本案例依原書第 3 章「Accelerated Technology Evolution」重組，並非原書正式案例研究。
理解生成式 AI 技術週期快速變化，為何會讓傳統「POC 完成後再慢慢決定是否正式化」的方法失效。
原書描述一家金融服務客戶完成以 GPT-3.5 為基礎的文件分析 POC，但在進入利害關係人審查前，GPT-4 的能力已足以從根本改變原本方法。
| 面向 | 原書內容 | 管理意義 |
|---|---|---|
| 原 POC 模型 | GPT-3.5 | POC 綁定特定模型 |
| 新模型 | GPT-4 | 能力改變可能重新定義方案 |
| 變化速度 | 重要 AI 能力可按週演進 | POC 可能在審查前過時 |
| 傳統技術週期 | 過去通常有數月或數年評估與導入 | 傳統 POC 節奏不一定適合 GenAI |
Excel 可建立模型版本、POC 開始／結束／審查日期與是否需重驗證欄位；AI 可比較新舊模型對需求的影響，但不能因新模型出現就自行宣稱舊方案失效。
原書未提供該金融 POC 的實際日期或效能分數，因此不能計算過時天數或性能提升幅度。
此例的重點不是 GPT-4 一定優於 GPT-3.5 的所有工作，而是 POC 若與特定模型過度耦合，在快速演進環境中會增加重做成本。架構需要容許模型替換與重新驗證。
請比較目前 POC 所使用模型與新候選模型對既有需求的影響。只依提供的測試與需求資料，列出需要重測的功能，不得因版本較新就假設全面更好。