【活動簡介】
為什麼「看起來還不錯」是 AI 成效診斷最危險的一句話？
很多 AI 專案不是技術做不出來，而是團隊在開發前，根本沒有先對齊「什麼叫做好、什麼叫通過」。一旦驗收標準太晚才談，後面所有開發、測試與優化，都可能只是建立在錯的方向上。
工程師說模型分數有提升、Demo 也能正常回答，但主管、使用單位與 PM 自身對專案成效解讀都不同，夾在主管、客戶與技術團隊中間反覆協調，團隊最終陷入：
「看起來分數有進步，但這樣 AI 到底算不算成功？」
當每個部門問起「這些數據實際上代表什麼」、「哪些錯誤可以被接受」、「真實使用情境有沒有被納入測試」你卻無法交代，因為這些品質問題沒有被一一拆解，測試分數再漂亮，也很難成為團隊共同接受的驗收依據。
甚至導致專案上線後，問題才開始出現：
AI 回答不穩定，使用單位開始抱怨
團隊反覆修改，專案時程不斷延後
明明做了很多測試，卻沒人敢真正驗收
這場公開體驗課，我們將引導你從企業端真實 AI 專案的常見驗收問題出發，一起理解：
為什麼 AI 驗收不能只看 Demo 與測試分數，以及團隊在驗收前，真正需要先對齊的是什麼。
【精彩課綱】
1. Demo、測試分數與常見品質盲點切入
2. AI 專案負責人釐清驗收條件與團隊共識
3. 真實案例帶入與問題拆解
4. Q＆A 問答環節
【這堂課適合誰】
- 正參與AI專案，擔任決策或協作角色：專案/產品 PM、技術人員
- 擴展 AI 專案視野，培養跨域溝通力：提前了解 AI 成效驗收判斷盲點
