人工智慧(AI)已是當前提升企業發展的一門顯學，隨著科技進步，各產業能夠實現AI應用，而企業也持續遭遇不同挑戰，AI 技術有更多發展與進步的可能性，因此企業需求反倒是驅動 AI 技術推展的重要動力。
引述Hive Venture 蜂行資本在2022年初針對台灣企業運用AI的概況做深度的調查-2022台灣企業AI趨勢報告中發現:
圖1-AI ADOPTION CHALLENGE STAGES | 各階段AI導入挑戰比例_ 來源:Hive Venture-2022 台灣企業AI趨勢報告
圖2-AI ADOPTION CHALLENGES | AI導入挑戰_ 來源:Hive Venture-2022 台灣企業AI趨勢報告
‘儘管在過去的一年中，我們看到了AI導入的前景持續發展，但對於希望更深入導入AI的組織來說，這件事仍然面臨許多挑戰。
早期階段的挑戰包含數據收集、瞭解數據和驗證具價值的商業用例，仍然是大多數受訪者提到最普遍的挑戰（61%）。其中，資料蒐集（19%）、驗證商業案例（13.8%）和人才供應（11.3%）被視為前三大挑戰。
而成長階段的挑戰主要有有三個，分別是擴大規模(5.8%)、資料科學家的表現(3.6%)和模型性能監測(3.4%)等。’
綜合Hive Venture調查報告、以及杰倫智能服務製造業多年的經驗，觀察出有幾個共通點:
建立企業收集與運用數據的文化:
我們生活中處處都是數據和資料，簡單的數據能透過人工運算就可以解決，但工廠複雜的數據不是人腦可以輕鬆解決的，如果平時有養成記錄歷史資料並做有效歸納和整理，在關鍵場合就能發揮數據的價值。
老師傅經驗傳承:
無論在任何產業中，各領域人才的培育與養成，都是企業無價的資產，但難免也會面臨資深人員離職、老師傅退休等問題，在技術和傳承經驗時都需要花大量的時間和資源，出現技術斷層的窘境
不清楚 AI 技術能運用於何處:
企業想要透過人工智慧，提升生產程序或是檢測時的良率及速度，但往往不知道要用什麼樣的題目、或是目標不一致，造成推動速度緩慢，例:製造業生產線導入品質檢測，提高良品率，但管理階層更能希望透過資料找出影響產品良率的關鍵原因，觀察的結果不同，無法確實驗證落地題目是否正確
AI 技術人才的缺乏與招募不易:
普遍觀念對於AI應用都有刻板印象，好像要很懂程式，需要資料科學團隊才能落實AI應用，
每一個資料科學家擅長演算法不同，每一個落地的應用題目也有合適的演算法，即使解決技術端的問題，在於應用上要不斷的試錯，以致時間成本過高，導入的速度緩慢。
有了AI軟體但不知如何擴散運用 :
導入AI應用初期，企業主都是以專案的方式試做，等成果出來之後再擴大應用規模，缺乏AI應用導入的標準化流程，例: 是否所有人都熟悉都會將AI運用在不同的業務場景? 如何將AI平行拓展與部屬?
Profet AI 杰倫智能深耕製造業多年經驗，針對上述產業所面臨的問題提出了解決方案:
【善用數據、展現資料的價值】虛擬資料科學家平台-開箱即用(Plug and Play)
杰倫智能將團隊在製造業多年的AI實務經驗加以淬鍊，發展出優化業務效果且開箱即用的AI 產品。我們先與客戶啟動「一週導入AI的評估」，之後進行功能驗證（Prove of Concept）。在數據整備後，在一週內能完成結果。
快速反饋給客戶並再結合我們AI工具與新工作流程給客戶重要的設計與引導，使用者不用再寫任何的程式碼(No-Code)，在不同的業務場景能夠快速延展使用，客戶能自行上手應用，不僅展現資料的價值、技術得以快速傳承，並且讓80%關鍵員工都能夠運用AI，這就是受益於產品設計上的簡單、易用的特性。
圖3-Profet AI AutoML Platform
萃取12個產業、100種應用場景精華，打造業界獨家『隨選即用AI應用知識庫』
Profet AI 杰倫智能透過過往的AI導入的經驗，將各產業所應用的場景收納歸類後，建立了隨選即用AI應用知識庫(Ready To Go Applications)，使用者只要透過三步驟，五分鐘就能快速找到落地題目，讓企業主可以在各部門不同場景能夠快速部屬，協助企業打造全民AI文化，提升企業競爭力
圖4-Profet AI Ready To Go Applications
不只是工具，而是超越軟體價值的服務
過去面對高科技廠、傳統行業等多種客戶，我們發現，許多客戶並沒有聘請資料科學家，但他們仍舊可使用我們的產品，因為Profet AI 杰倫智能提供的不只是一個產品，而是專業的AI顧問服務。
我們對客戶實施不同層次的技術與觀念的轉移，能夠賦能企業，建立題目解析的能力，讓客戶不受限於廠商，就具備AI議題探索與建模運用的能力。
我們提供三個階段的教育訓練，由觀念、操作、實際解題，來啟發客戶邁向AI的旅程，啟發客戶領域專家開始運用我們的產品「虛擬資料科學家」，隨時隨地都可開始運用，企業更能全局了解業務現狀，思考更多可能的發展空間，優化流程或調整策略，以達到成效。
圖5-Profet AI AutoML implementation cycle
透過AI應用，結合產業執行經驗，攜手與企業打造全民AI，讓世界運轉的更好
我們目前服務包括世界500強的企業與各產業中小企業，分布在落在12全球領頭產業，超過120種應用場景經過幾年運用淬鍊發展，杰倫智能 AutoML產品快速因應需求與對客戶的承諾發展至今已經進入AutoML 4.0版本，由 IT 架構維運面，資料科學家應用面以及領域專家等三面向更加優化，其核心思維就是 IT 易維運、領域專家易使用、快速部署運用。
本月發佈的AutoML V4.0版的重點功能之一在於時間序列建模的大幅優化，能夠支援更多實務場景、簡化操作流程提高便利性，並特別採用Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具套件，經實測比起原本純用深度學習框架去進行預測工作(inference)，能提升約2倍的速度(基於在11th Gen Intel® Core™處理器上的測試)，另外還能夠便利將這類模型跨平台，減低部署模型在不同OS間轉換的困擾。
我們認為客戶應該關注於發現與解決問題，而非程式開發。客戶不應該受限於公司內 AI 程式開發的能力與資源，而無法應用 AI 強大的能力。AI 技術也應不斷優化並且簡單化，才能真正達到普及的效果，全面提升企業競爭力。