一、案例定位

原書用多個情境說明 production implementation 不只是模型準確率問題。

二、學習目標

三、案例情境

原書列出：銀行 legal team 的 document-generator prototype 無法順利連接 case-management systems；healthcare system 因 medical literature gender imbalance 優先錯誤 interventions；Microsoft engineers 看到 chatbots 被挑釁後出現 racist tirades；manufacturing plant technicians 對 AI maintenance advisor adoption 低、仍依賴 intuition。

四、開始資料

障礙 原書案例
Integration Bank legal prototype 與 case-management systems 不相容
Data bias Healthcare gender imbalance 導致錯誤 intervention priority
Content safety Chatbot 被誘導產生 racist tirades
Adoption Manufacturing technicians 仍依賴 intuition

五、Excel／AI 分析方法

建立 implementation blocker log：category、symptom、root cause、owner、mitigation、evidence、status。

六、計算結果

原書沒有提供這四案例的統一量化結果。

七、結果分析與管理解讀

Prototype 能回答問題，不代表可以與 enterprise systems、real-world data、human workflows 無縫運作。

八、AI 提問詞

把以下 implementation incidents 分類為 integration、data、safety、adoption 或其他，並只根據 evidence 提出可能 root cause。

九、思考／情境變動

**題目：**若 12 個 blockers 中 5 個屬 integration，比例？

**參考解答：**約 41.7%。