近年來，AI 技術的發展如火如荼，不論是大型語言模型（LLM）、生成式 AI、智能客服，甚至是自動化推薦系統，企業導入 AI 的話題可說是無所不在。但對多數企業來說，AI 不只是新技術，更是一道不小的門檻——「我們該怎麼開始？會不會太花錢？公司內部沒技術團隊怎麼辦？」
其實，AI 導入並不是一口氣打造龐大的技術平台，而是可以從一個小小的、實用的「試點計畫」開始。而這正是我們今天要介紹的重點：「AI 最小可行架構（Minimum Viable Architecture, MVA）」。
什麼是 AI 最小可行架構？
如果你聽過「最小可行產品」（Minimum Viable Product, MVP），那你一定會對 MVA 很熟悉。簡單來說，MVA 就是指：企業用最少的資源，先建立一個可以驗證 AI 是否能帶來實際幫助的基礎架構。
這不是一次到位的系統重建，而是「先從一個業務場景下手，快速試行、邊做邊優化」，幫助企業：
- 快速看見成果
- 降低初期投資風險
- 聚焦在對業務有幫助的場景
- 為日後擴大應用做好準備
企業該如何開始打造自己的 AI 試點架構？
不需要工程師背景、不必搭建複雜系統，以下 5 個步驟，幫助你規劃出企業自己的「AI 入門版」。
1. 整理資料，給 AI 準備「食物」
AI 就像一位要參賽的主廚，能不能做出好菜，取決於他拿到的食材夠不夠新鮮、整齊、有邏輯。這時你可以：
- 統一資料格式（例如 Excel 表格、文件命名規則）
- 清除重複與錯誤資料
- 把分散在各部門的資料彙整起來
資料越清楚，AI 的反應越準確。
2. 找出一個有立即效益的場景來實作
不要一開始就想改造整間公司，先選一個明確的業務場景最重要。舉例來說：
- 行銷部門：讓 AI 協助撰寫 EDM、社群貼文
- 客服團隊：導入智能 FAQ 回覆，節省人工回應時間
- 業務團隊：讓 AI 協助彙整客戶會議紀錄、產出行動清單
重點是：這個 AI 試點能幫助哪個部門，節省多少時間或增加多少效率？
3. 利用現成工具啟動，不一定要從零開發
你不需要馬上聘請 AI 工程師，也不需要開發平台。現在有非常多工具可以直接使用，例如：
- ChatGPT + 自家資料串接
- Notion AI、Zapier、AirOps 等自動化輔助工具
- 微軟 Copilot、Google Gemini（在文件或簡報中輔助工作）
只要找到適合的工具，就可以用「零程式碼」快速上線原型。
4. 做出第一個小型測試版（MVP），讓內部同仁先試用
選擇一小部分的同仁、資料或流程，讓他們實際體驗 AI 的幫助。這會讓你：
- 更快發現問題
- 收集實用回饋
- 證明這個試點對公司是真的有用
5. 逐步擴大應用範圍
當你的 AI 試點證明它能「節省時間」、「提升效率」、「改善體驗」之後，就可以：
- 從單一部門拓展到其他部門
- 將資料整理做得更深入、更全面
- 考慮內部部署、更客製化的 AI 工具
常見迷思破解
❌ 我們不是科技業，不需要 AI
✅ AI 是工作加速器，不論你是零售、教育、服務業都用得到。
❌ 沒有技術人員就無法開始
✅ 其實現在的工具已經做到「使用者不需要會寫程式」，像是在用 Line、Google 一樣簡單。
❌ 成本太高
✅ 最小可行架構的精神就是「用最少的預算，創造最明確的效果」。
結語：從小處驗證，從實用出發
AI 不再只是科技巨頭才能玩得起的領域。對任何規模的企業來說，只要找對入口、抓住痛點、選對場景，就可以用最小風險啟動 AI 轉型，並看見真實的商業價值。
從「最小可行架構」開始，你就已經走在 AI 轉型的路上了。
資料來源：https://today.line.me/tw/v2/article/JPMEre7