台灣產業AI化大調查:47.8%企業把AI當標配,「AI人才」定義卻成共同難題
台灣產業AI化大調查:47.8%企業把AI當標配,「AI人才」定義卻成共同難題

人工智慧科技基金會(AIF)的年度報告《台灣產業AI化大調查》進入第五年,今年在企業AI成熟度上展現顯著躍升,逼近主流普及狀態僅一步之遙。但也讓AIF執行長溫怡玲直言企業挑戰走入「深水區」,AI治理不彰的風險正在加速擴大。

這份調查於2026年第一季進行,受訪企業以AIF會員與核心利害關係人為核心,共有228間企業受訪,以質化、量化方法兼顧的方式進行。

2026年的報告結果顯示,台灣企業的AI應用已經進入爆發期。企業們似乎已突破「看見但做不到」的瓶頸,早期大眾正在浮現,也表示未來進展可能更快。

AIF《台灣產業AI化大調查》
《2026 台灣產業AI化大調查》顯示,受訪企業的AI成熟度有顯著提升。
圖/ 《台灣產業AI化大調查》

AI工具快速普及,逼近主流市場分水嶺時刻

報告將企業的AI成熟度分為尚未實際應用的「未知」(unknown)與「探索」(conscious),以及進入試驗與規模化的「導入驗證」(ready)與「規模應用」(scaling)四個階段。

溫怡玲表示,過往前兩階段的占比大約是七成,後兩階段佔三成。但今年調查結果顯示,在前者佔比縮減、後者佔比提升的消長下,有實際應用AI的企業比例已來到47.8%,幾乎達到一半。

依照傳統創新傳播理論,當採納新事物的「早期大眾」浮現,顯示創新已經進入主流市場,正式普及。台灣產業的AI化可能也正在迎向這個分水嶺的時刻。

溫怡玲補充,創新傳播理論萌芽之時,還沒有社群媒體、知識型網紅的推波助瀾,因此接下來的進展速度還可能更快。

AIF 執行長
人工智慧科技基金會執行長溫怡玲指出產業AI化指數出現躍升。
圖/ AIF

然而,當AI成為標配,真正的競爭才要開始。一方面,報告指出領先者與落後者之間的差距深化,且不僅在技術層次,更是暴露出企業自身體質與轉型策略洞見的根本差異。

另一方面,生成式AI工具快速普及,從程式編寫到代理設計,技術門檻比過往更低,也讓AI應用「野蠻生長」。報告統計,每十家已應用AI的企業中,超過七家的AI應用行為實際上脫離組織管控。

這種缺乏組織授權與規範,員工們自發使用AI工具的情況,為資安與隱私保護帶來龐大威脅。現正快速延燒的AI代理風潮,也使挑戰更趨複雜。如何走在法規、合規規範之前,就是「水更深」之處。

掌握問題先於掌握技術,企業須強化人才策略

整體企業在AI化指數上,從去年的36.77分提升到47.26分,有26%漲幅。分別檢視三項細項面向:技術層面50.63分,增幅較小(+3.63),顯示基建部署已經大抵落定;經營層面48.61分,看見最大幅成長(+16.81),意指更多企業領導者已對AI有更進一步的概念與策略。

然而在人才部分,雖然也有8.23分的提升,但整體表現僅39.43分,是最為落後者。

溫怡玲指出,這可能是最弔詭之處。各種AI課程熱賣,不乏政府、企業積極補助員工進修,但AI人才策略實則勾勒不清,導致資源投入卻難以評估成效。

溫怡玲解釋,許多企業認為人才不足是導入AI的一大挑戰,但對「我究竟需要什麼樣的人才」沒有明確想法。AI工程師的JD怎麼寫?召募進來後要優先做哪些任務?新人才又如何融入現有企業流程?這些都是企業必須先釐清的。

AIF
政治大學傳播學院副教授陳宜秀強調辨識問題的能力。
圖/ AIF

對此,政治大學傳播學院副教授陳宜秀表示,教育者關心的重點也是人才,現在不僅許多白領工作者擔心工作受到AI威脅,連名校的資工系畢業生也有就業焦慮。讓教師們更加深思要如何培養、引領下一代人才。

專精設計思考的陳宜秀認為,一大關鍵在於理解需要解決的問題本質,再尋找可以解決的科技;而不是先把科技抓到手上,再思考要用它去解決什麼問題。

陳宜秀以台灣出生率低迷為例,許多人認為這是動搖國力的急迫問題,但「這是不是真正該解決的問題?」是否該將刺激出生率的政策視為經濟手段,將目光投向貧富差距、自動化、老年照護、婚姻教育等更根本的問題?

陳宜秀直言,現況是AI的技術並不是問題,每天都有新的技術萌芽,「問題是solutions超過我們所能掌握的problems的範圍。所以我們看到的,基本上是一個problem-solution fit的一個問題。」他指出,「我們已經有太多解答,可是我們沒辦法把問題塑造成一個這些解答可以應用的方式。」

AIF 董事長
AIF董事長詹婷怡指出,今年AI在落地應用上有大幅進展。
圖/ AIF

AIF董事長詹婷怡認為,2026年的報告顯示,AI在落地應用上有大幅進展,企業尋求創新營運模式、改變組織文化,吸納AI成為團隊成員,都是明顯的趨勢,治理的挑戰也隨之浮現。

詹婷怡認為未來AI不會只是工具,更可能被視為一個「新的標準的人類」。人類要準備與AI成為團隊夥伴的關係,但真正的情感溫度、價值觀判斷,還是以人類為基石。

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關鍵字: #ai人工智慧

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