「企業 AI 競爭已然展開，Glean 將焦點放在介面下層的中介層建置。」這是許多企業負責人在聽 Equity podcast 最新一集時心中盤旋的想法。Glean 執行長 Arvind Jain 分享公司如何從傳統的企業搜尋工具，轉型成為企業 AI 的中介層平台，這個轉變點燃了許多企業對於是否需要投入這類技術的思考。
Q1：企業在什麼情況下會開始考慮需要 AI 中介層？
對多數企業來說，起初導入 AI，往往是為了改善使用者搜尋效率或自動化特定流程，而這些通常是在現有系統上直接操作。當企業開始面臨龐大、分散的數據來源，以及多種 AI 工具並行使用的挑戰時，便會萌生建立 AI 中介層的需求。
我記得我曾聽一位 IT 經理說過，他們公司的系統數據庫十分龐大，員工搜尋文件時經常回報找不到所需資訊，效率低落。當他們嘗試引入多種 AI 應用後，發現各工具資訊不集成，反而更混亂，因此開始思考是否需要一層中間軟體，統整各個 AI 接口，提升使用體驗。
Q2：決策是否適合建置 AI 中介層時，要考慮哪些角色需求？
企業內部通常有 IT 團隊、業務單位、以及管理層，他們對 AI 的期望和關注點有所不同。IT 團隊需要一套可擴展且可整合的技術架構；業務單位則關注工具能否提高工作效率及準確度；管理層則希望看到投入產出比與長期價值。
舉例來說，作為企業 CTO，我會在思考：「我們是否面臨多款 AI 工具分散資源？具競爭力的中介層能否快速整合並提供共通接口？」這些問題是判斷是否需要的關鍵。一旦需求符合，才能推動相對應的技術與資源投入。
Q3：哪些情況下企業不適合立即導入 AI 中介層？
導入 AI 中介層往往涉及系統整合及一定的開發成本。當企業規模尚小，數據來源有限，或現有 AI 工具已能滿足需求時，過早投入中介層反而可能造成資源浪費。
我認識一位初創公司創辦人，他原本猶豫是否要立刻使用複雜的中介層技術。經過評估後，他決定先用現成的 AI 解決方案，並持續觀察內部技術與業務需求的變化。這種謹慎做法避免了不必要的複雜度。
Q4：企業要怎麼判斷自己是否準備好引入這層 AI 技術？
需要先盤點企業內部數據的結構與量級，以及現有 AI 工具的運作狀況。若多工具間無法有效溝通、數據孤島問題嚴重，且工作效率受損，則引入 AI 中介層是一個值得考慮的選項。
實際上，作為資訊長，我會安排跨部門深入訪談，了解到底 AI 工具能否達到預期效果，且評估開發與維護成本。當整體環境成熟且明顯有助改善流程時，才會推動這樣的投入。
Q5：如果決定要導入 AI 中介層，有什麼建議的行動步驟？
首先，要清楚界定需求與目標，例如提升資料整合速度、改善 AI 工具協同效率等。接著評估可用的平台與技術資源，選擇擁有良好擴充性與客製化能力的方案。
同時，推動過程中必須持續蒐集使用反饋、調整優先順序，確保系統符合實際應用。正如 Glean CEO 所說，這不只是技術轉型，更是企業營運模式的變革，需要高層支持與跨部門合作。企業若能把握這些要點，將提升在 AI 競賽中的競爭力。
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