台灣AI採用率26.4%排全球第22名!每4名勞工就有1人用AI,為何仍輸新加坡、阿聯酋?
台灣AI採用率26.4%排全球第22名!每4名勞工就有1人用AI,為何仍輸新加坡、阿聯酋?

AI毫無疑問是當今最熱門的科技議題,但綜觀台灣甚至世界,究竟有多少人已經用上這項技術?

微軟在上個月公佈的AI擴散報告中,評估了世界148個國家地區的AI採用狀況,關注15歲至64歲的勞動力人口,鎖定最有可能為工作或生產力使用AI的族群。

整體而言,全球約有15%的勞動力人口已經用上了AI技術,其中以阿聯酋和新加坡約59%的使用比例居冠, 而台灣則以約26.4%的數據排名全球第22名。

報告指出,世界各國AI採用的程度與經濟實力有著顯著關聯,排名前列的國家多是已開發國家, 而台灣的數據與韓國(25.93%),以及多數歐洲大國(德國26.53%、義大利25.8%)相近。

至於阿聯酋與新加坡AI採用率特高的原因如下:

高速又穩的網路+裝置多到隨手用:寬頻與行動網路品質高,家裡與辦公室的PC/平板滲透也高,打開就能用 AI,沒有技術門檻阻礙。

工作每天都要用到數位工具:金融、顧問、政府服務等白領產業密集,文件、郵件、簡報、分析本來就在線上進行,AI 嵌到日常工作流(像 Copilot、ChatGPT、Gemini),自然提升「真的有在用」的比例。

政府與企業一起推:兩國的數位轉型政策、教育與培訓走在前面,組織導入 AI 的阻力小;法規與隱私框架相對明確,企業不用卡在合規疑慮。

入口多、成本低:有免費或低價的 AI 產品、行動端也好用,使用門檻和邊際成本低,加上產品體驗成熟,容易形成「一用就上手」的習慣。

這項觀察也與Anthropic前些時候發布的經濟指數報告一致。Anthropic發現,AI的紅利高度集中高收入的先進地區,例如新加坡和以色列等國的人均AI使用率分別是全球預期的4.6倍和7倍,GDP越高的國家,使用Claude AI的機率也越高。

不過,雖然許多第三世界國家的AI採用率較低,但如果將範圍限縮到「聯網人口」的話,數據就會出現巨大的變化,好比說阿富汗的AI採用率只有5%,如果限定為聯網人口的話這個比例則會高達30%。

這懸殊的差距顯示,阻礙這些國家人民使用AI的主要因素之一,就是網路基礎設施,而不是人們缺乏AI需求。

ChatGPT用戶3年衝破8億,比網路普及還要快

報告中提到,從普及速度來看,AI的採用率可說是極高且前所未有的。而OpenAI的高速成長也可說佐證了這個觀點。

近日OpenAI創辦人山姆.奧特曼(Sam Altman)就在開發者活動上透露,ChatGPT的週活躍用戶數已達到8億人,每分鐘透過API處理超過60億個Token。

ChatGPT在2022年11月首次推出,不到3年期間就有約全球10分之1的人口在使用這項服務,這個速度甚至遠比網路普及要來得快。自1991年第一個網頁誕生以來,花了超過10年時間網路使用者數量才達到同等水準。

人們用AI處理私人問題居多,台灣人很愛問星座、算命?

那麼,快速增長的用戶都在利用AI做些什麼呢?《金融時報》指出,從OpenAI前些時候發布的報告來看,比起企業界預想的生產力工具,目前AI仍然更像是民眾的私人助理,人們與ChatGPT的互動中,超過70%交談都是非工作訊息。

最常見的是非工作訊息是「實務指引」,占29%,也就是用戶請教ChatGPT「怎麼做」的建議,可能包括美妝或健身建議、旅行規劃,甚至是人際關係的應對辦法等等;其次則是寫作、尋找資訊甚至是閒聊等等用途。

而Anthopic甚至有針對台灣民眾怎麼利用Claude的分享,提到在台灣Claude最常被問到的3種問題類型是:

•多國語言翻譯和學習輔助
•跨多種程式碼的除錯和修復軟體程式錯誤
•全面的程式開發協助與指導

另外,Anthopic還透露台灣民眾有哪些比其他國家地區更愛問的問題,包括台灣人特別喜歡用Claude來算命:

•解讀星座、塔羅牌及算命
•協助自動化系統、機器人和嵌入式裝置的程式設計
•多國語言翻譯和學習輔助

該論文的研究人員也指出,人們應該將AI視為助手,先運用大腦構思,「先草擬電子郵件或你正在寫的東西,再用AI完善。如果每次都直接全權交給AI,你就很擺脫這種習慣了。」

延伸閱讀:一張圖揭露AI熱潮真相!循環交易是什麼?「輝達好朋友閉環」為何推升AI泡沫風險?

資料來源:Financial Times微軟

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #AI工具
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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