數創實驗室 - AI時代的學習指南

當 AI 從「我問你答」進化到「我說你做」，企業真正需要擔心的，可能不只是資料外洩，而是員工在公司看不見的地方，把 AI Agent 接上內部系統、交出行動權限。本集 Vincent 延續上一集的 AI Agent 平台化趨勢，進一步拆解 Shadow AI 與 Shadow Agent 正在帶來的企業治理風險。為什麼公司越禁止，員工反而越可能偷偷使用？當 Agent 能夠呼叫 API、修改資料、發送訊息，傳統資安工具還管得住嗎？節目中也分享企業可以先採取的兩個治理起點：建立 AI Agent 的可見度，以及畫出「資料紅線」與「行動紅線」。監管不該只是踩剎車，而是成為幫助企業安全擁抱 AI 的方向盤。📌 AI 成效診斷體驗課https://datainnolab.pse.is/97m2zg6/24（三）19:00 免費線上直播如果你正在思考 AI 產出怎樣才算足夠好、AI 專案該如何診斷與驗收，歡迎透過節目資訊欄連結報名。📌 6 月數創小聚Databricks Data + AI Summit 2026https://accu.ps/sKMVoG6/25（四）19:00 - 21:00 ｜台北南京復興站邀請到Databricks的An-Lei 與 Paul，分享在 Databricks Data + AI Summit 的第一手觀察，並整理成今年企業 Data + AI 發展的幾個重要方向📌AI 成效驗收實戰班https://accu.ps/ap2HYR07/12（日）13:00-17:30 ｜台北南京復興站當團隊對「驗收標準」沒共識，只會把錯誤做得更完整。本課程帶你實際以業界常用的 RAG 問答系統為主要場景，教你善用三種實戰工具，帶回一套可複用的診斷框架

AI Agent 正在從單點工具，走向企業工作的統一入口。本集 Vincent 從 OpenAI、Anthropic 近期的產品整合與價格策略出發，分析為什麼 AI Agent 平台化已經是明確趨勢，以及企業在導入時不能只看「哪個工具最好用」，更要注意成本暴衝、供應商鎖定、平台中斷與模型品質波動等風險。當 AI 從「我問你答」走向「我說你做」，企業真正要思考的，不只是選哪個平台，而是能不能保留足夠彈性，避免把關鍵工作流完全綁死在單一供應商身上。如果你正在推動 AI Agent、AI 工具導入，或負責企業內部 AI 專案判斷，這集會幫你重新思考：AI Agent 進入組織之前，哪些風險必須先被看見？📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？https://accu.ps/VeMc9mAI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv_____________數創實驗室 DatainnoLab電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub

最近收到一位學員的回饋，讓我們很有感。他原本不是公司核心 AI 專案的成員，但上完課後，因為在內部會議中講出 Human-in-the-loop、AI 護欄設計、Agent 成本風險等關鍵判斷，被主管注意到，後來直接指定深度參與公司的核心 AI 專案。讓他被看見的，不是高深技術，而是一套能判斷 AI 專案的思考框架。本集 Vincent 會聊聊為什麼 AI 產品的驗收，不該等到專案做完才開始，以及 Eval-Driven Development（EDD）為什麼正在成為 AI 專案開發的重要觀念。如果你也曾被問：「這個 AI 專案到底要怎麼驗收？」或看著準確率、Demo 卻不知道能不能上線，這集會給你一個新的思考起點。📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？https://accu.ps/VeMc9mAI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv_____________數創實驗室 DatainnoLab電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub

「工程師說 accuracy 87%，然後呢？」這不是在質疑工程師——這是在描述 PM 最真實的處境：你手上拿到的是技術語言寫的報告，但你的職位要求你必須做判斷。這集繼續 AI 成效診斷系列，給你跨過技術與業務鴻溝的第一步。▍本集金句「如果你只看得懂技術指標，你反而會做出更糟的判斷。因為你會追著數字跑，而不是追著業務結果跑。」【系列回顧】EP101｜在開始之前，先定義什麼叫做成功→ EP103｜上線三個月，客訴反而變多了，你怎麼跟老闆交代？（下集預告）📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？https://accu.ps/VeMc9mAI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv_____________數創實驗室 DatainnoLab電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub

AI 專案做了三個月，數字都很漂亮，就代表成功了嗎？本集從 Klarna AI 客服案例出發，拆解為什麼回應速度、處理量、成本下降，不一定等於真正的商業成效。Vincent 將分享 AI 專案啟動前必問的三個問題，以及為什麼技術指標必須和客戶滿意度、問題解決率等商業指標一起看。📊———⚙️🤖【數創活動資訊 】🤖⚙️———📊AI Eval 公開體驗課｜從企業 AI 專案常見的驗收困境出發，聊聊為什麼「看起來還不錯」可能是最危險的判斷。若你正在參與 AI 專案，需要釐清 Demo、測試分數與實際品質之間的落差，這場很適合一聽。05/21 (四） 19:00 - 20:00👉https://accu.ps/syeurS⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6kLINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5