陳縕儂副教授認為，導入生成式AI對於所有公司來說並非必要。她解釋道，AI轉型與數位轉型不同，數位轉型僅將所有資料數位化，而AI轉型則需基於這些數據進一步創造價值，提供更多服務或應用。因此，公司應先確定定位，投入的成本是否值得，而不是被趨勢所左右。
陳縕儂也提到了AI的不同應用方式。舉例來說，AI模型GPT可以作為貼身助理，幫忙處理行政作業，對於一些公司來說，這種方式非常適合。然而，有些產業則需要客製化自己的GPT模型。她解釋，微軟的GPT模型是不開放的，只能透過他們的平台使用，而Meta則提供了類似GPT-3的開源模型。根據不同的需求，公司可以選擇使用微軟的解決方案或自己訓練模型，前者方便但長期成本較高，後者則需要自己建立團隊和內部基礎設施，但成本較低且可以確保資料安全。
此外，陳縕儂也關注到AI團隊的組建問題。她指出，公司需要建立工程團隊或AI團隊來支援AI轉型，但這並非易事。許多公司會讓現有的工程師轉型或招聘AI專業人才，然而這樣的轉變也會帶來組織內的不協調。工程人員必須接受新人的建議，而企業需要給予AI專業人才具有競爭力的薪資，否則他們可能會流失到其他行業或國家。陳縕儂建議組織內的非工程人員也應該要略懂AI，將其作為工具來提升工作效率。
陳縕儂最後強調了AI的未來潛力。她相信，未來每個人都會擁有自己的AI助理，幫助處理工作和生活中的大小事務。AI轉型是一個不容忽視的趨勢，但每個公司需根據自身需求來評估是否需要導入生成式AI。
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