2025_台灣產業_AI_化大調查暨_AI_落地指引_56页_3mb

2022年起，人工智慧科技基金會（AIF）每年進行《台灣產業AI化大調查》，透過企業自評數據分析台灣產業在AI認知與應用的成熟度。2025年調查结果显示，ICT產業AI指数微降，製造業、政府機關等產業因生成式AI加速其對AI的認識，使整體產業混和度提升，但仍有七成企業未能突破落地應用門檻。企業普遍存在對AI的「知易行難」問題，核心挑戰包含：對AI技術理解不足，重視外部工具而忽視內部組織能力培養，缺乏數據整合與治理策略，且對AI人才需求誤判。AIF基於多年輔導經驗提出《企業AI落地指引》，呼籲企業應從數據治理、算力選擇、技術整合、長效治理與創新文化五大核心能力出發，防範AI導入的風險。

評估顯示，台灣企業目前仍以「雲端生成式AI」為主軸，忽略裝置端AI的本地化特性，導致資料外洩風險增生。企業更需具備盤點內部流程與資源能力，避免因缺乏戰略導向而陷入「為AI而AI」的困境。宏碁資訊等企業實務案例指出，AI導入需結合業務痛點，而非盲目追求技術先進性。此階段企業應先從具體場景切入，並建立「能發現、能存取、能除錯、能部署」的4D資料治理模型。

專家建議，企業應從「看與聽」進階至「做與用」，制定明確轉型策略，例如：

1. 透過POC（最小可行產品）驗證可行性
2. 建立跨部門協作機制
3. 打造數據與決策耦合的治理流程
4. 採取3V原則（Validility/Velocity/Variety）與2C要素（Compliance/Confidentiality）整合數據標準
5. 推動AI人才培育，強化跨領域整合能力

政府應協助企業建立自主可控的AI生态體系，包括：

• 提供EdgeAI與SLM開發的技術支持
• 建立SI/顧問資格認證制度
• 推動舊有系統升級為AI就緒狀態
• 發展主權AI與國際標準接軌的制度框架

風險管理層面，企業需要建立制度化控管機制，包含：

1. 資料從收集到刪除的生命週期管控
2. 按應用情境细分类别风险等级（如高風險的司法决策需事前監管）
3. 推動ISO/IEC 42001等國際标准接轨

調查揭示台灣產業普遍處於「ConsciousAI」階段，需從「資料治理」與「合規制度」兩大主軸建立基礎能力。企業應透過顧問陪伴策略，逐步完成由概念轉向實踐的演進。目前AI应用多聚焦於行銷與客服場景，然而醫療、製造等領域仍需深化理解。未來AI化成功關鍵在於混凝土落地的技術框架与组织文化重塑。