在 F1 賽場上，每毫秒的差距都決定了勝負，但這種追求極致速度的精神，過去卻難延續到賽場外的後勤資料處理中。擁有超過 8 億粉絲的 F1，其數位平台、F1 TV 以及門票銷售等通路，無時無刻不在產生海量數據。為了將這些數據轉化為商業決策，F1 仰賴名為「Customer 360」的行銷技術平台。然而，隨著數據來源日益增加，傳統的資料工程模式已跟不上業務節奏。
過去 F1 工程團隊面臨的痛點非常具體：每當要新增一個資料來源，都需要投入工程師 6 到 8 週的手動開發時間。這導致內部出現了長達 18 個月的開發積壓（backlog），即便商業團隊急需新的數據來進行市場分群與個人化行銷，技術端也難以即時回應。這種手動串接的過程不僅緩慢，更容易因為人為操作而產生資料不一致或品質缺陷的問題。對此，F1 決定與 AWS 合作，開發一套名為「資料加速器」（Data Accelerator）的解決方案。
這套解決方案的核心技術是基於 Amazon Bedrock AgentCore 的代理式 AI（Agentic AI）。不同於傳統的自動化腳本，代理式 AI 具備更強的邏輯推理與步驟執行能力。在資料加速器的架構下，AI 能夠自動理解資料源的結構，生成對應的程式碼，並在幾分鐘內完成原本需要數週的手動串接工作。根據實際測試，從前需要 8 週的工程任務，現在縮短到僅需約 40 分鐘的程式碼生成以及後續幾小時的部署測試。更重要的是，這套系統具備自我觀察與修復能力，能在生產環境中自動識別並修正資料異常，確保了資料的完整性與準確性。
從產業影響的角度來看，F1 的案例展現了生成式 AI 正在從單純的「對話互動」轉向「任務執行」。對企業而言，這代表著技術門檻的降低與營運效率的質變。當 AI 能夠代勞繁瑣的底層資料清理與整合工作，資料工程師與分析師便能釋放雙手，專注於更有價值的商業邏輯開發或預測性分析。這對於需要處理異質資料源的零售、金融或電信業來說，具有極高的參考價值。
這項發展之所以值得關注，是因為它證明了代理式 AI 在企業級應用中的落地潛力。過去企業建構資料中台（Data Estate）往往受困於昂貴的人力成本與冗長的開發週期，導致數位轉型流於口號。F1 的轉型顯示，透過將 AI 嵌入核心維運流程，企業不僅能消除開發積壓，更能建立一個自我管理的現代化資料體系。在競爭激烈的市場中，資料決策的速度往往就是企業的競爭力，F1 再次證明了無論在賽道內外，「速度」始終是取勝的唯一標準。