導。下載軟體型錄連結放在留言。
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同時來處理2026年將來的危機。
導入AI，可分為三種：個案型，系統型，全面型。就像自動化，也可分為：個案型，系統型，全面型。另外AI，也可分為三種：生成式AI（GAI)，通用型AI（AGI)，專用型AI。AI也不等同自動化。自動化也依是否可隨時調整變化與變化的幅度，分為專用自動化與通用自動化。在依是否需要人員參與，而分全自動化與混合自動化。簡單的說：在自動化中加入AI，可以讓自動化邁向通用自動化與全自動化，更具彈性與生產力。
AI的可用性，要看可接受的回應速度，可接受的正確性。可接受的成本。可接受的保密性。
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