台灣企業瘋上課，導入AI為何仍卡關？最新調查指出三大問題
台灣企業導入AI，已經從初步認知AI往落地應用更近一步。人工智慧科技基金會最新調查顯示，2026年台灣產業AI化指數提升，已進入準備就緒（Ready AI）與規模化應用（Scaling AI）階段的企業合計近5成，代表愈來愈多公司已跨出第一步，但仍有不少企業卡關中。「明明大家都在上AI課不是嗎？大家都在上課，但是我們在整個『人才策略』上面是落後最多的。」人工智慧科技基金會（AIF）執行長溫怡玲在「2026台灣產業AI化大調查」發布現場，根據調查內容剖析三個問題。到底有哪些？企業主又該怎麼加速改革？
「我們走向水深之處了。」人工智慧科技基金會（AIF）執行長溫怡玲在「2026台灣產業AI化大調查」發布現場，如此形容今年調查看到的變化。
AI導入加速，各行各業進展差距拉大中
AIF根據經營、人才、技術三大維度，衡量企業AI導入成熟度。2026年整體AI化指數來到47.26分，較去年增加9.55分，增幅接近26%。若再往下看，已進入導入準備（Ready AI）與規模擴展（Scaling AI）階段的企業合計已達47.8%，已接近半數。
溫怡玲指出，去年不少企業還停在「知道AI，但是做不到」的狀態，今年則開始看到更多公司把生成式AI整合至工作現場，從個人層次的工具使用，逐步走向部門導入、流程整合與小規模專案應用。不過，她也提醒，「個人用工具跟企業用工具，中間的差距非常大。」
值得注意的是，整體分數上升，不代表不同產業齊頭並進。
資通訊科技業平均AI化指數52.7分，位居領先；政府機關與公協會來到49.31分，治理與策略意識相對完整；傳統製造業與專業服務業落在43分上下，正在追趕；營建工程、農林漁牧礦等產業平均僅26.9分，與前段班之間仍有一段距離。
隨著愈來愈多企業都開始導入AI，決定企業能否領先的關鍵差異，便不再是導入與否，而是實際應用的深度，以及和既有流程、組織的契合程度。
人工智慧科技基金會執行長溫怡玲表示，企業之間接下來的差距，將愈來愈取決於能否把AI放進實際營運，而不只是停留在個人使用工具。曾子軒攝
AI專案落地不是投100塊錢，然後期待產出100塊錢
歸納企業導入AI之間的落差，大致可以分成三種類型。
第一類是選題與成效評估，也就是企業要拿AI解決什麼問題、值不值得投入，以及成效該怎麼衡量。第二類是治理與當責，包含AI生成內容如何管理、風險如何控管、責任由誰承擔。第三類則是組織與落地能力，也就是人才策略、流程與跨部門協作，能不能支撐AI真正進入日常工作。
在選題與評估上，溫怡玲觀察，很多企業執行AI專案時，心態還停在過去導入IT系統的模式，主管習慣先問準確率，再看是否能夠驗收結案。然而，生成式AI專案就算驗收過關，也不代表後面就能順利推進。
「就算我結案，但是上線之後呢？不好用、不能用、沒有人用，」這些都是企業實務上常見的狀況。
另一個至關重要的挑戰，則是成效評估。
高通行銷資深總監江昆霖直言，「對我們來說，AI直接的ROI這件事情其實是沒有的。」
他解釋，企業很難用投入多少預算、換回多少產能的方式，直接計算生成式AI的效益。原因在於，AI帶來的效益，往往先表現在流程改善、跨部門協作，或和客戶互動變得更順暢，短期內不容易直接反映在財務數字上。
勤工股份有限公司執行長林少顗也認為，現階段企業看AI，更像是在探索中找出過去沒看見的問題與可能，再決定哪些方向值得繼續投入。
「不是說我先投100塊錢，然後能產出100塊錢。我們現在在看的事情是『探索的過程』，或者我們講『開地圖的過程』。」
勤工股份有限公司執行長林少顗表示，企業導入AI的關鍵不在追逐更多工具，而在於能否釐清流程、決策基準與內部協作方式。曾子軒攝
企業導入AI為何卡關？三個方向沒做好
就治理與當責來看，江昆霖補充，AI轉型和過去數位轉型的差異之一，在於生成式AI帶有更高的不確定性。
企業在投入數位化時，通常能大致知道輸入之後會得到什麼；生成式AI則不同，當企業無法完整掌握模型權重與生成邏輯時，輸出結果本身就多了一層不確定性。
另一個問題則是責任歸屬。江昆霖直言，「AI背後其實它做的決策誰要負責？」即便AI有能力生成內容、提出建議甚至做出決策，企業內部若沒有明確的當責機制，便很難堅持投入其中。
除了投入專案前的評估，以及投入專案後的衡量以外，挑戰也開始往組織內部移動。
溫怡玲提到，企業目前卡住的地方，包括治理機制、人才策略與資料轉化。
以治理機制為例，許多單位雖然已經發布AI指引，但寫出規範以後，可能和現場出現落差。「你那個指引發布了之後，要怎麼做？」若現場缺乏遵循指引行事的操作方法，最後便可能會因為趨避風險，決定棄用AI。
高通公司行銷資深總監江昆霖表示，生成式AI和過去數位轉型最大的不同，在於產出帶有不確定性，企業也必須重新面對責任歸屬與成效評估問題。曾子軒攝
再看人才策略。溫怡玲解釋，「明明大家都在上AI課不是嗎？大家都在上課，但是我們在整個『人才策略』上面是落後最多的。」
她觀察，不少企業願意送員工去上課，卻沒有進一步思考上課以後的問題，例如企業真正需要的人才類型、學到新能力後的人才應該如何帶來價值，以及人和AI如何協作等。
最後則是資料轉化。她說，台灣很多企業資料已經電子化，甚至部分結構化，但就算滿手金礦，若沒有任何具體運用手段，或者待解的商業課題，也沒有太大用處。她拋出疑問：「如果AI是答案，那問題是什麼？」
隨著AI工具愈來愈容易取得，企業導入的痛點也從採購與部署，轉向內部流程、跨部門協作與責任分工。
如同溫怡玲所提醒，AI終究會成為企業營運的一部分，
「它會牽動的包括我們的財務、我們的人資，不是只有資訊部門。」企業若能提早認知到AI的重要性，並從董事會層級參與相關決策，才更有機會把AI納入經營核心，及早拉開和同業之間的差距。