當企業開始擁抱 AI，不少人會好奇：AI 整合與傳統系統整合（SI）究竟有何不同？雖然兩者看起來都是將技術導入組織，但其實本質上差很多。AI 整合仰賴的是不斷學習與推理的能力，與傳統系統整合大多「預先定義輸出結果」的方式完全不同。簡單來說，傳統系統整合是照劇本走，AI 則是一種動態演進的技術，透過持續進行優化，確保結果越來越精準。

AI 整合與傳統系統整合差異在哪？

傳統系統整合（SI）：主要著重於串接各種軟硬體系統，確保溝通順暢並能夠正常運作，所有的邏輯與功能都是由工程師透過預先定義好的程式與設定，依照固定的開發模式、明確需求或預期結果進行運作。

AI 整合：相較之下，AI 則是以「數據為燃料」，建立在可調整的演算法基礎上，藉著大量且不斷進行優化與調校。與傳統系統整合不同的是，AI 並不是靠工程師寫出每一行程式邏輯，而是透過大量資料訓練模型，從中自我學習、推理與回應，可根據不同的應用情境自行做出判斷，不再侷限於僵硬的邏輯運作，而是持續學習、優化決策。

因此，AI 整合是一種持續循環的流程，而非一次性的專案。這個流程包括資料收集、模型訓練、應用驗證與微調優化，必須根據業務需求的變化不斷演進。這也意味著企業需培養 AI 專業能力！雖然可以由原有的系統工程師轉型為 AI 工程師，但仍需要長時間和系統性的學習。

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為什麼不斷 Fun-Tuning 是 AI 成功關鍵？

AI 系統的效能，取決於它能否隨著資料模式與業務需求的變動而持續升級。若缺乏定期的微調測試，AI 模型將可能失去準確性，導致錯誤預測與效率下降，甚至不再適用。

根據 2024 年 Scale AI 的報告，業界針對 AI 模型優化的現況如下：

• 65% 的企業直接使用 AI 預設模型（out-of-the-box）
  
  
• 43% 的企業會進行模型微調（fine-tuning）提升效能
  
  
• 38% 的企業會導入檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation, RAG），結合外部動態資訊強化準確性
  
  

這些數據顯示，雖然多數企業已看見優化 AI 模型能創造更高價值，但尚未完全落實這項策略。也因此，企業唯有持續進行 AI 優化，才能維持競爭力、強化決策品質。

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從傳統 SI 到 AI 整合的優化技術

想要真正釋放 AI 的最大潛能，企業可採取下列 3 種優化技術：

• Prompt Engineering（提示工程）：精準設計與輸入適當提示，引導 AI 產出更符合預期情境與需求的回應。
  
  
• Fine-Tuning（模型微調）：以特定領域的專屬資料訓練 AI 模型，提升 AI 在專業任務上的表現。
  
  
• RAG 技術（檢索增強生成）：將 AI 生成的回應與外部即時資訊整合，提升答案的準確性與關聯性。
  
  

然而，導入這些技術需具備 AI 系統設計專業知識與持續學習策略，以及與商業整合的實戰經驗，這需要仰賴長期的投入與累積，難以一蹴而就。Going Cloud 在 AI 技術領域擁有豐富經驗，從建立模型、Fine-Tuning、提示設計到商業應用整合，提供企業全方位 AI 專業服務，能高效協助企業推動從傳統 SI 到 AI 驅動的數位轉型，也是目前台灣區少數取得 AWS Generative AI Competency （生成式 AI 能力認證）資格的品牌。

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導入 AI，不只是「部署模型」這麼簡單

成功導入 AI，絕非僅僅部署一個模型，而是需要全面轉變商業策略、流程與人才。建議企業應有以下準備：

• 建立系統化的資料收集與模型評估流程
  
  
• 建構持續回饋與優化的機制
  
  
• 確保 AI 解決方案可與現有系統無縫整合
  
  
• 與具備實戰經驗的 AI 解決方案夥伴合作
  
  

遵循上述這些原則，企業才能真正發揮 AI 效益，避免落入常見的系統導入與長期維運的陷阱。在瞬息萬變的商業環境中，AI 的核心價值在於「靈活應變」的能力。與傳統系統整合相比，AI 整合更仰賴持續地微調與優化，才能長久保持效能，提升企業競爭優勢。

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