過去我們總是在燃料不純（髒資料）且零件不足（人才荒）的情況下硬著頭皮開賽車，導致 CIO 必須不斷停下來救火。2026 年的生存戰略，是透過「濾油器（資料治理）」提煉高品質燃料，並引入「自動維修與輔助駕駛系統（AI 工具）」，在人力不增的情況下，依然能跑出十倍速的成績。
文／編輯部
在 2026 年的 IT 營運戰場上，CIO 們面臨的不再是單點的技術更新，而是一場關於「生存」的資源拉鋸戰。CIO Insight 調查結果指出，目前 CIO 最尖銳的痛點莫過於「IT 職缺招聘時間過長」（17%）與「臨時任務占工作時間過多」（12%）。這背後隱含的是一個資源極度匱乏的環境：人補不齊、資料不能用，卻又要面對 AI 應用的急迫轉型壓力。
人才戰略：從「與缺人共處」到「AI 賦能轉型」
根據調查，高達 67% 的企業 IT 職缺招聘時間超過三個月，甚至有一年都補不齊的情況。面對人才荒，與會的產業領袖們不再糾結於「如何找到人」，而是開始重新思考「如何留住人」與「如何取代重複人力」。
薪資以外的戰場：彈性與文化
高科技製造業代表直言，雖然高科技業的薪資具備一定水準，但若要與半導體龍頭競爭，仍存在差距。為了彌補這 10% 到 15% 的薪資落差，他們在 2022 年底率先推動 WFH（居家辦公），目前每月提供 8 天的彈性空間。事實證明，這種「工作彈性」成為了人才回流的關鍵吸引力，其 IT 部門的「離職回任率」因此顯著提升。此外，該企業建立「Open Culture」，允許年輕同仁直接與高階主管進行三小時的「One-on-One Talk」，這種重視自我實現與開放溝通的環境，成為留才的軟實力。
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組織階層的解方：雙軌職涯規劃
金融業代表則從組織結構下手。他觀察到傳統金融業的 Hierarchy（層級制）常成為技術人才的天花板，許多優秀的工程師因不願或不擅長管理職，在發展四、五年後便選擇離開。為此，他們重新設計了職涯路徑，讓深耕技術者能朝向「領域架構師」發展，且職級與薪資可與資深經理人甚至副總級對等，成功打破了技術人才的晉升天花板。此外，他們也採取「365 天持續徵才」策略，並靈活運用外部資訊廠商的專業能力來填補專案開發的短期空缺。
生產力革命：停止員額擴張
最令人驚豔的轉變來自於服務業代表（旅遊）。在半年前，該公司還計畫在 2026 年大幅擴編 IT 員額，但自從導入 AI Coding（AI 輔助開發）後，個人開發效率提升了 20% 到 30%。他們隨即喊停了招募計畫，將省下的預算轉而投入於現有資深員工的轉型培訓。他指出，現在招募的標準已從「是否精通特定語言」轉變為「是否懂得與 AI 溝通」，並利用 AI 快速產出 Prototype（原型），將過去漫長的需求訪談時間大幅縮短。
資料治理：掃除 AI 實踐的「真凶」
調查顯示，11% 的 CIO 認為「資料清洗」是最大工作痛點，更有 44% 的企業承認組織內超過一半的資料是髒資料。沒有乾淨的資料，AI 的輸出僅會是一本正經地胡說八道。
解決數據碎片化：數據中台的建立
金融業代表指出，資料治理必須從董事會層級推動，由總經理擔任「資料管理委員會」召集人，才能解決各部門「資料私有、不願分享」的數據孤島問題。他們在進行核心系統現代化的同時，同步啟動 De-couple（解耦）策略，建立數據中台實現「近即時」的數據整合，讓原本需要一天或一週才能產出的報表，縮短至與核心系統僅有一、二秒的時差。
「解耦」指的是將原本緊密結合在一起的組件（如數據與應用程式、或是各個功能模組）進行分離，使它們能獨立運作、升級而不互相牽制。在過去傳統做法（耦合）上，是當客戶登入網路銀行查看帳戶彙總時，系統必須直接進入大型主機（核心系統）進行查詢。如果核心系統正在維護或負荷過重，查詢就會變慢或中斷。
非結構化資料的挑戰：版本與標記
在開發生成式 AI 助手時，金融業代表發現，真正的挑戰不在於結構化的數字，而在於大量的作業手冊與規範文件。若文件內容沒有妥善標註版本與有效期限，AI 就會引用過時的規章產生幻覺。因此，如何讓 AI「讀懂」文件的有效性，成為 2026 年資料治理的新課題。
從源頭清理：為了決策而治理
服務業代表（旅遊）分享，他們早在兩三年前就開始進行數據清理，初衷是為了讓業務單位能「自拉報表」而無需動用 IT 資源。這項基礎建設意外地讓他們在 AI 時代佔得先機，因為乾淨的歷史數據正是訓練精準 AI 模型的燃料。
流程重構：認命不認份的「十倍速生產力」
面對人力短缺，傳統製造業代表提出了一套震撼全場的「認命不認份」心法。
數位員工與 Case Tools 的結合
他坦言，補不齊 IT 人力是常態，因此企業必須「認命」。但他們「不認份」地開發出一套 GenAI 結合 Case Tools 的開發模式，讓資深人員直接透過口述邏輯，引導 AI 進行反覆操作與編碼。原本需要寫一週的程式，現在不到 10 分鐘 就能完成，生產力提升超過十倍。
讓 AI 深入流程
高科技製造業代表補充，目前的 AI 應用多數還在「騷癢」（如問答機器人），真正的生存關鍵是讓 AI 進入「深水區」，即與研發（RD）流程深度結合。例如推動 AI For Design，從看客戶規格到自動選型產出圖面，這需要重新拆解營運流程，並在關鍵節點導入 AI Agent。
善用工具轉化專業知識
傳統製造業代表還分享了他如何利用 NotebookLM 處理艱澀的技術論文：將論文餵入 AI，幾分鐘內產出心智圖與男女對話形式的 Podcast，讓複雜問題瞬間變得易懂。他強調：「誰會利用工具，誰就能提早解決問題。」
結語：從「救火」轉向「領航」
在 2026 年，CIO 的工作不應再是疲於奔命的救火。透過人才賦能（提供彈性與技術舞台）、資料治本（建立權威的數據中台）與工具革命（導入 AI Coding 與 Agentic 流程），CIO 正在重構 IT 的生存法則。
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正如金融業代表預言，未來的人力增加將不再是「招聘真人」，而是為每一位專業員工配備數個專屬的「AI 助理」，將 Domain Know-how 永久留在組織內。2026 年，是 CIO 帶領 IT 部門從支援單位轉型為「智慧生產力中心」的關鍵轉折點。
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