階段 6 導入與風險

初級路線的收官戰:把前五階段的技術與工具知識,收斂成一份企業真的能執行的 AI 導入計畫 — 這正是「應用規劃師」四個字的本體。

這一階段學什麼

• 商業價值評估:導入 AI 的第一題不是「用什麼模型」,而是「解決什麼問題、值多少」;學會 ROI 計算
• 導入框架:從問題盤點、試點驗證到擴大部署的階段性做法,避免一步登天
• 規劃步驟與資源:人力、資料、預算、時程的盤點與配置
• 風險管理:演算法偏見的辨識與緩解、個資保護、輸出內容的合規審查
• 法規基礎:GDPR 與台灣個資法的核心原則 — 告知同意、目的限定、當事人權利

為什麼是現在學

前五階段回答「AI 能做什麼」,這一階段回答「企業該不該做、怎麼安全地做」— 沒有它,你會的只是工具,不是規劃。科目一的治理題與科目二的導入規劃題在此收斂,考前總複習也該從這裡回頭串起全路線。

怎麼練(具體行動)

1. 挑一個熟悉的企業場景,寫一份導入評估報告:問題定義、預期效益、ROI 試算
2. 用導入框架切出三階段計畫:試點、驗證、擴大,各列成功指標
3. 做一張風險對照表:偏見、個資、合規各列風險情境與對策,標注對應 GDPR 或個資法的原則
4. 把報告濃縮成 5 頁簡報,練習講給非技術主管聽

完成標準

• 制定出一份完整的 AI 導入計畫:價值、步驟、資源、風險四段齊備(呼應里程碑:制定 AI 導入計畫)
• ROI 試算的假設清楚、經得起質詢
• 能舉出偏見與個資風險各一個實例與對應控管

⚠️ 常見誤區:導入計畫只寫效益不寫風險 — 科目一與科目二都愛考個資與偏見的處置,漏寫等於送分。

完成這一站,你已拼上初級考試的最後一塊,也拿得出一份能放進履歷的規劃作品。