研討會：為什麼我們無法「駕馭」生成式AI？

生成式AI應用加速，落地應用遭遇瓶頸

隨著生成式AI應用擴大，儘管在某些部門或PoC專案中取得了成功，但許多企業仍難以將其推廣至全公司，最終只能「回到過去的做法」。即使導入時考慮了現場作業，但成果難以複製，成功經驗無法積累，導致相關舉措零散分佈。

其背景在於知識沒有以「持久形式」保留。生成式AI的應用不僅僅是提供工具，更需要持續維護和更新運營所需的知識，如提示詞(Prompt)、操作流程、判斷標準、禁用事項以及資料處理方式等。我們必須重新審視企業內部保留知識的結構，而不僅僅將成果不足歸咎於「現場不使用」。

缺乏規範阻礙全公司擴展

然而，實際上許多項目在缺乏明確指導方針或規則的情況下啟動，導致各部門運作不一致。結果，對資訊管理和安全性的擔憂限制了使用範圍，甚至導致全公司展開的討論停滯。

此外，若知識僅鎖定在個人或團隊內部，一旦人員變動、退休或專案結束，這些經驗就會流失，導致重複失敗。若在需求模糊的狀態下強行導入，則無法明確「由誰、在什麼業務、為了什麼目的使用」，進而無法進行評估與改善。要實現持續的生成式AI成果，關鍵在於將需求整理與運營設計相結合，打造出能留下「可利用知識」的體系。

從方針制定到落地的陪伴式支援

本研討會將從需求整理與運營設計的角度出發，說明如何建立「可利用知識」，將生成式AI應用擴展至全公司，並持續增加成功案例。

具體而言，我們將介紹如何維持現場持續使用並更新知識的思維方式，同時涵蓋制定指南的關鍵點（如明確使用目的、資料處理、設定運作規則等）。此外，為防止導入淪為「一次性行為」，我們的工程師將基於自身實際經驗，分享如何通過陪伴式支援，推動改善循環，確保AI工具真正融入業務之中。

我們誠摯邀請希望將生成式AI應用從零散推向全公司，或希望改變內部知識流失、無法橫向推廣狀況的專業人士參加。

主辦單位 TechnoPro Holdings, Inc.

協力單位 MajiSems, Inc.