從SaaS到Infrastructure：一張圖看懂企業AI與雲服導入的四層路徑

明年才要開始啟動的雲服系列預培訓，總算排完了！從 SaaS / Application Layer 到 Workflow Integration / Middleware，再進階到 Data Processing & BI Layer，最後才進入 Infrastructure & API Layer。

為什麼這樣設計？

因為雲服的選擇太多了，每一個雲服裡面的服務又讓人眼花撩亂，想從 0 做到 100，太難了，也太累了。

所以我把整個課程規劃成 0 到 80 的訓練路徑，讓學員先能把雲服世界的邏輯地圖走透、模組思維建立起來。

剩下那 20 分，其實就是 #實踐，你要開始動手部署、串接、整合、踩坑、除錯，才能真正從「會用」變成「好用」。

是說，這套課程也不是公開課程，所以我只是想要發一篇讓人流口水的文章而已🤣🤣

那，今天分享這張圖的原因是...不管你在學什麼或打算使用哪一種雲服，你不應該只是學怎麼操作，操作都是最簡單的事，你要看到的是背後的那個 #系統化思考 的框架。

AI、雲服、自動化，其實都只是不同層的工具，在不同服務工具中的移動都不只是技術上的堆壘，而是思維模式的遷移行為。

這張圖的本質是本質是 #企業AI及自動化導入路徑

從行銷 → 內部系統 → 財務決策 → API 部署，我的思考方式是這樣的：

① 從功能學習轉向系統學習

學一堆工具意義不大，學AI跟系統怎麼嵌入組織才是重點。

② 模組式學習 × 組合式應用

每個模組都要能單獨教學，但又要能像樂高一樣組成完整系統。

③ 對應實際職能與專案場景

M07～M09 針對企業財務與營運數據設計的「AI 實戰應用」，直接對接真實職能。

④ 最後導向AI Ready 企業體質

M10～M12 帶出從學 AI 到部署 AI的轉折，讓企業可以實際在雲服上做整合。

#笑死碼成這樣誰看得懂

本文原發表於 2025/11/05 的 Facebook 貼文，原文照登，僅調整網頁排版；文中提及的產品、價格與活動以當時為準。