政策不再只談願景，而是開始要求企業「說清楚、做得到、負得起責任」
數位轉型的下一步，不是上更多系統，而是讓 AI 真正進入決策與流程核心
嗨 我是CCChen
企業導入 AI 落地的重要性：
2026 年之後，AI 不再是「要不要」，而是「怎麼活」
如果把時間拉回三、四年前，很多企業談 AI，語氣裡還帶著試探——「我們是不是也該看看？」「會不會太早？」
但進入 2026 年，這個問題已經變了。
我在產業輔導現場最明顯的感受是：AI 已經從競爭優勢，變成結構門檻。
不是導入 AI 就一定賺錢，而是不導入，某些成本、效率、合規要求，你根本撐不下去。
2026年《AI 基本法》的推動，和公部門 AI 應用指引的持續公告，其實透露了一個很清楚的訊號：國家已經預設「AI 會被大量使用」，現在討論的是「怎麼用才不會出事」。
這對企業來說，是方向性的轉折，也是提醒應該開始轉型動作的訊號。
特別是在製造業與加工業，AI 不再只是用來做展示型專案，而是逐漸被拉進核心流程：
生產排程、品質檢測、設備預測維護、能耗與碳數據分析、人員排班與安全監控。
這些場域，一旦導入AI，就不是「試試看」，而是直接影響交期、良率與合規風險。
而 2026 年政策推動的重點，也不再是「鼓勵創新」這種模糊口號，而是明確指向：
企業要能說清楚：你為什麼用 AI？用在哪？誰負責？出問題怎麼辦？
這正是很多企業目前卡住的地方。
企業導入 AI 的評估步驟：
不是先選工具，而是先選「責任結構」
我看過不少企業案例，第一個常見錯誤幾乎一樣：
一開始就問「要買哪個 AI 系統？」
但真正成熟的 AI 導入流程，順序是反過來的。
第一步，永遠是問題與場域界定。
在製造與加工業，我通常會要求企業先回答三個問題：
這個流程現在最大的痛點是什麼？
如果不解決，成本會怎麼擴大？
如果 AI 判斷錯誤，後果誰承擔？
這三個問題，會直接淘汰掉一半「其實不該用 AI」的情境。
第二步，是資料與風險盤點。
AI 基本法與公部門指引反覆強調的，不是模型多強，而是資料來源是否合法、是否可追溯、是否存在偏誤。
在加工業，這常常牽涉到感測器數據、作業紀錄、員工操作行為，這些資料一旦被用於 AI，就不再只是內部文件，而是治理對象。
第三步，是人機分工與監督機制設計。
這裡是最多企業低估難度的地方。
誰有權覆核？
什麼情況必須人工介入？
如果 AI 建議與現場經驗衝突，誰有最終裁量權？
這些問題，如果在導入前沒有答案，後面再補，通常只會補得更痛。
第四步，才是技術選型與導入策略。
是雲端還是地端？
是外包還是內建？
是一次性專案，還是持續優化系統？
這些選擇，必須往回扣住前面的責任與治理設計，而不是反過來被AI工具牽著走。
CCChen 的輔導觀點與專業建議：
AI 落地，真正考驗的是企業的「決策成熟度」
我一直很少用「AI 轉型」這個詞，因為在產業輔導現場，它太容易被誤解成技術升級。
但實際上，AI 落地是一場管理能力測試。
在製造業與加工業，我看到導入順利的企業，通常不是技術最先進的，而是三件事做得很清楚：
決策權責明確、流程邊界清楚、願意為錯誤設計緩衝。
2026 年政策推動企業導入 AI，並不是要企業「全面自動化」，而是要求企業具備 AI 治理能力。
你可以不用最先進的模型，但你不能說不清楚你怎麼用、怎麼管。
我的專業建議很直接：
第一，不要把 AI 導入當成 IT 專案，而要當成跨部門治理專案。
製造、品保、資訊、法遵、管理層，一定要同桌討論。
第二，從「低風險、高可見效益」場域開始。
在製造與加工業，品質檢測、設備預警、能耗分析，往往比直接碰觸人事或決策更穩定。
第三，提早對齊政策語言。
AI 基本法、公部門應用指引，不是只給政府看的，而是未來企業對外說明、對內管理的重要依據。
我在輔導企業時，常提醒一句話：
AI 不是讓你少負責，而是讓你更清楚「你負責什麼」。
這句話，會在 2026 年之後，變得越來越真實。
— CCChen 心語
真正成熟的 AI 導入，不是技術跑得多快，而是企業能不能在出事之前，就已經知道「誰該站出來負責」。
