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部落格 為擴展而生:PTC 實現落地的生成式 AI 策略

為擴展而生:PTC 實現落地的生成式 AI 策略

2025年9月3日

Francois Lamy 是 PTC 的產品管理資深副總裁,負責人工智慧(AI)與整合式產品工程。他領導公司在AI 領域的策略、治理與內部推動工作,同時致力於將 AI 技術整合進 PTC 的產品組合中,以提升客戶價值與營運洞察力。

Francois 亦負責推動「整合式產品工程」的策略計畫,該計畫旨在將應用生命週期管理(ALM)與產品生命週期管理(PLM)整合起來,建立一個跨軟硬體開發的統一協作、以模型為基礎的digital thread。

自 1998 年加入 PTC 以來,Francois 曾擔任多項產品與團隊管理職務,涵蓋機械電腦輔助設計(MCAD)、ALM、PLM、服務生命週期管理(SLM)、使用者體驗(UX)及 SaaS 平台開發等領域。

他擁有法國工藝學院(Arts & Métiers)數學學士與機械工程碩士學位。

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麻省理工學院《2025 商業人工智慧現況報告》指出:95% 的生成式 AI 計畫未能產出可衡量的價值。這項發現在各行各業引起廣泛討論,也的確值得關注。它突顯出有效部署 AI 的迫切性與複雜性。

在 PTC 看來,這個統計數字不是挫敗的象徵,而是對我們生成式 AI 策略的驗證。這份報告印證了我們的方向:我們的策略正是為了幫助客戶克服那些導致大多數 AI 計畫失敗的挑戰。接下來的段落中,我們將探討麻省理工學院指出的常見失敗原因,並說明 PTC 如何幫助客戶避免這些問題、實現 AI 成功落地。

市場出了什麼問題?

麻省理工學院的研究指出,以下四個問題反覆出現在失敗的生成式 AI 計畫中:

  • 脆弱的工作流程:AI 工具未能整合進實際的業務系統,在擴展時容易崩潰
  • 缺乏情境學習能力:通用 AI 缺乏領域知識,且無法持續記住學過的內容
  • 與營運脫節:AI 試點往往聚焦在炫目的應用場景,卻忽略實際使用者的真正需求
  • 停留在試點階段:多數計畫無法走出示範階段,受限於擴展性與資安顧慮

這些問題不只是技術層面,更是結構性的失誤——反映出缺乏整合、缺乏情境脈絡,以及缺乏企業級落地能力。

PTC 如何幫助客戶成功

我們打造的生成式 AI 解決方案,正是為了直接解決上述挑戰:

  • 嵌入工作流程中:我們將 AI 功能整合進客戶日常使用的工具中,例如 Creo、Windchill、Codebeamer、ServiceMax 等,確保 AI 能在具備業務邏輯與流程脈絡的環境下發揮作用
  • 可信的數據基礎:我們的 AI 並非依賴來自網路的通用資料,而是建立在高品質的產品數據上,保證輸出內容具備相關性、可靠性,並符合客戶實際情況
  • 領域專屬智慧:我們為工程師、服務團隊與產品經理打造 AI 功能,解決的是現實工作中立即可用的任務,體現深厚的產業專業知識
  • 企業級交付能力:我們的 AI 功能經過嚴格測試與驗證,並由領先的 AI 技術供應商持續支援與優化,讓我們專注於交付具針對性、具成本效益、且具高影響力的 AI 能力
  • 從試點邁向實際應用:在大多數 AI 計畫停滯不前的情況下,PTC 的整合式策略協助客戶從試點走向大規模部署,不只是承諾 AI,而是負責任地、可擴展地落實 AI

正是這些核心能力,讓 PTC 的生成式 AI 策略與眾不同,並協助我們的客戶成為那 5% 成功落地 AI 的企業之一。透過結合深厚的領域專業知識、可信的數據基礎,以及企業級的交付實力,我們幫助客戶實現真正有效、可靠且具規模的 AI 應用。

主題 人工智慧
Francois Lamy

Francois Lamy 是 PTC 的產品管理資深副總裁,負責人工智慧(AI)與整合式產品工程。他領導公司在AI 領域的策略、治理與內部推動工作,同時致力於將 AI 技術整合進 PTC 的產品組合中,以提升客戶價值與營運洞察力。

Francois 亦負責推動「整合式產品工程」的策略計畫,該計畫旨在將應用生命週期管理(ALM)與產品生命週期管理(PLM)整合起來,建立一個跨軟硬體開發的統一協作、以模型為基礎的digital thread。

自 1998 年加入 PTC 以來,Francois 曾擔任多項產品與團隊管理職務,涵蓋機械電腦輔助設計(MCAD)、ALM、PLM、服務生命週期管理(SLM)、使用者體驗(UX)及 SaaS 平台開發等領域。

他擁有法國工藝學院(Arts & Métiers)數學學士與機械工程碩士學位。

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