30%→50%+
生成式 AI 專案，在概念驗證後被放棄
Gartner 2024 年預測 30%；到 2025 年底，實際至少 50%。
先問一個誠實的問題
貴公司的 AI，現在真的有在幫你省錢或賺錢嗎？
39%
真正看到獲利貢獻的企業
McKinsey 2025：88% 的組織經常使用 AI，只有 39% 回報對獲利有影響。
38%
台灣 CIO 認為效率提升低於預期
CIO Taiwan 2026 年調查，受訪者是 623 位中大型企業 CIO。
這不是個別公司的問題，是全世界企業共同的痛。
差別在於，有沒有把 AI「養」在流程裡。
全球趨勢
我們在做的事，矽谷正用72 億美元在做
US$72億
Glean（美國 Work AI 獨角獸）的估值
2025 年 6 月完成 F 輪募資。「把 AI 接上企業內部系統」這件事，已經被市場重金驗證。
1 億→3 億
Glean 年經常性營收（美元），只花 15 個月
2026 年 5 月突破 US$3 億；Samsung、Reddit 都是它的客戶。
40%
2026 年內建 AI agent 的企業應用程式
Gartner 預估，2025 年還不到 5%。這條賽道才剛開始。
Glean 主要服務大型跨國企業。台灣中型企業的缺口，就是我們在做的事：它最核心的「企業內部 Google」能力，我們可以幫你自建輕量版。
問題出在哪
多數 AI 專案卡關的三個原因
我們是誰
每一個案例，都先在真實公司裡跑起來
我們不是賣簡報的顧問。這一頁上的每個系統，都每天真的在跑，可以現場展示。
我們自己的公司，就是第一個客戶。
先落地，再談方法
所有案例都在營運中，不是概念圖。今天就能打開來看。
小團隊，快交付
以「週」為單位交付，不是以「季」。第一個月就看得到東西。
資料留在你家
以自建為主，不強迫上雲、不綁特定工具，程式碼交付。
小步快跑：三階段，不做大而全
健檢2 週
盤點你的流程與資料，挑出「最痛、最快見效」的一個場景。
驗證4–6 週
只做一個場景，但要做到「真的有人每天用」才算數。
擴大按季
複製到其他部門，建立你們自己的 AI 維運習慣。
不是把 AI 導入公司，是讓公司習慣有 AI。
A遊戲營運集團
讓不懂程式的同仁，
「用聊天蓋系統」
- 以前
- 客服、行銷、人事都有想做的系統。光是寫規格、和技術部門來回溝通就要一到兩個月，排開發又要兩個月。
- 現在
- 同仁在 LINE 打一句話派任務，「AI 同事」自己寫程式、測試、上線，做完回報。
- 安全設計
- 預算上限、全程留痕、每日備份，危險指令在程式層直接擋下。這些都是我們踩過坑之後補上的。
4台AI 同事伺服器，服務 3 個部門
100+用聊天長出的功能頁面
1小時需求到上線，原本要排隊數週
示意動畫：同仁在聊天視窗輸入需求，AI 同事回覆收到，依序完成撰寫程式、自動測試、部署上線，最後回報素材庫已經上線。
示意畫面・依真實流程重現，資料為模擬
B消費服務業
AI 數據參謀：
每月自己讀數據、自己寫報告
- 以前
- 數據散在各個系統。想撈一份「上個月有儲值、又完成手機認證的會員名單」，要等技術部門半天到一天，更沒有人力統整分析。
- 現在
- 四路數據進同一個資料倉。主管用白話問，30 秒拿到答案；每個月，AI 自己讀數據、找出問題、附上建議。
不是給你一個更漂亮的報表，是給你一位會主動舉手的分析師。
找答案
半天
30 秒
示意動畫：會員登入、儲值金流、媒體投放、App 下載歸因四路數據流進同一個資料倉，再產出白話問答與每月營運報告。
示意畫面・依真實流程重現，資料為模擬
C會員制服務業
AI 電話訪員：
AI 自己打電話出去
- 以前
- 客服人力有限，沒辦法對每一位客訴的會員打滿意度回訪電話。人工一天打不了幾十通，夜間假日更沒人。
- 現在
- AI 自主外撥，用自然對話完成滿意度問卷，自動彙整結果。每一位客訴會員都問得到。
- 真正的價值
- 不只是「調查」，而是「AI 能自己撥出電話」。同一套底盤，能長出一整排應用：
- 預約提醒
- 繳費通知
- 老客戶回訪喚醒
- 訂單確認
- 活動邀約
- 柔性催收關懷
人工外撥的成本，會隨通數一路往上加；AI 外撥每多打一通，增加的成本很低，量越大，差距越大。
示意動畫：AI 撥電話給客訴會員，用對話完成滿意度調查，並自動寫入客服紀錄。
示意畫面・依真實流程重現，資料為模擬
D中型企業
SaaS 自建：
把年費變成一次性投資
- 以前
- 每年付高昂的訂閱費，人數一多就跳級，又沒辦法為公司的特殊流程客製。錢照付，鞋不合腳。
- 現在
- 用 AI 加速開發，自建取代版（API 測試工具、共筆文件系統），資料全部留在自己的伺服器。
- 算一下
- 50 人、兩三套工具，年費就是數十萬到上百萬台幣；自建是一次性成本。平均每位員工每年的 SaaS 支出約 US$4,830。
誠實說：不是所有 SaaS 都該自建。我們幫你算哪些划算、哪些不值得。
示意圖：訂閱制的累計成本每年增加；自建是一次建置加少量維運，第二年起累計成本就比訂閱低。
示意圖・累計成本走勢，實際依人數與工具而定
E品牌行銷團隊
行銷曝光雷達：
AI 每天替你巡網路
- 以前
- 每天派工讀生或同事，一家一家媒體人工搜尋有沒有上刊。曠日廢時，還常有漏網之魚。
- 現在
-
- 讀新聞稿
- AI 想關鍵字
- 全網搜尋反查
- 自動登錄＋AI 複驗
- 延伸
- 同一套雷達也能掃「競品動態」和「輿情警報」。發稿成效、對手佈局、負評風向，一個系統看完。
出清單
2 小時
2 分鐘
只增不漏：上刊紀錄持續累積，重跑就是補漏
示意動畫：雷達掃描網路，找到上刊的媒體並列出清單，最後一筆由 AI 複驗中。
示意畫面・依真實流程重現，資料為模擬
五個案例，一面數字牆
100+
同仁用聊天長出的功能頁面
1小時
需求到上線，原本要數週
30秒
四路數據，白話問答
每月
AI 自動交營運報告
2分鐘
全網媒體上刊清單
年費→一次
SaaS 成本結構翻轉
以上都是營運中的系統，不是概念驗證。
在貴公司可以長出什麼
同一套能力，換上你們的場景
客服
- AI 讀信、讀 LINE，草擬回覆，真人一鍵送出
- 來電 AI 先接，再轉真人
行銷
- 多平台廣告數據自動彙整
- 競品監控與負評警報
營運／老闆
- 每週自動產出營運週報
- 「AI 月度健檢」訂閱制
人資
- 面試預約與履歷初篩
- 到職流程自動化
IT
- AI 知識中樞：全公司文件用「問」的
- AI 自動巡檢
財務
- 更多 SaaS 自建：問卷、簽核、預約排程
聊到這裡，想反過來問你：貴公司現在最花人力的三件事是什麼？
寫信告訴我們先回答你最擔心的
資安與資料主權
部署在你自己的主機
可地端、可私有雲，資料不出門。
AI 權限有邊界
預算上限、來源白名單。AI 能動什麼，都是設定出來的。
全程留痕＋每日備份
每個操作都有紀錄可以回溯，資料可以回復。
敏感資料先去識別化
個資遮罩後才給 AI 讀，合規優先。
我們敢講自己踩過的坑。正因為真的踩過，才知道防護要裝在哪裡。
客戶資料我們一律不對外展示。給你看的是一模一樣的系統，換成模擬資料的展示環境。我們保護現有客戶的方式，就是未來保護你的方式。
合作模式
從一杯咖啡的時間開始
- 第 0 週
免費初談 1 小時
先聽你的痛點。
- 第 1–2 週
AI 落地健檢
交付場景建議書。
- 第 3–8 週
首場景驗證
做到每天有人用。
- 第 3 個月起
正式導入
教你的團隊接手。
- 之後
月顧問維運（可選）
持續優化。
每一步都可以停下來。健檢滿意再驗證，驗證有效再導入。
成效用國際標準衡量：每週省下的工時、採用率、回本時間。健檢階段就先定好量法。
最後三句話
為什麼選我們
- 01
真的做過
五個案例全部在營運中，隨時可以現場展示，不是簡報上的願景。
- 02
快
以週為單位交付。第一個月你就會看到能用的東西，不是期中報告。
- 03
不綁架
系統在你家、程式碼交付，把你的團隊教到會自己養它。
AI 會取代我們的員工嗎？
不會。案例裡 AI 接手的是重複性工作，人負責判斷與創意，同仁變成 AI 的主管。
資料外洩怎麼辦？
系統與資料都在你的主機；權限白名單、操作留痕、每日備份；敏感欄位先去識別化，才給 AI 讀。
AI 出錯誰負責？
設計原則是「AI 動手、人把關」：關鍵動作要人確認，錯誤可以回溯、可以回復；導入期我們全程陪跑。
用 Microsoft Copilot 或國外平台（例如 Glean）就好？
Copilot 在微軟生態圈內好用，但接不深你的 ERP、金流、會員系統；國際平台多半按人頭計價，資料放在別人的雲上。我們接你自己的系統，資料不出門、一次性投資，在台灣陪跑。
要花多少錢？
每個專案依資料量與整合難度報價。第一步是免費初談 1 小時，聊完我們會建議從哪個場景開始，以及需要多少時間與預算。