AI的全球浪潮正進入深水區，但台灣企業似乎仍徘徊在岸邊觀望。生成式AI爆發已超過兩年，全球各大產業正掀起新一輪的智能轉型浪潮，從美國的製造自動化、歐洲的智慧治理，到日本跟韓國推動AI融入企業決策，AI正在成為全球企業重塑競爭力的核心。不過根據2025年初「台灣產業AI化大調查」結果，仍有近七成台灣企業無法跨越AI應用的門檻。這顯示多數企業仍停留在認知跟試驗階段，距離真正落地仍有結構性的落差。

調查指出，了解AI的企業比例雖已上升至31.7%，但能實際導入AI或擴大應用的比例幾乎沒有明顯成長。換句話說，企業普遍知道AI很重要，卻無法讓AI真正運作。根據進一步分析，超過68.8%的台灣企業仍停留在了解AI的階段，這個現象揭示的不只是技術導入的困難，更深層反映出台灣企業在決策文化、組織結構跟風險態度上的問題。

AI若只是被當成行銷口號，而非營運中樞的一部分，它就無法成為企業生產力的引擎。許多企業在面對AI時採取觀望策略，擔心投入過早導致成本風險，或缺乏內部數據跟人才支撐。不過這種審慎在全球競爭中正逐漸演變成遲疑，而遲疑的代價，就是在AI轉型的賽道上被迫從追隨者退為觀察者。

深入觀察可以發現，台灣企業卡在起跑線的原因並非單一，而是三重結構問題的疊加。第一，是缺乏AI導入策略跟整合架構。許多企業的AI專案屬於個別部門主導，缺乏橫向協作，導致AI應用無法跨部門串聯，也無法形成整體性效益。AI導入的本質是一場組織再設計，若沒有高層主導的全局策略，AI應用往往淪為概念驗證的展示工程，難以真正融入日常營運。

第二，是資料基礎跟治理機制薄弱。AI的運作需要大量乾淨、標準化的資料，但許多企業的資料仍分散在不同系統，格式不一且缺乏共享機制，形成資料孤島。在這種環境下，AI無法進行深度學習，更難提供可靠的決策支持。若資料治理體系不完整，AI導入再多，也只能是短期的效率實驗，而非長期的組織智慧。

第三，是AI人才跟組織文化的落差。台灣雖然擁有不錯的工程跟資訊技術基礎，但真正懂AI應用、能將技術轉化為商業策略的人才仍然稀少。更關鍵的是，部分企業文化仍習慣以經驗跟直覺做決策，缺乏數據導向思維。AI導入不只是科技轉換，更是一場文化轉型。當組織對資料透明跟數據決策仍抱持防禦心理，AI便無法發揮應有的效能。

對照國際發展趨勢，美國企業正加速從AI工具化走向AI內建化，讓AI成為決策中樞。日本企業透過AI協作平台推動跨產業共創跟數據共享。韓國更由政府主導，建立AI測試場域跟標準化規範，協助企業降低導入成本。相較之下，台灣的AI生態仍分散在個別企業內部，缺乏跨界整合的動能。

台灣若要擺脫知道但做不到的困境，必須從三個方向補強。

第一，由領導層主導AI轉型。企業高層必須親自制定AI願景，明確規劃投資方向，讓AI成為組織策略的一部分，而非短期專案。

第二，建立資料治理跟標準化制度。政府跟產業應共同推動跨部門資料整合與開放平台，打造AI得以運作的數據基礎。

第三，推動AI人才再培訓跟文化革新。AI轉型不只是工程師的任務，更是每一位管理者與決策者的責任。唯有讓組織全體具備AI思維，企業才能真正邁向智能化。

AI的浪潮不會等待觀望者。當全球企業正進入AI重構期，台灣若仍困於試驗期，勢必錯失產業再升級的契機。AI的競爭，不只是技術速度的比拼，更是思維深度與治理成熟度的較量。

AI革命的時代早已到來。下一步，考驗的不是誰懂AI，而是誰能讓AI發揮效益。台灣企業若不願再停留在起跑線上，就必須從策略、文化跟制度三個層面，同步啟動真正的智能轉型。

楊聰榮（ESG碳減量聯盟理事長／中台灣教授協會理事長／任教於台灣師範大學）

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