文／鄭宜芬
在生成式 AI 快速普及帶動下，台灣產業 AI 化進程明顯加速。人工智慧科技基金會（AIF）與高通技術公司（Qualcomm Technologies）30日發布《2026 台灣產業 AI 化大調查》（點這裡），顯示企業 AI 化指數年增近 10 分、邁入主流應用階段，但同時也暴露出治理與落地能力的落差：超過六成 AI 應用完全脫離公司的管控，顯示企業從「導入 AI」邁向「有效治理 AI」已成為下一階段關鍵課題，攸關資安、合規與規模化成效。
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2026 年的調查報告顯示，台灣企業的 AI 應用已在今年進入爆發期。過去數年，企業熱議的是「要不要做 AI」，而今年問的則是「該如何導入 AI」，顯示隨著生成式 AI 工具快速普及，大大降低了技術門檻，AI 已從趨勢正式邁入落地階段。
調查指出，在滿分為 100 分的基準下，整體企業在產業 AI 化指數由去年的 36.77 分躍升至 47.26 分，漲幅近 10 分，凸顯出企業對於 AI 工具的應用與認知顯著提升，且在人才培育、技術應用與經營策略三大面向都出現成長。若從「創新傳佈理論」觀察，這也象徵台灣產業 AI 化已迎來「早期大眾」的出現，正式邁入主流市場。然而，數據成長的背後，卻也隱藏著被低估的結構性風險。
人工智慧科技基金會執行長溫怡玲指出，導入 AI 後，企業需要掌握AI治理方法論，盤點人才、基礎建設、工作流程等面向的改變，也需考量應該如何評估與驗收，這些都是轉型過程中的挑戰。其中包括何時確認實驗失敗該喊停、何時該繼續，都是企業往前邁進正在面對的真實問題。
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近半企業跨越技術門檻 轉型進程兩極化
依循過去幾年的研究架構，基金會同樣依據企業的 AI 成熟度，將其分為四個階段：Unknowing AI（完全不了解）、Conscious AI（初步瞭解）、Ready AI（準備就緒）、Scaling AI（規模化應用）。
相較於 2025年，整體產業處於 Ready AI 與 Scaling AI 的企業合計佔比已達近五成，而處於 Unknowing AI 狀態的企業僅剩不到三成，顯示 AI 基礎認知已在企業界廣泛普及。
即便如此，企業導入 AI 的進程卻出現明顯落差。領先的企業已跨越專案測試階段，開始將 AI 全面應用在業務中，並著手建立管理規則與重塑經營模式；相較之下，進度較慢的企業則仍困在數位基礎建設不全、人才不足，以及找不到核心問題的泥淖中。此差距顯示，企業的 AI 競爭已不再只是技術好壞的問題，更是考驗企業整體的經營體質，以及轉型決策的眼光。
針對此議題，國立政治大學傳播學院副教授陳宜秀認為，企業發展 AI 的成敗關鍵在於「定義問題」的能力，企業應該要清楚痛點是什麼、要回答什麼問題，以及為什麼要選擇這樣的解決方式，「不能只把重點放在技術是否到位，卻忽略的最核心的問題定義」。
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資通訊布局完善 零售展現強勁成長動能
各產業在 AI 化的轉型步調上，也展現出截然不同的面貌。資通訊科技產業是 AI成熟度最高的產業，AI 策略布局最為完善；零售服務業則展現最強勁的增長動能，「經營面向」分數成長率高達 144%，技術與人才面亦呈現翻倍增長；而專業服務業在導入 AI 時，呈現兩極化的分歧，領先者持續進化、落後者卻停滯不前。
這場 AI 轉型競賽同樣在製造業中發酵。為協助業者應對挑戰，人工智慧科技基金會自去年開始與資策會數位轉型研究院合作，透過《製造業 AI 普及度調查》挖掘產業痛點，該調查不僅揭示了製造業導入 AI 的關鍵洞察，更藉由示範案例的分享，協助企業在技術浪潮中精準定位。
驅動邊緣 AI 規模化 打造智慧新時代
此外，隨著生成式AI（Generative AI）與代理式AI（Agentic AI）加速滲透各類應用場景，企業正加速推動 AI 轉型，身處全球 AI 硬體供應鏈核心地位的台灣，正面臨關鍵課題：如何有效部署邊緣 AI 解決方案，讓 AI 運算工作負載能在「最合適的節點」發揮效益，並結合雲端深度推論與邊緣即時反應，打造可規模化的混合式 AI（Hybrid AI）運算架構，加速產業 AI 化落地，掌握競爭先機。
高通技術公司業務副總裁吳南億表示，AI 應用早已突破單一終端裝置的限制，從終端、邊緣一路延伸到雲端，每一個節點都扮演不可或缺的角色。結合雲端與邊緣算力的「混合式 AI」，將是能全面釋放 AI 潛能、同時兼顧效能、即時性與隱私需求的最佳架構。
吳南億進一步指出，高通相信「AI is the new UI」：未來人機互動將從以應用程式為核心，轉變為以 AI Agent 為核心的全新體驗。企業在推動 AI 轉型的過程中，可透過部署於邊緣端的 AI Agent，讓終端裝置具備即時感知、理解情境並主動執行任務的能力，在兼顧隱私與資訊安全的前提下，提供更即時且高度個人化的使用體驗。憑藉超過十五年 AI 研發的技術優勢，高通將持續以 Snapdragon 與 Dragonwing 兩大核心平台，分別深化消費性與工業、企業市場的 AI 布局，協助各行各業打造橫跨終端裝置、車用與產業應用的 AI 運算生態系，實現更智慧的決策與更高的營運效率，開啟 AI 規模化落地的全新時代。
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企業缺乏 AI 治理 藏結構性風險
調查顯示，企業對 AI 轉型的急迫感顯著提升，進一步分析後卻發現，企業的戰略佈局與具體執行細節尚未同步，這道落差正成為轉型過程中的阻礙。
數據指出，企業內部有 61.8% 的 AI 應用完全脫離公司的管控。在缺乏資安準則與隱私框架的狀態下，這種「野蠻生長」的模式使企業暴露於資料外洩與法規合規的威脅之中。
除此之外，多數企業雖具備轉型願景，卻因缺乏具體的發展藍圖，導致難以擬定執行策略，成為阻礙 AI 落地最顯著的瓶頸。
勤工股份有限公司執行長林少顗表示：「突破 AI 落地瓶頸的關鍵，在於建立一套完善的 AI 治理方法」，他強調，即便技術領先，轉型的核心仍須回歸於「人」，唯有透過治理，建立透明與信任，才能讓 AI 成為驅動企業穩健增長的動能。」
為了協助企業建立安全、合規的 AI 治理框架，人工智慧科技基金會將推出全新版本的《AI 落地指引》，持續結合多年在產業輔導與技術顧問的經驗，針對不同成熟度階段的企業，提供導入策略與實作建議。
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