ChatGPT的通才型能力跨越技術藩籬，幾乎讓所有工作者都「有感」。企業亦積極探索應用人工智慧提升效能、為產品與服務加值的做法。歷經2年，現況如何？《遠見》獨家民調抓出三大亮點，深入解析。
ChatGPT為生成式AI打響名號，也在產業界掀起一波競逐算力與人才的競賽。歷經兩年發展，落地用例逐漸茁壯，但未跟進者也不在少數。專家分析，企業引入AI門檻仍在，但並非無法可解。2025年，加入生成式AI熱潮還不遲。
這份民調於2024年10～11月進行，共訪問325家資本額一億元以上的上市櫃企業。其中約4成為傳統製造業，科技製造業、服務業各佔近兩成。約半數為員工數500以下的中、小型企業。
亮點1： 逾半企業已將AI導入營運
整體來說，52.3％受訪企業已在營運中使用AI技術。在產業別上，資訊服務與金融服務業使用AI比例較高。傳統製造業與服務業引入比例偏低，短期內無應用AI計畫者也較多。
KPMG安侯建業數位長賴偉晏指出，金融與電信業由於運用人工智慧技術已久，打下較扎實的基礎，有利於引入生成式AI，執行更廣泛類型的業務。賴偉晏也看好金融及電信業最可能因為積極採納AI技術，先出現大規模的變革。
除了採用意願、對科技的熟悉度以外，數位化程度是企業能否順利採用AI技術的決定性因素。
為國科會「推動各產業導入生成式AI先行計畫」執行前期調研的中華經濟研究院院長連賢明表示，此計畫聚焦的對象是最受到生成式AI衝擊的產業及工作者，這其中許多是算力、數據與人才都較有限的中小型企業。
連賢明直言，許多中小企業並未跟上先前數位轉型的腳步。數位化程度不足，欠缺對營運流程的通盤掌握，「那也很難讓機器、讓AI進來幫你。」
亮點2：人才、成本是應用AI的兩大挑戰
AI專業人才不足、以及實施成本高，既是企業是否能成功引入AI的門檻，也是應用AI過程中遭逢的主要挑戰。
賴偉晏觀察，中小企業或資源較有限者，對導入AI的成本與創造出的效益特別敏感。但生成式AI至今多聚焦在生產力的提升，投資報酬率較不明顯。
其次，目前AI的能力還不足以完整執行一名員工所有的工作職責，加上中小企業人力本就精簡。考量到AI工具的訂閱費用投資，成本效益感覺並不特別吸引人。
連賢明亦指出，即便近年來生成式AI炒作熱烈，仍有許多人不清楚這項技術是什麼、能做到哪些事，亦或是對自己的企業有何助益。「你得要知道這個技術的價值，才能去評判它貴不貴。」連賢明說。
人才部分，目前市場上AI人才搶手，企業不一定能雇到最理想的人選。賴偉晏建議，不論大小企業，都要回歸到自己發展AI的藍圖規畫，以終為始地決定要打造什麼樣的團隊，來達成目標應用場景。
對中小企業來說，關鍵字是「聚焦」。根據藍圖辨識出優先性最高的題目，將資源做適度的聚焦。「大公司可能有它在薪資上的競爭力，」賴偉晏說，「但在這些議題上，我能付的錢不見得是比較少的。」再善用小公司的彈性與敏捷度，也能發展出屬於自己的人工智慧。
連賢明引用日前在成大、北科大與政大進行的AI教材實驗成果，指出雖然社科背景的學生較難接受純資工的教學法，但完課的學生會比理工出身的學生，更懂得如何描述應用AI工具的過程與意義。
未來，企業需要的AI人才數量與種類預期還會提升。除了建置AI的人才，能招募、培育出大批懂得使用AI的人才，對企業亦是至關重要。
亮點3：多數企業未有AI專責團隊
整體來說，大多數企業並未為AI應用成立專責團隊或部門。有專責單位者，多屬大型企業。金融服務業成立專責部門的比例為各產業中最高，科技業則較多成立跨部門專案小組。
賴偉晏認為，建立專職團隊負責推動AI落地有其必要性，也預期未來會有更多企業內部擁有這樣的團隊。若不選擇一步到位建立專責團隊，先成立跨部門的專案小組、或是先交由資訊部門負責，也是啟動的選項。
賴偉晏補充，以專案小組形式啟動者，最好由總經理等高層人士親任領袖。因為跨組織協作本就不易協調，有足夠高層的決策者確保資源、評判KPI，較能保障其成效。在過程中，此領袖也能從第一手導入AI的經驗中學習，為全公司做出更好的決策。
展望2025年，也曾親自領導KPMG內部AI轉型的賴偉晏認為，做好數據整理、工具引入等基礎工作，規劃出企業的AI藍圖，務實地推動落地，依然是今年的重點。
「目前大部分AI成熟度比較高的企業，都不把財務回饋當作短期的目標，而是用比較孵化的角度與願景來看待這件事。」賴偉晏鼓勵台灣企業可以把握當前相對較佳的經濟環境，給予AI多一點試錯的彈性空間。跨出硬體代工的環節，讓AI的應用場景進一步落地綻放。
【調查說明】
● 執行單位：遠見民意調查
● 調查對象：上市櫃企業且資本額一億元以上
● 調查方式：網路問卷
● 有效樣本：325份
● 調查期間：2024/10/21~2024/11/15
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