在這個資源稀缺的年代，除非你是資本非常雄厚的企業，你就不能只顧著進攻（買新科技），你必須先學會防守（解決缺人、髒數據、爛系統），你的預算才不會打水漂。（本文標註之頁碼，請下載完整報告圖表對照之）
文／CIO Insight 調查小組
新的一年，企業年度預算正處於正式啟動的階段。對於資訊長（CIO）而言，此刻的空氣中瀰漫著一種複雜的情緒，是否有獲得資源的興奮感，或是產生了更多的執行成效焦慮？
根據我們深度剖析《2026 CIO Insight 調查報告》與並與各產業 CIO 對談交叉分析結果，發現 2026 年的 IT 投資環境正處於一個關鍵的分水嶺，預算執行成效的焦慮感可能正在發酵。表面上，44% 的企業預算穩健增長（圖表 P.36、P.37），展現了數位轉型的持續動能；但深入觀察，我們看到的是一個資源極度不均、策略目標截然不同的 M 型化戰場。
這不是一個一體適用的產業邏輯。當金融業在討論如何自建大型語言模型（LLM）時，傳統製造業可能正為了工廠數據收不齊全而頭痛。這兩者沒有優劣之分，只有戰略適配性的不同。
本期的 CIO Insight 解析，我們不談空泛的趨勢，而是透過 623 份問卷的數據鐵證，搭配產業領袖的實戰觀點，為資訊長們拆解 2026 年預算執行的五大關鍵。
一、資源光譜的真相 — 預算決定了容錯率
要在戰場存活，首先得清點彈藥。調查數據揭露了一道難以跨越的資源鴻溝，這道鴻溝直接決定了 CIO 能採取的戰術靈活度。
擴張型策略：金融業的「戰略資本」
數據顯示，高達 60% 的金融業受訪者，年度 IT 預算在 1 億台幣以上；且有 57% 的企業 IT 預算成長增幅達 5~10%，再加上還有 21% 的 IT 預算達到 11% 以上的成長 。對於金融業 CIO 而言，預算不再是成本，更是戰略資本！
如銀行業代表在 CIO Insight 調查發表會中詮釋的觀點，對金融業來說，風險不在於「多花錢」，而在於「動作太慢」。面對 FinTech 與純網銀的競爭，金融業必須透過大規模的算力投資與前瞻技術佈局（如自建 AI 模型），來構築未來的競爭壁壘。他們的預算執行重點在於「速度」與「規模」，擁有較高的試錯容錯率。
精實型策略：製造業的「精準打擊」
反觀光譜的另一端，傳統製造業的 IT 預算呈現長尾分佈，60% 的企業年度預算低於 1,000 萬台幣 ，且有一半維持在 5% 以下的保守成長。
這意味著傳產 CIO 沒有「亂槍打鳥」的本錢。傳統製造業代表直言，傳產的數位轉型每一分錢都必須精算 ROI（投資報酬率）。與必須搶時機「先投再說」的邏輯不同，傳統製造業的預算更必須花在刀口上——例如解決工安、提升良率。這是一種精準打擊的策略。
也就是說，別因為看到同業大買 AI 軍備就感到恐慌。先確認你的位置：如果你的企業是「擴張型」，請大膽佈局未來；如果你是「精實型」，你的勝利在於用最高的性價比解決最痛的問題 ─ 不要用別人的尺，量自己的腳。
二、理想與現實的撕裂 — 為什麼我們還在修 ERP？
這可能是本年度調查中最具戲劇張力的「理想 vs. 現實」對比，也是許多 CIO 在向董事會報告時最難啟齒的痛點：「為什麼老闆要我做 GenAI，我卻還在修 ERP？」
當問及全體 CIO「未來一年最想做的重點專案」時，在三大領域中，排名第一的是 「應用程式與開發維運現代化」（達到 64%）。可以感受到每個資訊長都計畫著將架構翻新、擁抱微服務與雲原生，這是 IT 人的「願景」。
但當我們將鏡頭拉近到傳統製造業的「實際執行項目」時，數據卻潑了一盆冷水：傳統製造業 CIO 投入最多的項目（P.70），卻是「ERP/MES 升級與整合」（22%）。
也許這代表未來一年會有嶄新的變化，不過這也可能代表 CIO 們正在做艱難但正確的決定——「固根本」。正如製造業代表所強調，如果連工廠端的 OT 數據都收不齊全、ERP 系統還停留在舊時代，談 AI 應用都是空中樓閣。
傳統製造業的現況是，在蓋起 AI 的摩天大樓前，必須先把二十年前蓋的地基（ERP/MES）打掉重練。這是一個痛苦的過程，甚至常被誤解為「還在做舊東西」，但這卻是通往智慧製造的唯一門票。
我們需要重新定義「ERP 升級」的價值。這不是修補舊系統（Fixing），而是「核心現代化（Core Modernization）」必經之路。因此 CIO 必須向董事會溝通：沒有乾淨的 ERP 數據流，AI 模型只能產出垃圾。企業此刻正在為 AI 鋪設跑道，而非在原地踏步。
三、有錢也買不到 — AI 賦能的實戰
許多企業誤以為預算核准了，轉型就成功了一半。但數據顯示，錢能買到軟體，卻買不到「會用軟體的人」。
在調查中，CIO 的最大痛點並非技術，而是「人才短缺」（IT 職缺平均招聘時間過長 17%，P21），這項焦慮甚至超越了資安與 AI 帶來的痛店。同時，高達 67% 的 IT 職缺招聘時間超過 3 個月（P.22）。這同時也給 2026 年預算執行一個明確的警訊：依賴「招募新人」來執行新專案，是極高風險的策略。
旅遊服務業代表日前在 CIO Insight 調查結果發表會分享了一個極具啟發性的實戰案例：他們導入了 AI Coding（AI 輔助程式撰寫），結果發現資深工程師的開發效率提升了 20% 到 30%。這驚人的成效讓他們決定「暫緩」原本預計擴編的人力計畫，轉而將資源投入在賦能現有員工。
與此同時，零售業代表也分享了利用 AI 在一個下午生成 5,000 道食譜的案例，展示了 AI 如何解決內容生產的人力瓶頸。
這些案例共同指向一個結論 ── 最聰明的預算不是用來「尋找獨角獸人才」，而是投資在「能立即上手的自動化工具」（如 Agentic AI），讓現有團隊戰力加倍。
因此 CIO 應該重新審視預算書，有多少比例是投資在「自動化工具」而非「增加人頭」？在人才荒的年代，Agentic AI 很可能就是那個數位新員工。
四、預算破口 — 被忽視的雲端通膨
在追求現代化的過程中，許多 CIO 正不知不覺地掉入「雲端通膨」的陷阱。
交叉分析顯示了一個危險的矛盾：雖然 CIO 們極度渴望推動「應用程式現代化」（P.40，64%），意味著大量的上雲需求；但同時，卻有高達 86% 的企業面臨雲端支出超支的問題（P31；43% 超支 5-10%；24% 超支 11-20%；14% 超支 21-50%；5% 超支 >50%）。
這意味著，如果不導入 FinOps（雲端財務營運）思維，原本預留給創新研發的預算，將會被每個月不斷膨脹的雲端帳單（OpEx）吃光。高科技製造業代表在 CIO Insight 發表會座談中也特別提及，高科技業雖然 AI 資源到位，但對於「流程拆解」與「資源控管」仍需嚴謹對待，因為這是進入深水區後的關鍵挑戰。
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進入新的一年，CIO 應特別關注「雲端單價效益」指標。別讓雲端超支成為你 2026 年預算書上最大的紅字。
五、效率泡沫 — AI 預算投下去，為何產能沒出來？
這是本年度調查最令人深省的數據，也是所有 CIO 必須誠實面對的績效考卷。
全產業已有 63% 導入 AI（P.45），但從 CIO 的痛點 ── 「AI 導入後，效率低於預期」可以看出來卻有 38% 的 CIO 表示，導入 AI 後的實際效率比預期低了 20% 以上（P.30）。這很像是宣告了：超過六成（66%）的 AI 投資，目前處於「績效不如預期」的泡沫狀態。
所謂「超過六成（66%）」包含了：
● 嚴重落後組：效率比預期低 超過 20% 者，佔 38%。
● 中度落後組：效率比預期低 11%~20% 者，佔 28%。
「為什麼預算花下去了，模型跑起來了，效率卻沒出來？」
問題往往可能不在 AI 本身，而在於「舊流程」。正如 CIO Insight 發表會上金融業代表所強調的「場景驗證」，AI 必須結合「流程再造」。如果只是把 AI 裝在舊有的、破碎的流程上，你只會得到一個「昂貴的舊流程」。高科技製造業的代表也呼應此觀點，指出真正的挑戰在於將「流程拆解」，讓 AI 深入營運端到端的流程中，而非只是在外圍搔癢。
總的來說，CIO 在 2026 年的預算執行上，可能需要保留一定的比例給「流程優化」或「內部數據治理」的範疇。不改變工作流程的 AI 投資，才是真正註定 AI 是一場效率泡沫的關鍵。
結語：別讓預算成為「數位稅」— 2026 預算執行的三大檢驗指標
看過 623 份問卷與先前發表會上各產業 CIO 們的深度對談，我們必須誠實地說：2026 年的 IT 預算執行，仍存在「虛胖」的風險。
如果不夠謹慎，你的預算將只是在繳納各種「數位稅」：繳給雲端廠商的「通膨稅」、繳給老舊系統的「技術債稅」、以及繳給無效 AI 的「泡沫稅」。
為了避免這種情況，我們提出有三大數據指標可以作為資訊長們審視 2026 預算執行的檢核：
- 招聘依賴度指標
是否能將招聘時間降至 1 個月內？如果你的專案還在依賴「招募新人」且等待期超過 3 個月 ，請立刻轉向。將預算轉投 Agentic AI 或 Low-code 工具，賦能現有人力，可能才是人才稅的解方。
- 數據健康度指標
髒資料比例是否低於 20%？44% 企業有過半髒資料 。如果預算書中沒有列一筆顯著的「數據治理」費用，那麼你後續投入的 AI 預算，有極高機率會落入效率低落的陷阱區。
- 核心現代化指標
是否有 20% 預算用於固本？製造業正將 22% 的心力投向 ERP 升級 。這不是守舊，而是遠見。請檢視你的預算結構，是否有足夠的比例用於償還「技術債」？沒有穩固的地基，所有的創新都可能變成沙堡。
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「軍備競賽」拼的是資本厚度，「精準打擊」看的是執行準度。 2026 年，希望每一位 CIO 都能在預算執行的鋼索上，認清戰場、選對武器，走出最穩健的步伐。
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