2025 開始用生成 AI 幫企業數位轉型

2024年2月，我離開前東家，開始專注於經營自己軟體資訊公司。作為生成 AI 的重度使用者，看著生成 AI 自2022年底掀起的浪潮，我萌生了想法：既然已有工具還有許多不盡如人意之處，不如親自打造理想的軟體產品。經過大半年的努力，我們成功完成了第一階段的產品開發 >> https://rebaz.ai/。

在這段旅程中，我有一些心得想與大家分享。如果用一句話來總結：

一個好的解決方案，關鍵不在於是否使用了最新的技術？而在是否解決了用戶真正的痛點，且這個痛點足夠深且反覆發生。

關於 2B 企業服務的洞察

在企業端，需求常常不僅僅是單一問題的解決，而是需要完整且靈活的系統。舉例來說，當企業的協作流程變得複雜，參與人數眾多時，單靠 Excel、Word 或 Email 已難以應付，這時候需要的不只是生成 AI 的單點技術，而是一個能嵌入企業日常流程的數位化解決方案。

例如，一個好的系統應該能讓前線人員清楚掌握工作進度，同時也讓主管對機敏資料進行有效控管。而對於某些業務量超負荷的情況，通過梳理流程並加入自動化解決方案，不僅能加速工作完成，還能釋放更多人力資源。

展望2025，如何實現這樣的數位轉型，將會是許多企業需要面對的重大課題。

生成 AI 在文字處理上的優勢

生成 AI 在文字處理上的價值無庸置疑。雖然它在提供正確解答上仍需依賴訓練資料的品質與數量，但在篩選大量非結構化文字時，其準確率往往已超過80%。

這類應用場景包括：

- 人資：履歷篩選
- 行銷：部落格文章撰寫、行銷推廣文生成
- 業務：產品介紹文草擬

過去這些內容往往需要人工逐一審核，而如今生成 AI 工具已能快速完成初稿，與真人的判斷相去不遠。不過，這些工具是否真正好用，關鍵仍在於它能否被有效整合進企業的工作流程。

2C 個人端的深刻體驗

作為生成 AI 工具的深度用戶，過去一年我幾乎天天使用各類產品：

- 文字生成：ChatGPT-4、Claude、Llama
- 數位人影片：Synthesia
- AI 聲音生成：ElevenLabs

這些工具大幅提升了個人創作效率，從腳本撰寫到影片、聲音製作，都能快速生成80%的素材，極大地減少了過去繁瑣的操作時間。

同時，像 Code Pilot、Cursor、Windsurf 等程式開發相關工具，幫助我更快速找到解決方向，雖然有時仍需查閱原始文件與其他技術部落格或YouTube教學，但這些工具已成為開發上重要的輔助幫手。

當前的挑戰與思考

生成 AI 雖然強大，但仍有一些限制：

1. 資料更新遲滯：生成 AI 的答案有時基於舊資料，尤其程式開發中，若工具使用的 Library 已過時，仍需回到原始文件查找，而對你當下有用的資料常散落在各地。

2. 未知的挑戰：「你不知道自己不知道的事」是使用生成 AI 時的另一大挑戰。生成 AI 給出的答案往往是通解，而真正解決問題需要使用者具備清晰的問題意識、解決框架與系統化思維。

新年展望

總結來說，2024年對我而言是成長的一年，也是一段深刻的探索之旅。在這裡祝福大家 2025 新年快樂！

若您對於這篇文章的內容感興趣，且在公司內部有軟體資訊系統開發/企業數位轉型/導入生成AI 降低人力成本/AWS雲端運算，都歡迎與我喝杯咖啡聊聊！

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