延續上一篇實作AI OCR在解決SDS文件數位化的SDS AI平台, 繼續來分享在MVP上線給客戶進行Beta Test的過程中有哪些鬼故事@@" 首先遇到的除了新技術運用上本來就有潛在的新技術問題之外(例如AI會偷懶@@), 或是遇上傳統軟體開發上也會有的UI/UX操作流程上的抱怨, 尤其是在初試啼聲的新產品/新服務, 在一開始絕對是以"技術價值"的展示與實用為主, 流程介面上的優化雖然也會考慮但priority肯定不在開發排程的第一位, 但有時現實卻是骨感的, 畢竟真的到了第一線的End User測試情境下使用, 就會有很多關於操作步驟太冗長太複雜的意見@@ 當然, 為了不讓UI問題遮掩了原本AI OCR技術展現, 所以在Beta Test階段中PM還是需要和RD團隊協調盡可能排除與降低新服務的使用門檻, 例如一鍵批次多檔案上傳, 步驟式的操作引導...等等, 希望讓End User真正聚焦在SDS文件數位化後產生的商用價值上, 也才能真正獲得想了解的產品評價~

但實務上, 因為這樣的新服務還沒能完整提供化學品SDS合規的最後一哩路, 因此很多延伸需求都會在客戶訪談與回饋的過程中被記錄下來, 作為未來產品發展地圖的Requirement Evaluation, 但是有時你會驚訝地發現, 一家客戶提的需求, 不見得是多數客戶的共同需求, 還是需要多方驗證與求證, 而且中小企業的需求也不一定是大企業的需求, 主因是資源不同與管理規模不同, 所以後來才發現大型化工企業早就投入資源將SDS文件數位化, 無論是夠有Power的大型廠商要求供應商建檔, 或是自行投入人力資源進行數位化, 但幾乎都完成了! 所以對於AI OCR的文件轉檔就沒有剛性需求, 因此這時候你就可以發現新產品真正的TA其實是中小企業用戶, 而另一個AI應用需求呢? 實務上真的需要用RAG來查詢已經數位化的SDS文件資料庫嗎? 這個就真的見仁見智了, 因為各家的管理方針不同, 若沒有太複雜的化學品特性的管理需求, 其實也沒有太多AI問答查詢需求, 例如以SDS文件的有效日期查詢為例, 因為文件是三年有效, 因此你也不會太常去下Prompt問答檢視, 但又衍伸出了"AI主動式建議"或是"排程式Prompt詢問"的實務需求, 這些都在實戰過程中才發現的Use Case!

最後, 最意外的驚喜是後來有一位客戶看到了AI OCR特色表格上提到的"手寫辨識", 結果反而提出了AI OCR運用於手寫發票上的應用, 透過AI OCR可以節省大量手寫文件key in到系統上人工作業時間, 反而讓我感受到有時候厲害的AI知識庫功能固然有用, 但在資源CP值與ROI的考量下, 有時一些陽春的AI功能的導入, 可能更能獲得企業青睞與價值的快速展現, 而且企業從小規模的應用先有成果後, 未來再持續導入更多AI應用時就更具信心與驅動力, 而我們也從跟客戶互動的過程中得到了一些新的應用啟發與產品優化的客戶回饋的寶貴建議!!