EAR Index™ 是 Trần Tấn Sỹ 在《AI First Business》一書中建立的企業 AI 準備度自我評估工具。它以 1–5 分評分 8 大支柱，依權重換算為 100 分制，將企業歸入四個成熟度層級之一，並指出 90 天內應優先處理的兩個支柱。
同一個 AI 工具，讓這家企業賺錢，卻讓那家企業虧錢。
差別不在工具，而在於資料是否就緒、流程是否清楚、中階主管是否懂得把工作交給 AI，以及 AI 出錯時由誰負責。EAR Index™ 要求領導層以證據而非感覺回答這些問題。
八大支柱
| 支柱 | 權重 | 領導層必須能回答的問題 |
|---|---|---|
| 1. 策略與業務目標 | 12% | 每項 AI 計畫是否都對應一個業務指標與停止條件？ |
| 2. 資料、情境與基礎設施 | 13% | 核心資料是否有明確負責人？是否已在越南語與產業情境中測試？ |
| 3. 單位經濟與 ROI 紀律 | 10% | 每個專案是否有人對數字負責，同時追蹤直接效益與累積資產？ |
| 4. 權限、風險與 AI 生命週期治理 | 12% | 每個 AI 代理能自主決定到什麼程度？依據什麼證據？誰有權調整？ |
| 5. 領導能力與變革管理 | 15% | 中階主管是否懂得在團隊中劃分人與 AI 的角色？ |
| 6. 營運與流程再設計 | 15% | 每個部門是否至少有一個真正運作且可衡量的 AI 應用？ |
| 7. 實驗、評估與學習 | 10% | 是否有具備基準、停止條件與擴大機制的實驗空間？ |
| 8. 人才能力與變革準備度 | 13% | 團隊是否具備依角色所需的技能，並有足夠安全感去嘗試、犯錯與學習？ |
以已完成的事評分，而非以意圖評分。
每個支柱依企業實際發生的情況以 1 到 5 分評分：1 代表尚未開始，3 代表已試行並有初步證據，5 代表已全組織導入並有衡量機制。分數依權重換算為 100 分制。
沒有任何層級是固定的。集中資源於兩個最弱支柱的企業，經過兩、三個評分週期後就會進入下一層級。
| 分數 | 層級 | 意義 |
|---|---|---|
| 80–100 | AI-First Scaled | 多項核心流程已圍繞 AI 重建，並能擴展到新部門 |
| 65–79 | AI-First Operational | AI 已在部分領域創造實際價值，但整合、技能與擴展仍有缺口 |
| 50–64 | AI-Enabled Fragmented | 已使用 AI，但各部門做法不一，價值參差 |
| 低於 50 | AI-Exploratory | 以實驗與個人工具為主，尚無足夠證據擴大 |
一個人評分是意見，六個人評分才是事實。
自己評分可得到初步印象。若要做決策，請邀請六個人獨立評分：領導層代表、財務、技術、一位業務部門主管、人資，以及至少一位非管理職員工。執行長與第一線之間的分數落差，往往是整個評估中最有價值的發現。
取得結果後：90 天
- 第 1–30 天：診斷。以 EAR 分數為基準，選出兩個最弱支柱，各指派一位負責人並設定期限。
- 第 31–60 天：強化。每個優先項目至少完成一項有衡量的小型實驗。
- 第 61–90 天：衡量。進行第二次評分。決定擴大、調整或停止。為下一週期選出兩個優先項目。
GoAI 專家可與您一起將此框架轉化為企業的具體計畫，免費。
常見問題
自我評估與專家評估有何不同？
自我評估提供初步全貌。專家評估會深入實際流程、資料與系統，最後產出優先應用清單與各項的初始衡量數據。
需要留下聯絡資料嗎？
不需要。完成後立即顯示結果。只有想取得詳細報告時才需要留下電子郵件，同樣免費。
分數低是否代表還不該導入 AI？
正好相反。低分告訴您該從哪裡開始，而越早開始成本越低。
多久應該重新評分？
每兩季一次。
EAR Index™ 是國際標準嗎？
不是。這是作者根據實務與研究建立的診斷工具，用於決策，而非認證。
資料來源：《AI First Business》第 12 章與附錄 A。