AI認知與落地之間的鴻溝
台灣企業對AI的認識正快速擴散，但從「知道AI」到「用好AI」仍是一道深不可測的鴻溝。根據2025年調查，七成企業仍停留在AI導入前期，顯示企業在策略、人才與數據治理方面存在結構性斷層。
過去多數公司誤以為AI只是一套「買來即用」的工具，卻忽略了它對資料、流程與治理的深層要求。這不僅導致導入後成效有限，也使AI策略淪為零散計畫，難以支撐長期競爭力。
錯位的期待與隱藏的風險
企業期待透過AI降低成本、優化決策、或創造新商機，但在缺乏數位基礎時往往陷入三種困境：- 策略空白：沒有清晰的導入路線圖，AI應用停留在行銷與內容製作，缺乏與核心業務的整合。
- 人才斷層：近五成企業尚未制定AI人才策略，多數僅停留在開課訓練，缺乏與職涯發展連結。
- 數據斷鏈：資料治理與跨部門協作不足，內外部數據交換策略尚未成形，限制了AI模型的表現與持續學習能力。
這些問題帶來隱性風險：企業錯誤地將雲端生成式AI視為「萬能解方」，忽略裝置端AI與邊緣運算的潛力，也讓資安漏洞與合規風險悄然放大。
從產業經驗看出路
芳德鑄鋁的案例展現了另一種可能：他們不只是錄下師傅動作來自動化，更在錄製過程就讓資訊團隊介入，從產業知識拆解流程，進一步搭配AI與物聯網技術優化供應鏈。這個「Domain + AI」的思路，讓他們從工具導入轉向流程重構，也讓轉型成效超過同業平均。
這種做法揭示了：AI不該被視為外來技術，而是必須和產業Know-how結合，才有真正的競爭力。
五大落地能力與信任力
人工智慧科技基金會提出「五大能力」與「信任力」模型，為企業提供了系統性落地框架：
- 數據力：從資料蒐集到治理、再利用，建立完整生命週期管理；
- 運算力：靈活調度私有雲、公有雲、混合雲與裝置端AI，兼顧成本與資安；
- 技術力：跨技術整合、MLOps與模型管理，打造自主應變能力；
- 治理力：明確責任歸屬、風險管控與決策機制；
- 創新力：跨界整合與快速試錯，將AI導入業務痛點而非流於展示；
- 信任力（Trustworthiness）：資訊安全、隱私保護與倫理合規。
這個框架的微妙之處在於「信任力」被放在橫軸：它不是加分項，而是底線條件。這意味著企業不僅要有技術，還要能夠讓員工、客戶與社會信任其AI應用。
重新定義AI人才與策略
調查顯示，45.4%企業認為AI人才最需要的是「找出適合用AI解決的問題」與「評估AI適用與否」，而不是單純的程式開發能力。這項發現顛覆了傳統觀念：真正的AI人才是「問題翻譯者」與「跨域整合者」，而不只是「程式寫手」。
因此企業在招募與培育時，應將專案管理、產業知識與資料思維納入人才培養，讓現有員工成為AI落地的「內部種子」，而不是完全依賴外部供應商。
從「硬體思維」到「場景驅動」
要突破AI落地瓶頸，企業可依以下步驟進行：
- 自我診斷成熟度：評估自身在「Unknowing、Conscious、Ready、Scaling」四階段的位置；
- 鎖定首個高價值場景：不要貪多求全，先用一個明確可衡量的場景試行；
- 數據治理優先：在導入前整理資料、建立跨部門協作與隱私保護；
- 強化裝置端AI認知：對於中小企業來說，裝置端AI可降低資安風險與成本；
- 整合AI策略與Roadmap：不只寫在簡報，而要對齊決策、預算與人才計畫。
結論：從工具導入到文化轉型
2025年的調查隱約透露一個訊息：台灣企業已經「知道」AI，但距離「做到」還有一段旅程。AI真正的挑戰不在技術，而在組織文化與決策結構。
如果台灣企業能在未來三年完成數據基礎建設、強化跨域人才、重視裝置端AI與多元算力，並將信任與治理納入核心，那麼下一個AI「引爆點」不只是口號，而會成為產業新常態。
