大多數企業都能跑一個 AI 試點，能把它規模化的卻少之又少。
麥肯錫指出，雖然有 88% 的企業已在至少一個範疇使用先進技術，但真正能把成果由試點推展至規模化的，只有約三分之一。這道鴻溝，很少是技術問題，而是企業「如何組織起來去運行 AI」的問題。
那些成功規模化的企業，大多共享同一種結構，它有一個名字：AI 卓越中心。
這篇文章會說明什麼是 AI 卓越中心、哪一種營運模式適合你的組織，以及如何在不製造另一層官僚架構的前提下把它建立起來。
什麼是 AI 卓越中心？
AI 卓越中心（CoE）是一支專責團隊，負責為全公司的 AI 制定標準、治理、工具與人才策略，讓各業務單位能一致而安全地採用 AI，而不必各自從頭摸索、重複造輪。
它既不是一個研究實驗室，也不是單一的項目團隊，而是把零散實驗轉化為可複製能力的營運核心。
你可以這樣理解兩者的分別：一邊是十個團隊各自採購工具、各自訂立規則；另一邊是一個共用職能，讓十個團隊都能在同一個基礎上走得更快。
為何大多數 AI 項目在試點之後就停滯？
大多數 AI 項目停滯，是因為一個成功的試點只證明了「可行性」，而非「可規模化」。要規模化，需要共用的數據標準、治理、可重用的基建與變革管理，而這些都不是單一試點團隊所能承擔的。
麥肯錫指出只有約三分之一的企業能突破試點階段，正正反映了這道結構性缺口：試點成功了，組織卻沒有把它延伸下去的機制。
缺乏一個中央職能，每一個新的應用場景都要在採購、保安審查與供應商選型上從零重來。企業一次又一次地支付相同的啟動成本，勢頭便在不知不覺間消散。
AI 卓越中心實際上做些什麼？
AI 卓越中心負責掌管每一個 AI 項目都需要的共用能力，讓業務單位可以專注於成效，而不必操心底層的「水電煤」。它的職權範圍雖廣，卻十分具體。
一個典型的卓越中心通常負責：
--- 治理：制定數據使用、風險與合規的政策，並愈來愈多地對齊 ISO/IEC 42001 這套 AI 管理標準。
--- 標準：界定模型如何評估、如何監測漂移、如何記錄與退役。
--- 人才：集中稀缺的 AI 技能，並外借予各業務單位。
--- 工具：提供一個經審核、可重用的平台，令各團隊毋須各自採購。
--- 優先次序：依價值與可行性，決定哪些應用場景獲得資源。
麥肯錫觀察到，AI 治理往往正是集中在這些卓越中心之內，以在採用範圍擴大時管理風險與數據監督。
哪一種營運模式適合你的組織？
卓越中心常見有三種營運模式：集中式、樞紐輻射式（hub-and-spoke）與聯邦式。如何選擇，取決於你的組織本來如何作決策，以及 AI 人才目前身處何方。
三種模式的比較：
--- 集中式：由一支團隊建立並運行所有 AI。制定標準最快，但可能成為瓶頸。麥肯錫指，超過半數企業已為生成式 AI 採用中央主導的架構。
--- 樞紐輻射式：由中央樞紐制定標準與共用工具，再由嵌入各業務單位的專才（輻射點）負責交付。這種模式在一致性與在地速度之間取得平衡。
--- 聯邦式：各業務單位在輕量的中央護欄下自行運行 AI。快速而自主，但若治理不夠強，便有碎片化的風險。
德勤建議，卓越中心在對齊組織矩陣、於集中與靈活之間取得恰當平衡時，運作得最好。對大多數香港的中型企業而言，樞紐輻射式往往是最務實的折衷點。
你該如何建立 AI 卓越中心？
建立卓越中心的正確方式，是以清晰的授權由小做起，而非一開始就聘請一支龐大團隊。第一季的目標，是一個受治理且已規模化的應用場景去驗證模式，而不是一張組織架構圖。
務實的步驟大致如下。首先，爭取一位高層贊助人，以及一份涵蓋範圍與決策權的書面授權。其次，挑選兩三個高價值應用場景，並圍繞它們訂立共用標準。
第三，建立最基本的共用工具與治理，包括模型評估與監測。第四，把一個應用場景由頭到尾交付、記錄下來，並以它作為下一個場景的範本。
價值會層層累積，因為第二個場景可以重用第一個的基礎。關於模型選擇如何融入其中，你可以參閱我們關於小型語言模型的指南，以及更全面的 UD 洞察專頁。
建立卓越中心時，常出什麼錯？
最常見的失敗，是建立了一個「只治理、不交付」的卓越中心。當中央團隊只寫政策、從不真正交付一個能運作的應用場景，業務單位便會把它視為一個要繞過的關卡，而非合作夥伴。
第二個陷阱是過度集中。若每一個請求都必須經過同一支團隊，卓越中心便會變成它本應消除的瓶頸，於是「地下項目」相繼出現。
第三個，是忽視變革管理。工具與標準是容易的部分；真正較困難、也更具決定性的，是在不損害士氣的前提下，讓員工願意採用新的工作方式。
值得記住的關鍵事實
AI 卓越中心速覽：
--- 定義：一支專責團隊，掌管全公司的 AI 標準、治理、工具與人才。
--- 重要性：麥肯錫指只有約三分之一的企業能把 AI 推展至試點以外。
--- 模式：集中式、樞紐輻射式或聯邦式；麥肯錫指超過半數企業以中央方式運行生成式 AI。
--- 治理標準：愈來愈多對齊 ISO/IEC 42001 這套 AI 管理標準。
--- 由小做起：一位高層贊助人、兩三個應用場景、第一季一個受治理的成功案例。
策略要點
AI 卓越中心並非官僚架構。做得好，它是讓企業由「一個聰明的試點」邁向「可靠而全公司通用的能力」的機制，而不必每一次都重付啟動成本。
困難之處不在那張架構圖，而在於選對「切合你組織實際運作方式」的營運模式，並交付一個能贏取信任的早期成果。這正是一個曾協助企業走過多個技術週期的夥伴的價值所在。UD 陪伴香港企業走過 28 年，讓你在 AI 顯得冰冷而複雜的時候，不必獨自面對。UD相伴，AI不冷。
建立一個真正能規模化的 AI 能力
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本文由 UD AI 團隊審閱。
