小心「髒資料」養出錯誤百出的 AI 模型！一表診斷：公司的資料成熟度有多高？

半導體設計與軟體公司安謀（Arm）2025 年發布的《AI 就緒指數》報告指出，全球有 8 成以上的企業表示正在部署 AI 應用。然而，當企業迷信 AI 模型的強大生成能力、急於將 AI 應用落地，卻忽視了支撐模型運作的基礎設施與系統健康度，最後引入的不是一台自動印鈔機，而是一筆利息驚人的「高利貸」。

顧能（Gartner）2025 年警告，若企業只關注眼前的應用場景，卻忽略 AI 帶來的副作用，到了 2030 年將拖垮企業轉型速度。這筆債務主要來自 2 個隱形風險：AI 機器學習系統的技術債（technical debt）和資料完整度（data readiness）的嚴重不足。

急著導入 AI，卻忽視系統基礎建設

技術債，意指為了快速開發或搶先上線，採取短期可行但不利長期維運的設計，導致未來必須付出更高的時間與成本修補系統。

早在 Google 2015 年發表的《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》就指出機器學習系統中，負責學習與預測的核心程式碼只占不到 5%，剩下的 95% 則是為了讓模型運作而搭建的龐大資料管線和膠水程式碼。問題在於，多數企業將資源集中於優化模型，卻以拼湊方式處理其餘系統基礎。

為了讓通用模型快速貼合業務需求，企業往往不斷外掛修正程式或例外規則，短期看似改善表現，長期下來，系統卻會變成一個沒人敢動的黑箱，一段外掛失效，可能影響多個流程；一次模型升級，就必須全面回歸測試。維運成本因此不斷攀升，卻無法換得更高的穩定性。顧能預估，到 2030 年，將有一半企業因 AI 技術債過重，被迫延後系統升級，甚至重建架構。

技術債之外，更深層的風險來自資料品質。多數企業的內部資料原本是為了人類閱讀或備份而存在，格式混亂、欄位定義模糊，甚至缺乏完整數位化，長期分散在各部門。Arm 報告揭露，有 46% 的領導者坦承資料品質和可取得性是 AI 導入的最大阻礙，更有 18% 的企業仍仰賴人工清理資料。

企業轉型最大瓶頸：模型再強也難敵髒資料干擾

這些無法被 AI 系統穩定理解、追溯與驗證的資料，對模型而言都是雜訊。表格缺乏欄位定義、過時卻未標示的數據，或混雜人工輸入錯誤與缺漏值的紀錄，都會直接影響模型判斷。美國國家標準與技術研究院在《AI 風險管理框架 1.0》中警告，當模型長期攝取充滿雜訊或過時的資料，不僅會產生錯誤預測，還會放大AI幻覺與偏見風險。

當資料缺乏統一標準與治理機制，各部門各自管理，AI系統便無法取得單一可信來源，形成典型的「資料孤島」。模型可能在單一部門表現良好，換到其他場景卻全面失效，再強大的模型也難以跨部門再應用。

技術債與髒資料的後果，最終會演變成管理災難。模型建議不可靠，決策資訊就會被扭曲；部門間資料無法流通，便難以跨部門協作。對此，麥肯錫發現，真正從AI獲利的企業，並非一味追逐最新模型，而是選擇回頭整頓資料基礎和系統架構，確保AI能被長期維運、驗證與問責，成為穩定創造價值的工具。

數位應用成熟度診斷表：你的企業能不能放心讓 AI 上線？

總分診斷（資料成熟度的3個級距，滿分14分）

參考資料：〈Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems〉, Google Research;〈AI Risk Management Framework 1.0〉, National Institute of Standards and Technology；整理／郝致琪