到目前為止，我們已經完成了 Azure AI Foundry 和 GCP Vertex AI 的初體驗，也做了初步的比較。今天，我們先暫時跳開平台細節，來思考一個更重要的問題：GenAI 可以在哪些場景幫助我們？

1️⃣ 內容生成（Content Generation）

GenAI 最直觀的應用就是生成文字與多媒體內容，例如：

自動產生部落格文章草稿

行銷文案、社群貼文建議

電商商品描述

客製化學習教材

👉 適合需要「快速產出」的團隊，加快內容生產週期。

2️⃣ 程式開發與輔助（Code Assistant）

程式碼生成與輔助除錯是工程師最常接觸的 AI 應用：

自動產生程式碼片段（Boilerplate Code）

單元測試案例生成

SQL 查詢自動補全

程式碼除錯與優化建議

👉 對軟體開發團隊來說，AI 就像一位「結對程式設計夥伴」。

3️⃣ 商業決策與分析（Business Insights）

GenAI 能處理大量資料並提供分析建議：

自然語言詢問商業數據（整合 BigQuery 或 Power BI）

自動生成報表摘要

預測市場趨勢

對顧客回饋做語意分析

👉 幫助管理層快速掌握數據，提升決策效率。

4️⃣ 對話式應用（Conversational AI）

很多人第一個接觸到 GenAI 的方式就是 Chatbot：

客服機器人

內部知識庫 Q&A

教育與輔導機器人

行政助理型 AI（排程、郵件整理）

👉 提升使用者體驗，同時降低人力成本。

5️⃣ 影像與多模態應用（Vision & Multimodal AI）

隨著技術發展，GenAI 已經不只限於文字：

圖像生成（產品設計、行銷素材）

圖像識別（醫療影像、製造瑕疵檢測）

多模態應用（文字 + 圖像 + 聲音整合）

👉 幫助跨產業的創新，特別是設計、醫療、製造領域。

小結

今天我們先從應用場景出發，理解 GenAI 的多樣性。
明天開始，我們會更聚焦於 如何從平台中部署與串接 API，讓這些應用場景變得真實可行。