近兩年，全球企業高階主管辦公室悄悄多了一個新位置：CAIO（Chief AI Officer，首席 AI 長）。根據 IBM 2025 年對全球逾 2,300 家企業的調查，已設立 CAIO 的比例從兩年前的 11% 躍升至 26%，且有 CAIO 的企業 AI 投資報酬率平均高出 10%。英國富時 100 大企業中，近半數已設置此職位，其中 42% 是在 2024 年 1 月後才任命。美國政府更於 2024 年 3 月要求所有聯邦機構在 60 天內任命 CAIO，川普政府延續這項要求並成立跨機構的 CAIO 委員會。
然而，另一方面，研調機構 Gartner 建議別急著設立 CAIO；BCG 則認為每位高階主管都應具備 AI 長的能力；麥肯錫則建議由現有 CIO（資訊長）或 CTO（技術長）兼任。更耐人尋味的是，Google、微軟、蘋果三大科技巨頭，反而都沒有正式的 CAIO 職位；台灣的台積電、鴻海、聯發科、華碩，目前也尚無此職位。
CAIO 究竟是時代必然，還是另一個過渡性頭銜？
以下 Q 為《數位時代》創新長黃亮崢提問，A 為勤業眾信聯合會計師事務所（Deloitte）科技與轉型服務資深執行副總經理溫紹群 Rick 回答。Rick 在勤業服務超過 20 年，長期協助政府、金融業、高科技與製造業進行數位轉型與 AI 策略規劃，同時也是行政院智慧國家推動小組民間諮詢委員，從企業顧問到公共政策皆有第一線觀察。
Q1：全球企業為何紛紛設立 CAIO，而非直接由既有的 CIO 或 CTO 兼任？
A： AI 議題的推進速度非常快，而且對企業來說，它能覆蓋到幾乎所有的價值面向，不管是營收成長、成本下降，還是生產力提升。這是過去的物聯網、大數據或雲端技術做不到的。這樣的特性，讓董事會和高階主管產生一種感受：等不及了。為了對外部股東、客戶、潛在員工宣示企業對 AI 的重視，設立一位 AI 長是一個很重大的姿態。
另一種情況是，董事會已經決定投入一筆 AI 預算，卻找不到合適的人來主導。現有的 CIO 負責資訊基礎設施，不見得熟悉演算法或 AI 轉型的驅動方式，因此 CAIO 這個角色就被討論得越來越多。
至於為何現有職位難以取代，我可以舉個例子。OpenAI 與 Walmart 的合作，做的是一個 Agentic（代理式）電子商務平台：用戶不再是在網站上拖拉選單，而是直接與 AI 對話，AI 理解需求後產生推薦清單、自動下單，並串連後台庫存管理系統，甚至能延伸到旅遊規劃。這個場景改變的是從客戶服務、銷售到後台流程的整個端對端流程。你說這是電商平台主管的工作嗎？還是 IT 部門的工作？都不完全是。這是一個需要理解 AI 技術延展性與限制、同時能驅動跨部門變革的角色，而這正是 CAIO 存在的理由。
Q2：CAIO 每天在做什麼？職責是推動 AI POC，還是主導整體轉型？
A： 如果要從路徑來看，CAIO 的前哨站其實是資料科學（Data Science）。過去幾年企業的數位轉型，走的是一條清楚的演進路徑：流程自動化產生資料、資料產生洞察、洞察帶來模型驅動、模型再去驅動產品與客戶服務。所以沒有資料基礎的 AI 長，會非常辛苦，他像是整天在講願景，卻沒有落地的能量。
但問題在於，很多資料科學家的語言，一般人聽不太懂。當 CAIO 坐在經營管理會議上，其他 CXO （ 指所有 C-level 職位）談的是人怎麼管、錢怎麼投、風險怎麼控，如果 CAIO 還停留在講底層的技術現象，而沒有回到公司的經營層次來思考，就很容易被邊緣化。所以 CAIO 最關鍵的日常能力，是把資料與 AI 的語言，翻譯成每個 CXO 都聽得懂的商業語言。
在組織變革這一塊，CAIO 的目標是把企業的時間分配從「金字塔」變成「鑽石」。現在大多數企業的狀況，是行政管理佔了每個人 50–60% 的時間，真正產生核心價值的關鍵業務可能只有 30%，而剩下 10% 的時間拿來做規劃。AI 的任務就是壓縮行政比重、擴大核心業務的投入。但要做到這件事，CAIO 就必須和人資長一起重新定義 JD（職務說明）與 KPI，因為當金字塔變鑽石，每個人的工作內容與價值認定都會跟著改變。
最後才回到 POC（概念驗證）的問題。這幾年很多企業卡在 POC 出不去，原因往往是缺乏足夠的由上而下驅動力。要讓 AI 真正規模化並具有生產力，就需要和財務長談清楚 ROI 與持續投資的邏輯，和 CIO 協作算力與模型的配置方式。CAIO 不是做所有事情的人，而是一個能跨部門協調、把 AI 從實驗推進到全面落地的關鍵節點。
Q3：什麼是 AI 治理？CAIO 在治理架構中扮演什麼角色？
A： 很多人一聽到「治理」就想逃，覺得是在管東管西、拖慢速度。但經過這幾年，大家慢慢發現治理是一把保護傘，尤其是核心業務的 AI 應用，一旦出問題是有法律責任的。
從董事會的角度來拆解 AI 治理，大概有幾個層次：
第一，權責分工。要不要設 CAIO、設 AI 委員會，以及這個委員會如何運作、如何與執行層的 CXO 分工，這些本身就是治理議題。我要特別說，AI 治理委員會不適合由 CAIO 擔任主席。為什麼？因為委員會的核心是 Check & Balance（制衡）。踩油門的人和踩剎車的人最好是分開的。AI 既有發展的驅動力，也有合規與風險的煞車需求，把這兩件事放在同一個人身上，會讓他陷入兩難。
第二，投資藍圖與 KPI。董事會關心錢怎麼花，CAIO 需要提出清楚的 AI 策略藍圖，說明在產品發展、客戶體驗、供應商管理等不同構面的投資方向，以及相對應的績效指標。
第三，AI 風險管理。這是目前大家探討最多、也最困難的部分，包括越獄風險、倫理偏誤、可解釋性等議題。目前 ISO 42001、歐盟 AI 法、美國 NIST AI 風險管理框架都已陸續出現，但操作細節都還不夠明確。對 CAIO 來說，這意味著他進入董事會時，一定會被問很多問題，而他的任務是把 AI 的運作機制講到讓法遵長、風控長、資訊長都聽得懂，讓大家能基於自己的專業做出判斷。講不清楚，我認為是不及格的。
Q4：CAIO 該向誰匯報、如何與各 CXO 協作，預算與團隊又該如何配置？
A： CAIO 要推動的事情，幾乎每一件都跨部門：改變人才結構要找人資長，討論算力配置要找 CIO，評估持續投資要找財務長，處理系統開發流程與合規要和法遵長、風控長對話。所以 CAIO 的核心能力，不是技術有多深，而是溝通協調與變革推動的能力。
關於匯報對象，我認為 CAIO 的 Report Line（匯報關係）要盡量直接，最好直接向 CEO 或有決策權的最高主管匯報。原因很簡單：他推動的事情會影響人才結構、組織 KPI，這些都是 Top-Down（由上到下）才能推動的事。如果把他放在幕僚位置，很容易變成高空但不落地的策略顧問，最後被邊緣化。
關於團隊規模與預算，我用黃仁勳說的「五塊蛋糕」來框架——能源、晶片、基礎設施、演算法、應用。CAIO 主要影響的是演算法與應用這兩塊，加上部分基礎設施，起碼佔了兩塊半。這代表 AI 的預算配置不小，CAIO 需要一定程度的預算權限才能真正運作。
但更關鍵的問題是：AI 的治理結構要集中還是分散？集中化的好處是預算集中、風險較低，缺點是與前線業務脫節；分散化的好處是貼近業務，缺點是容易出現 Shadow AI（影子 AI）、規則無法落地。
黃亮崢： 實務上很多企業走混合制，支援性部門集中管理，業務單位保有一定自主權，但這樣的設計本身也是治理議題，需要 CAIO 和各部門協商釐清。
Q5：台灣製造業巨頭尚未普遍設立 CAIO，是落後還是另有邏輯？
A： 設立 CAIO 的核心邏輯，是回到「你想對誰彰顯什麼價值」。以醫療診斷裝置公司為例，如果你希望在醫療機構面前建立長期可信賴的 AI 合作關係，有一位 CAIO 在前端打造信任基礎是有意義的。更進一步，如果你的目標是推動「以價值為基礎的定價模式」，也就是結果導向的收費方式，而不是每看一次診收一次費，那 CAIO 負責的其實是協助客戶完成整個業務模式的轉型，而不只是賣一個有 AI 功能的產品。
至於台灣製造業，我不認為沒有 CAIO 就代表落後。台灣的工程師本來就有深厚的數理底子，工業工程的訓練，統計、演算法、模擬、最佳化，其實和 AI 的底層邏輯高度重疊，這不是新東西。台積電的生產線上，裝置工程師、製程工程師、品質工程師都在從不同角度做數據分析，已經做到非常極致的程度。對他們來說， AI 是增強既有能力的工具，不需要靠設立 CAIO 這個頭銜來啟動 。
像鴻海這樣的公司，反而是把核心能量放在研究院，把 AI 能力融合進研發核心，而不是設一個對外宣示用的 AI 長。如果未來他們設立 CAIO，目的更可能是對外市場溝通，也就是向工業製造或服務業客戶說明 AI 如何嵌入關鍵業務流程，而不是內部推動的需要。
關於台灣 AI 基本法，我認為它目前是框架型而非強監管，有意識地避免在產業發展初期就捏死創新。這樣的設計，對於企業推動 AI 能起到一定的引導效果，方向是對的。
Q6：CAIO 是過渡性職位還是長期角色？企業決策者該如何面對這波 AI 變革？
A： CAIO 是帶著任務來的。當有一天 AI 已經變成每家公司的基礎設施、大家不再特別討論「AI」這件事，就像今天沒有人設「網路長」一樣，CAIO 的任務就完成了。Google、Meta 這類公司天生就是 AI 公司，所以不需要 CAIO；但在台灣，很多公司的數位轉型還在進行中，AI 長的任務期可能會比較長，我估計至少是五年起跳。在一些特定情境下，未來很可能是由 CTO 或 CDO（數位長）兼任，而非獨立的專職。
至於這一波 AI 浪潮是否真的不一樣？我認為是非常不一樣。原因在於它的門檻極低，而且嵌入生活的方式極為自然。越簡單的東西，越容易改變行為，進而改變商業模式。App 的出現已經改變了很多產業，而 AI 比 App 更直覺，它是一種類人類的溝通介面，每個人都能使用，不需要學習成本。
更關鍵的是，未來的企業入口幾乎都會是 AI。消費者不再透過搜尋引擎或入口網站找資訊，而是直接問 AI；企業也開始思考如何讓自己的資料能被 AI 訓練時讀取，確保在推薦過程中出現在用戶面前。這不只是 UI 設計的問題，而是整個商業邏輯的重組。
對企業決策者來說，我想用「陪跑員」來形容一位好的 CAIO。他不是主角，組織才是主角；他的工作是了解這間公司的文化與包袱，知道在什麼時間點補給、在哪裡會遇到逆風、怎麼配速才能跑完全程。懂 AI 技術的人不難找，但能在一間有歷史、有包袱的公司裡，用大家都聽得懂的語言，帶著整個組織往前走的人，才是真正稀缺的 CAIO。
收聽完整 Podcast｜數位關鍵字 EP236｜首席 AI 長來了！CAIO 到底在幹嘛？臺灣企業需要嗎？ ft. 溫紹群 Rick
本文轉載自《FC未來商務》
