系統整合商（SI）對 AI 的理解仍有限，如何突破？

根據《經理人》最新報導，許多系統整合商（SI）仍以傳統 IT 基礎設施為核心，對 AI 應用的理解不足。企業若要成功導入邊緣 AI，需尋找具備 AI 技術的 SI 合作，或培養內部專業團隊。
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為何 SI 對 AI 的理解仍有限？

1. AI 技術門檻高，發展迅速

AI 的演算法、框架、工具不斷演進，一般 IT 工程師難以快速掌握最新技術，導致 AI 能力不足。

2. AI 與企業系統整合的挑戰

AI 需要與企業 IT 架構、ERP、CRM、IoT、邊緣運算等系統無縫整合。但許多 SI 缺乏對企業業務流程的深刻理解，難以提供真正落地的 AI 解決方案。

3. 缺乏專業的數據團隊

AI 依賴高品質數據，但許多 SI 無法有效處理數據收集、管理，導致 AI 模型難以優化，無法滿足客戶需求。

如何突破？

✅ 1. 與 AI 研發機構、了解全球最大技術供應商
與 AI 研究機構、大學、了解雲端服務商-如Google Cloud、Microsoft 等，掌握最新 AI 技術資源，加速技術提升。

✅ 2. 強化數據管理能力
建立數據整合機制，確保數據的品質、標準化與可用性，提升 AI 模型的準確度與應用價值。

✅ 3. 降低技術門檻，提升交付效率
了解運算 AI 工具如 AutoML、MLOps等，提高企業導入 AI 的成功率。

結論：技術 + 產業知識，才能真正落地 AI

SI 需要強化 AI 技術與產業知識的結合，才能有效跟上新技術趨勢。

唯有透過不斷學習，SI 才能轉型為AI 解決方案提供者。

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