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title: "AI 導入 PoC 怎麼驗收？30／60／90 天試行里程碑、成本與停損標準"
description: "AI 導入 PoC 不該只展示聊天畫面。本文用 30／60／90 天里程碑拆解需求、資料、權限、測試、TCO、人工接手與擴大或停止的驗收門檻。"
canonical: "https://yotron-ai.com/blog/ai-implementation-poc-30-60-90-day-evaluation"
published: "2026-09-16"
last-updated: "2026-09-16"
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# AI 導入 PoC 怎麼驗收？30／60／90 天試行里程碑、成本與停損標準

AI 導入 PoC 不該只展示聊天畫面。本文用 30／60／90 天里程碑拆解需求、資料、權限、測試、TCO、人工接手與擴大或停止的驗收門檻。

AI 導入 PoC 的目的不是證明模型會聊天，而是用有限範圍驗證資料、流程、權限、人工投入、成本與業務結果。30 天建立基準、60 天跑受控真實案件、90 天依完整 TCO 與風險決定擴大或停止，是一套可調整的里程碑，不是保證所有專案三個月完成。

優創智能的 FDE 導入或 AI 自動化專案若要進入企業流程，PoC 必須有明確的通過與停損條件。本文所有數字都是規劃示意，實際時程與費用取決於資料品質、API、權限、內部決策與導入範圍。

## AI 導入 PoC 第 0 步：先定義要驗證的工作

### 不要用「導入 AI」當成 PoC 目標

好的 PoC 目標可以被觀察與重現，例如「讓客服在驗證身分後查詢訂單狀態，查不到時建立人工工單」，而不是「提升客服效率」。前者能定義資料、流程、錯誤和驗收，後者需要再拆解。

先寫出：

- 一個主要使用者和一個工作流程。
- 目前人工處理時間、錯誤與案件量基準。
- AI 可以讀取、建立、修改與禁止的資料。
- 必須人工接手或核准的情境。
- 擴大、調整和停止的決策門檻。

若需求同時包含客服、行銷、ERP 寫入和內部知識搜尋，先選一條最能代表風險的流程，其他需求列為後續，不要用範圍膨脹掩蓋第一條流程還沒有驗證。

## 30／60／90 天 AI 導入驗收路線

### 第 1–30 天：建立基準與可運作原型

30 天階段的交付不是漂亮 Demo，而是把問題和責任變得可測試：

| 項目 | 30 天應交付 |
| --- | --- |
| 流程 | 現況、目標流程、例外與人工轉接 |
| 資料 | 來源、owner、版本、權限和清理清單 |
| 系統 | 測試帳號、接口、讀寫範圍和錯誤狀態 |
| 品質 | 固定問題集、預期答案和已知限制 |
| 成本 | 建置、工具、API、內部工時的計算方式 |
| 風險 | Prompt Injection、越權、錯誤寫入和停用路徑 |

30 天過後仍答不出「誰負責更新」、「回答錯了怎麼停」、「API 掛了怎麼辦」，就不應直接進入大量真實流量。

### 第 31–60 天：用受控真實案件驗證

把原型放進限定角色、限定流量與可回滾的工作環境，觀察實際問題而不是只靠測試題。每次案件要能追到來源、模型或路由版本、人工接手、處理時間與結果。

建議至少分開追蹤：

| 指標 | 要回答的問題 |
| --- | --- |
| 正確回答率 | 內容是否與核准來源一致？ |
| 人工轉接率 | AI 是否知道何時停止？ |
| 重工率 | AI 是否真的減少工作，還是增加審閱？ |
| 完成時間 | 從問題到解決是否更快？ |
| API 錯誤率 | 故障時是否安全降級？ |
| 使用率 | 員工是否在正確情境使用？ |

測試結果不佳時，先找是資料、流程、權限、Prompt、模型、整合或訓練問題，不要只更換模型。

### 第 61–90 天：以 TCO 和風險做決策

90 天階段要把被忽略的維護、支援、資安、人工轉接與退出成本放回評估。以下是決策格式：

| 結果 | 下一步 |
| --- | --- |
| 品質與成本達標，風險可控 | 擴大一個相鄰流程，保留原有停損 |
| 品質可接受但維護過重 | 縮小範圍、補 owner 或重新設計資料流程 |
| 技術可行但業務無效 | 停止該情境，轉測另一個工作 |
| 高風險控制未通過 | 停止寫入，退回只讀或直接停止 |
| 無法量測或無法交接 | 不進 production，先補證據和文件 |

90 天不是「一定要擴大」的截止日。停止一個不值得的流程，也是 PoC 產出的有效結果。

## AI 導入成本與 TCO：不要把 PoC 當免費試用

### PoC 預算要列哪些工時？

即使工具有免費層，企業仍可能投入需求訪談、資料整理、權限測試、人工標註、員工訓練、錯誤修復與維運。以下是示意表：

| 成本 | 容易被漏掉的內容 |
| --- | --- |
| 外部建置 | 流程盤點、串接、部署、測試 |
| 工具與模型 | API、儲存、觀測、用量上限 |
| 內部工時 | 文件、標註、審閱、培訓、回報 |
| 風險控制 | 權限、紅隊測試、人工核准、日誌 |
| 持續營運 | 知識更新、回歸測試、故障處理 |
| 退出移轉 | 匯出、重建、帳號撤銷、刪除證明 |

若每月 80 筆知識變更、每筆審閱 12 分鐘，再加每月 4 小時回歸測試，示意維護量是 20 小時；這不是市場工時或優創智能報價，正式估算要用企業實際紀錄。

### ROI 要等到什麼證據才算？

先把人工基準和導入後同範圍結果放在一起，區分省下的產能、實際現金支出與新增營收。若只是讓員工有更多時間，不能直接宣稱薪資節省；若自動回答率上升但人工返工也上升，不能把全部案件算成效益。

## AI PoC 的停損條款與交付清單

### 合約或驗收文件至少寫五項

1. 固定流程、資料、角色、整合與允許動作。
2. 測試集、預期答案、品質門檻和已知限制。
3. timeout、API 故障、人工轉接、權限與高風險停用。
4. 建置、維護、第三方費用、內部工時與變更計價。
5. 原始資料、設定、評估集、日誌、帳號與退出移轉。

詢問[優創智能服務總覽](/services)或[企業 AI 導入服務](/services/verticals)時，可以直接以 30／60／90 天表格對齊雙方責任。導入不應以「完成 Demo」作為唯一終點，而要證明企業能在真實工作中使用、監測、修正與停止。

最值得保留的 PoC 產物不是一段展示影片，而是一組可重跑的問題集、清楚的成本表、角色與權限矩陣、失敗處理紀錄，以及一個有證據支持的擴大或停止決定。