《AI 專案管理最佳實踐（非技術經理人視角）》主要探討了傳統 IT 專案與 AI 專案在管理上的差異，以及如何提高 AI 專案成功的可能性。作者指出，傳統 IT 專案通常規格明確、流程制式化，成效可以用時間和產出來衡量；相對之下，AI 專案則充滿不確定性，資料、模型與流程都需要經過不斷的試錯與調整，且成功的關鍵往往取決於資料的品質，而非僅僅是技術能力。
AI 專案的生命週期
AI 專案的生命週期從問題定義開始，必須先釐清真正要解決的商業問題，避免僅僅因為「AI 看起來很酷」就貿然投入。接下來，資料的蒐集與整理是最核心的一步，因為沒有高品質的數據，任何模型都難以落地。之後的過程需要不斷迭代與驗證，並在專案上線後持續監控模型的表現，避免因環境或行為模式改變而導致模型老化或失準。為了強化 AI 的落地，作者也特別介紹了 RAG（檢索增強生成）的應用，說明如何透過結合檢索與生成技術，讓 AI 能夠在真實場景中獲取專業資料，進而提高可靠性。
實際案例對比
文章中舉了幾個實際案例來對比 IT 與 AI 的不同應用。例如，在客服自動化方面，傳統 IT 專案可能是建立 IVR 系統，能減少等待時間但缺乏彈性；AI 專案則能藉由語音 Chatbot 提供更自然的對話體驗，提升顧客滿意度。在信用卡風險控管方面，傳統方法是依靠固定規則引擎，容易誤判；AI 則能透過異常偵測模型，隨著數據累積逐步優化，達到更高的準確率。在行銷推薦上，固定邏輯推送的效果有限，但 AI 模型能依據客戶行為與特徵進行動態推薦，並透過 A/B 測試提升交叉銷售成功率。
AI 專案失敗原因與成功策略
然而，AI 專案經常失敗的原因也不少，常見的包括問題定義模糊、缺乏高品質數據、沒有驗收指標、技術與業務脫節，以及缺乏持續監控與更新。為了避免這些陷阱，作者提出了幾個成功策略。首先是從小規模的 PoC（概念驗證）開始，以低成本先驗證技術與商業可行性，並在過程中快速學習與調整方向。其次是建立跨部門治理小組，把專案經理、數據科學家、IT、業務單位、法遵與風管部門都納入，確保專案從一開始就能兼顧商業目標、技術可行性與合規要求。最後，當內部經驗不足時，也應善用外部顧問，引入行業最佳實踐，並在可解釋性 AI、公平性稽核等新領域提供專業支援。
金融業 AI 專案的特殊挑戰
特別是在金融業，AI 專案面臨更多法遵與風險管理挑戰。法遵部門關注資料治理、模型公平性與可解釋性；風管部門則在意模型穩定性與系統性風險。文中舉了 JP Morgan 與 MasterCard 的案例來說明 AI 的價值：前者利用 NLP 技術自動審閱合約，把過去需耗費 36 萬工時的工作縮短到幾秒鐘完成；後者則藉由 AI 即時分析交易行為，不僅更有效攔截詐欺，還能降低誤攔率，提升客戶體驗。這些例子顯示，AI 不只是降低風險的工具，更能創造新的商業價值。
高階主管的角色
最後，文章強調高階主管在 AI 專案中扮演的重要角色。他們需要確保問題定義正確，推動跨部門合作，並建立能容忍試錯的文化。與團隊溝通時，必須同時兼顧商業目標、技術 KPI 與驗收機制。總結來說，AI 專案不同於傳統 IT 專案，它是一段探索的過程，需要擁抱不確定性與迭代。成功的關鍵在於將 KPI 與商業價值緊密連結，從小規模 PoC 出發，逐步擴展，同時透過跨部門合作與領導力，確保專案能夠真正落地並持續創造價值。