近年来，AI 技术的发展如火如荼，不论是大型语言模型（LLM）、生成式 AI、智能客服，甚至是自动化推荐系统，企业导入 AI 的话题可说是无所不在。但对多数企业来说，AI 不只是新技术，更是一道不小的门坎——「我们该怎么开始？会不会太花钱？公司内部没技术团队怎么办？」

其实，AI 导入并不是一口气打造庞大的技术平台，而是可以从一个小小的、实用的「试点计划」开始。而这正是我们今天要介绍的重点：「AI 最小可行架构（Minimum Viable Architecture, MVA）」。

什么是 AI 最小可行架构？

如果你听过「最小可行产品」（Minimum Viable Product, MVP），那你一定会对 MVA 很熟悉。简单来说，MVA 就是指：企业用最少的资源，先建立一个可以验证 AI 是否能带来实际帮助的基础架构。

这不是一次到位的系统重建，而是「先从一个业务场景下手，快速试行、边做边优化」，帮助企业：

• 快速看见成果
• 降低初期投资风险
• 聚焦在对业务有帮助的场景
• 为日后扩大应用做好准备

企业该如何开始打造自己的 AI 试点架构？

不需要工程师背景、不必搭建复杂系统，以下 5 个步骤，帮助你规划出企业自己的「AI 入门版」。

1. 整理资料，给 AI 准备「食物」
AI 就像一位要参赛的主厨，能不能做出好菜，取决于他拿到的食材够不够新鲜、整齐、有逻辑。这时你可以：
 

• 统一数据格式（例如 Excel 表格、文件命名规则）
• 清除重复与错误数据
• 把分散在各部门的数据汇整起来

数据越清楚，AI 的反应越准确。

2. 找出一个有立即效益的场景来实作
不要一开始就想改造整间公司，先选一个明确的业务场景最重要。举例来说：
 

• 营销部门：让 AI 协助撰写 EDM、社群贴文
• 客服团队：导入智能 FAQ 回复，节省人工响应时间
• 业务团队：让 AI 协助汇整客户会议纪录、产出行动列表

重点是：这个 AI 试点能帮助哪个部门，节省多少时间或增加多少效率？

3. 利用现成工具启动，不一定要从零开发
你不需要马上聘请 AI 工程师，也不需要开发平台。现在有非常多工具可以直接使用，例如：
 

• ChatGPT + 自家资料串接
• Notion AI、Zapier、AirOps 等自动化辅助工具
• 微软 Copilot、Google Gemini（在文件或简报中辅助工作）

只要找到适合的工具，就可以用「零程序代码」快速上线原型。

4. 做出第一个小型测试版（MVP），让内部同仁先试用
选择一小部分的同仁、数据或流程，让他们实际体验 AI 的帮助。这会让你：
 

• 更快发现问题
• 收集实用回馈

• 证明这个试点对公司是真的有用

5. 逐步扩大应用范围
当你的 AI 试点证明它能「节省时间」、「提升效率」、「改善体验」之后，就可以：
 

• 从单一部门拓展到其他部门
• 将资料整理做得更深入、更全面
• 考虑内部部署、更客制化的 AI 工具

常见迷思破解

❌ 我们不是科技业，不需要 AI
✅ AI 是工作加速器，不论你是零售、教育、服务业都用得到。

❌ 没有技术人员就无法开始
✅ 其实现在的工具已经做到「用户不需要会写程序」，像是在用 Line、Google 一样简单。

❌ 成本太高
✅ 最小可行架构的精神就是「用最少的预算，创造最明确的效果」。

结语：从小处验证，从实用出发
AI 不再只是科技巨头才能玩得起的领域。对任何规模的企业来说，只要找对入口、抓住痛点、选对场景，就可以用最小风险启动 AI 转型，并看见真实的商业价值。

从「最小可行架构」开始，你就已经走在 AI 转型的路上了。

数据源：https://today.line.me/tw/v2/article/JPMEre7