看懂企業、看見市場！iKala用AI打通內外資料、助攻智慧轉型

身處AI時代，iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉認為，智慧轉型成功的關鍵，在於讓AI同時串接公司內部資料與外部市場。企業如同多了一位策略長，能隨時掌握局勢、做出決策。

2025年夏天，麻省理工學院（MIT）研究計畫 NANDA 發布報告指出，全球企業投入生成式AI的金額已逾300億美元，卻有95％的組織尚未取得可衡量的回報，主因是AI沒有真正融入日常工作流程。AI如何落地，因而成為產業關注焦點。OpenAI、Anthropic 等新興AI企業也紛紛擴編「前線部署工程師」團隊，進駐客戶端協助模型串接既有系統。據《金融時報》報導，2025年1月至9月，這類職缺的每月刊登數成長逾800％。

面對此需求的激升，跨國AI公司iKala並不陌生。自2015年起，iKala便協助企業導入雲端，服務隨後延伸至AI。程世嘉指出，把AI接進企業內部，智慧轉型仍只走了一半，「企業不論導入什麼系統，最終目的都是服務消費者，不可能導入一套系統，最後卻沒有和消費者、市場連結。」

對內串起資料，對外看清市場

程世嘉解釋，iKala透過AI Service整合企業內部系統與資料，建立AI-ready基礎架構，提升營運效率；對外則結合Ontix、Kuroma、Kolr等AI行銷工具，分析市場趨勢與消費者需求，提升品牌能見度，運用全方 AI Marketing服務來協助品牌成長，並串聯內部營運資料與外部市場情報，形成企業的「AI指揮中心」，為決策與業務成長提供依據。

程世嘉進一步舉例，過往，老闆若想比較今年與去年同期的銷售數字，同仁得分別從ERP、CRM等系統撈取資料，再整理成試算表，往往耗時兩週。Nexus能把各自獨立的系統接到同一入口，供AI代理直接取用。權限設定完成後，老闆只要下達指令，系統即可自動產生報表與儀表板。

外部市場也正快速改變。愈來愈多人找餐廳、排行程時，會直接詢問ChatGPT、Gemini，看完AI摘要便離開，網路進入「零點擊時代」。品牌除了維持搜尋排名，也得留意AI的回答是否提及自己。

iKala透過「AI Service」對內進行資料治理與營運賦能，並結合「AI Marketing」對外洞察市場趨勢，雙引擎驅動企業實現全方位智慧轉型。

面對新的決策入口，iKala將AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務，結合市場資料、自有AI產品與顧問團隊，從顧問診斷、策略規劃、專案落地一路做到成效優化。其中，Ontix負責掌握社群話題與消費者聲量，Kuroma追蹤品牌在六大AI平台的能見度，Kolr則進一步將市場洞察轉化為創作者合作、內容布局與媒體投放策略。簡單來說，iKala先用資料與AI看懂市場，再陪企業把策略化為實際行動。

以往，企業想摸清一個海外市場，通常得花三至六個月進行消費者調查；等到報告完成，市場風向可能早已改變。程世嘉指出，企業透過Ontix、Kuroma與Kolr，可以快速掌握北美市場的AI經常推薦哪些競爭品牌、對手在Reddit等論壇累積了哪些討論，再據此規劃YouTube短影音，或與當地美食創作者合作。

從顧問診斷、策略規劃到專案落地與成效優化，iKala透過端到端的AI行銷服務，協助品牌在零點擊時代精準掌握市場脈動。

從辨認問題、制定策略到執行專案，企業因此能更快回應市場變化。「企業等於多了一個策略長！」程世嘉形容。對未必有能力聘請高階策略人才的中小企業而言，這套服務可補上競爭分析與行銷規劃的缺口；每次活動產生的成效數據，也會回流至 AI指揮中心，作為下一輪調整策略與優化執行的依據。

打造繁體中文「量尺」 TMMLU+讓AI讀懂台灣

但iKala憑什麼能協助企業完成智慧轉型？答案是讓AI真正讀懂台灣。程世嘉笑說，股市大跌時，社群總愛提起「大安森林公園」，自嘲股票賠了只好去公園過夜。台灣人熱愛諧音梗與反串，傳統關鍵字監測很難讀出弦外之音。要讓AI讀懂這些語意，一定要夠『在地』，這也是iKala 投入繁體中文AI評測資料集TMMLU+的原因。

為使AI真正讀懂台灣在地語意與文化脈絡，iKala推出開源繁體中文評測基準 TMMLU+，為企業大模型奠定信賴與對齊的基礎。

2023年，台灣產官學界紛紛投入打造自己的基礎模型，iKala卻選擇「不做選手，先做量尺」，隔年推出開源的TMMLU+，涵蓋數學、物理、法律、醫療等66個領域，目前已被Google、Meta納入繁體中文模型的評測。最新版本不僅淘汰過時的題目，同時也更新有時效性的法律、社會和政令等相關內容。

接下來，TMMLU+將從評估AI「答得對不對」，走向評估AI代理「事情做得對不對」。程世嘉指出，AI代理有調用工具、改寫資料的權限，可一旦在金融、醫療等高度監管的領域出錯，後果不堪設想，「對齊，就是我們幫AI做教育訓練，讓AI具備最新的法規、常識。」

另外，一般來說，講到前線部署，都會想到系統整合商；提及資料分析，則會想到輿情公司，但iKala卻能同時擁有兩種運作模式截然不同的業務，正是憑藉長期累積的「資料」基礎。

程世嘉透露，2015年至今，iKala每天蒐集的資料量高達20TB，處理大規模資料練出的架構、治理經驗，正好能用來協助企業導入AI，「我們自己就是資料治理的成功案例。」

目前，iKala已服務逾1,000家企業、5萬個品牌。程世嘉觀察，許多老闆總以為，要先整理好內部資料，AI才能發揮價值，但內部整合牽涉流程、權限和組織，本來就快不起來，很多企業導入專案失敗，正是因為時間拖太久、看不見成效。他建議，不妨由外而內、雙軌並行，試著先用市場情報讓營收看得見成長，轉型反而會更加順暢。

如今，各項AI工具一一到位，生成式AI已從技術熱潮轉向實務落地，企業面臨的挑戰不再是「如何使用工具」，而是「如何串聯核心流程」。提供全方位AI解決方案的iKala，正是協助企業跨越AI鴻溝，實現智慧轉型的最佳夥伴。