IL 201｜產業 AI Proof of Value 共創實驗室
與企業 Sponsor 與跨域專家共同把真實產業問題轉成可測試的 AI 解決方案，以 Prototype、Evaluation 與 Business Evidence 判斷是否值得進入 Pilot。用 Proof of Value，不只是 Proof of Concept。
你的下一步
IL 201 · Module 1 · 問題與假設
課程內容
- Module 1問題與假設鎖定問題與 baseline，寫出一個「可以被推翻」的解決方案假設，取得初步使用範圍核准。
- Module 2評估設計設計人工／非 AI／AI 三方比較，切分開發集與驗收集，定義量測方式與停止條件。
- Module 3原型建置建立最小範圍的可重現原型，記錄版本、執行設定與人工接手方式。
- Module 4測試與失敗分析在驗收集上測試，開發與驗收分離，逐類別檢查錯誤與重做負擔，寫出 failure log。
- Module 5成本與價值計算工具、覆核、維運、例外處理與資料準備成本，完成 cost/value sheet。
- Module 6證據審查引用證據、說明限制，寫出 decision brief 並提出進行、修訂、暫停或不繼續投入的建議。
進度儲存在這個瀏覽器，不會記錄你的身分；只有在下方加入進度同步時才會上傳。
實作與評量
關於這門課
學習成果
- 維持問題陳述與章程的一致性（problem fidelity）
- 設計可測試的解決方案假設
- 建立達到可評估品質的 Prototype
- 設計嚴謹的評估計畫與評估資料集
- 產出可佐證商業價值的證據
- 辨識負責任 AI 與風險議題
- 維持適當的人類監督
- 完成 Sponsor Review 並產出最終建議
先備條件
- 需要 IL 101 或經核准的等同 Project Charter
- 依專案性質可能另外需要特定 AI／DS 課程
適合對象
- 已有核准 Project Charter、要驗證解決方案價值的專案團隊
- AI／資料主管與技術負責人
- 需要參與 Sponsor Review 的企業 Sponsor 與流程負責人
完課證書
完成後可取得能力證書（L2）。
達成條件
- 提交實作成果並經審查通過
為什麼要上這門課
IL 201 回答一個問題：這個 AI 解決方案是否有足夠的價值與可行性，值得投資下一階段？成功不是做出 Demo，而是產生足夠的證據，讓投資決策更好；一個有充分證據支持的 No-Go，和 Scale 一樣都是成功的學習成果。
學習與專案時間規劃
| 正式引導時數 | 18 小時 |
| 預估獨立／應用專案時間 | 尚未提供 |
| 建議實際專案期間 | 3-4 週 |
Proof of Value 產出
- 已核准的 Project Charter
- Solution hypothesis（解決方案假設）
- Prototype
- Evaluation plan（評估計畫）
- Evaluation cases／dataset（評估資料集）
- Results（結果）
- Failure analysis（失敗分析）
- Risk notes（風險紀錄）
- Sponsor review（Sponsor 審查）
- Final recommendation（最終建議）
專案進入 IL 201 前的最低條件
- 已確認的 Executive sponsor
- 已確認的 Business／process owner
- 已核准的 Problem statement
- 已定義的 Baseline
- 已定義的 Target outcome
- 明確定義的評估指標
- 可行的證據／資料取得計畫
- 可接受的隱私／安全範圍
「No Sponsor, No Project」：企業 Sponsor 需承諾參與 Kickoff、確認範圍、指定流程負責人、協助取得資料、確認 Baseline／KPI，並參加里程碑審查與最終審查（或指派代理人）。
正式引導時數為 18 小時，建議實際執行 3-4 週，依 Sprint 0（Kickoff）→ Sprint 1（解決方案假設）→ Sprint 2（建置）→ Sprint 3（測試）→ Sprint 4（評估）→ Sprint 5（決策）進行。
評分項目與權重
| 問題一致性 | 10% |
| 解決方案設計 | 15% |
| Prototype 品質 | 15% |
| 評估嚴謹度 | 20% |
| 商業價值證據 | 15% |
| 負責任 AI／風險 | 10% |
| 人類監督 | 5% |
| Sponsor 審查 | 10% |
IL 201 完成後進入 Gate 2（Evidence Gate）：PROCEED TO READINESS／ITERATE／HOLD／NO-GO，由 Sponsor Review 共同決定。
證書
產業 AI Proof of Value 實作證書（Industry AI Proof-of-Value Certificate）。取得條件：專案已核准、必要 Sprint 全數完成、Prototype 已交付、評估已完成、Sponsor Review 已完成、學術評分通過；只有出席並不會取得證書。
角色與分工
- 企業 Sponsor：驗證問題、確認目標與 KPI、參與 Sponsor Review
- 流程／業務負責人：擁有受影響的工作流程
- 跨域專家：協助問題界定與證據品質
- AI／資料顧問：技術可行性、架構、資料與評估
- 專案團隊：3-5 位學員
資料與隱私規範
Prototype 與評估資料可能包含企業提供的流程、資料摘要與學員提交內容，請視為敏感資料：僅存放於受管理的位置、只分享給經授權的人員，並依專案資料保存政策處理。允許使用合成資料、去識別化資料或受控沙箱資料，不需要不受限的正式環境資料。
相關課程與下一步
需要 IL 101 已核准的 Project Charter；依專案性質可能需要特定 AI／DS 課程作為技術前置。
依 Evidence Gate 決定，把專案帶進 IL 202 準備度審查，或直接規劃 IL 301 Pilot。
課後回饋
約 2 到 3 分鐘，回饋會用來改進課程。