8 月 18 日，逾 1,000 名企業管理者、科技專家、創業者與投資人齊聚胡志明市，參加以「人工智能的未來：第四章」為主題的 AI 專題大會，共同探討如何推動 AI 從實驗階段真正進入企業營運。
一天可以做出 Demo，真正困難的是投入生產
A1P AI 技術總監 Vulcan Zhao 在大會上表示，AI 原型的製作速度已經大幅提升。在部分客戶項目中，團隊早上到達客戶辦公室，用約一小時了解業務流程，便可能在當天完成一個可運行的演示版本。
然而，當企業希望把演示版本投入真實業務時，挑戰才真正開始。系統需要明確輸入與輸出、錯誤處理、異常場景、人機協作方式，以及如何與現有基礎設施連接。同一個要求可能產生不同結果，因此可靠性成為 AI 從原型走向規模化生產時最關鍵的問題之一。
Zhao 亦提醒企業警惕過度承諾。例如，有些產品聲稱只需一句指令，AI 就能完成市場研究、競品分析並生成整套營銷計劃；但在真實環境中，每個環節仍需要合適的數據、研究、驗證與設計。原型階段的誇大承諾，往往是項目難以落地的早期信號。
AI 原型可以在一天內出現；真正的轉型始於它能夠可靠、盈利並規模化運行。
Vulcan Zhao 分享的核心觀點
企業 AI 成熟度取決於人才、衡量與治理
大會其他嘉賓指出，許多企業仍處於 AI 應用早期。約 74% 的中小企業僅在基礎層面使用 AI，55% 將技能缺口視為首要障礙，而真正達到 AI 成熟階段的企業僅約 1%。當前瓶頸並不只是缺少工具，更在於人才、成效衡量和治理體系。
嘉賓同時區分了數碼轉型與 AI 轉型：數碼轉型主要是現代化和數碼化現有流程，而 AI 轉型則着眼於預測、自動化、決策支援等新能力。企業毋須等到數碼轉型全部完成後才開始應用 AI，兩者可以隨着數據基礎的完善同步推進。
數據不完整，也可以從設計良好的試點開始
專家認為，數據不足、分散或規模有限，並不代表企業必須暫停 AI 項目。經過合理設計的合成數據可以幫助團隊更快進入試點階段，但必須反映原始數據的特徵與規律，而不是簡單複製現有記錄。
在系統真正進入生產前，真實營運數據仍不可取代。試點項目應幫助企業識別缺少哪些數據、如何收集、儲存在哪裏，以及誰有權存取。隨着 AI 更深入地進入日常營運，數據治理能力將與技術能力一樣，成為企業競爭優勢的一部分。
對 A1P 而言，這次大會傳遞的核心信息十分明確：企業 AI 的價值來自可靠、可衡量並能融入真實業務流程，而不是停留在一個令人驚艷但孤立的 Demo。