案例15｜限制與未來研究：Legacy Integration、Data Quality、User Acceptance 與 Explainable AI

一、案例定位

本案例依原書 11.6 Conclusion 整理。

彙整 RAG Pharmaceutical Supply Chain 導入限制與 Future Research。

二、學習目標

掌握 Technology、Data、Ethics、Organization 四類限制。
辨識 Change Management 與 Capacity Building。
掌握 Future Research 方向。

三、案例情境

原書肯定 RAG Chatbot 對 Visibility、Compliance、Engagement、Information Exchange 的改善，但同時列出 Legacy ERP／Regulatory Database Integration、Data Quality／Availability、Privacy、Bias、Consent、Organizational Readiness、User Acceptance 等障礙。

四、開始資料

類別	原書限制／Future Direction	管理含義
Technical integration	Legacy ERP／regulatory databases 與 AI interface harmonization	需要 integration planning
Data	Quality and availability	Resource-constrained environment 特別重要
Ethics	Privacy、bias mitigation、patient consent	Continuous monitoring
Organization	Readiness、user acceptance	Change management／capacity building
Future cost	Scalable model with lower computational cost	兼顧 accuracy 與 feasibility
Longitudinal research	Resilience、sustainability、cost efficiency	檢查長期效果
Future capability	Explainable AI、multilingual capability、cross-border regulatory compliance	Responsible／inclusive implementation

五、分析方法

建立 Risk Register：Limitation、Likelihood、Impact、Mitigation、Owner、Evidence／KPI，並為 Future Research 加入時間維度。

六、計算結果

本節沒有新增量化結果。

七、結果分析與管理解讀

技術可行不代表組織可採用。原書把 User Acceptance、Change Management、Capacity Building 與 Data／Ethics 一起視為成功導入條件。

八、AI 提問詞

請把原書 RAG adoption limitations 分成 technical、data、ethical、organizational，建立 mitigation checklist；不要加入原書未提到的障礙。