軟體卡關健檢 · Software Care Check
你的軟體或 AI 卡住了，先花 3 分鐘找出從哪一步開始
描述一個你正卡住的軟體或 AI 問題，我們用幾個問題幫你判斷最省力的下一步——是先做一次低成本診斷、做一份可開發藍圖、救援一個 AI 原型、直接代管開發，還是要先談資料與部署邊界。這是規則式的判斷，不是保證結果。
多數軟體與 AI 專案不是敗在技術，而是敗在「問題沒講清楚」或「還沒到可以直接開發的階段」。這份健檢幫你先分清楚。
健檢只依你的回答做規則式分流，用來幫你找對第一步；不會蒐集你的專案內容，除非你在最後主動填寫聯絡資料索取整理。
問題 1 / 6
問題
想收到這份判斷與建議下一步？
留下聯絡方式，我們會把這次健檢結果與建議的下一步整理後寄給你。你的專案細節不會被公開。
研究依據
這份健檢的分流邏輯，對齊三份公開的產業與標準文件；我們只引用來源明確載明的內容，不額外杜撰數字。
- Gartner 新聞稿：Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025（2024-07-29）。至少三成生成式 AI 專案在概念驗證後被放棄，四大原因為資料品質不足、風險控管不足、成本升高、商業價值不明——這也是「AI 原型救援」要補的四關。
- McKinsey（QuantumBlack）：The state of AI in 2025（2025-11）。多數企業已在至少一個部門常態使用 AI，但真正產生企業層級效益的比例仍偏低；重新設計清楚的工作流程是拉開效益差距的關鍵——對應「把流程講清楚」到「可開發藍圖／代管開發」的路徑。
- NIST AI 風險管理框架 1.0（NIST AI 100-1）：AI Risk Management Framework 1.0（2023-01-26）。以 Govern／Map／Measure／Manage 四個核心功能治理 AI 風險——當你的資料涉及個資、受法規或不可上公有雲時，需要先談這一層，也就是「資料與部署邊界諮詢」。