今年 CIO Insight 調查首度以「科技採用指數」與「AI 治理成熟度指數」呈現企業營運兩大焦點，讓 CIO 可以定位 IT 發展策略。
企劃╱CIO Insight 調查小組‧文╱何信達
年度《2027 CIO Insight 調查》今年首創指數概念，我們從問卷數據中抓出兩個大家最關心的重點，並可以以指數呈現調查結果，未來可以持續！兩者都是滿分 100 分，分數越高代表越成熟：「科技採用指數」衡量企業應用新科技走到哪一步，「AI 治理成熟度指數」則衡量企業管理 AI 的實際做法到位的程度。而且，兩個指數衡量的都是實際上「做到多少」，以下我們先對兩指數的產生進行說明。
「科技採用指數」定義了企業 IT 位於哪一個階段，採用綜合 9 題，涵蓋 AI 的導入階段、進展速度、上線數量、代理型 AI 進展與組織對 AI 代理的理解，以及基礎架構、應用程式、資料架構的建設進度與資料整合程度。今年平均 46.3 分，中位數同為 46.3 分；依分數分成三段：60 分以上為「前段企業」，占 28.9%；30 到 59 分為「發展段企業」，占 44.7%；未滿 30 分為「起步段企業」，占 26.4%。最多企業位於發展段，將近三成走在前段。
「AI 治理成熟度指數」看企業實際做了什麼，不含自評分，例如：是否有正式的 AI 管理制度、是否掌握員工使用哪些 AI 工具、是否有 AI 應用清冊，以及 AI 出錯時是否有明確的責任歸屬。在已評估或導入 AI 的企業中，平均 41.1 分，中位數 41.7 分；前段只有 16.7%。目前看來，CIO 自評分數較低，換算成同一把尺只有 21.7 分。企業管理 AI 的做法以「發展段企業」分數為高，不過 CIO 自評比實際做法保守。
本調查報告依序從 AI 就緒與效益、AI 治理、科技採用、IT 資源到 CIO 影響力，並訪談多位企業資訊主管對照自家現場或其經驗，解讀這些數字。
五大產業的兩指數呈現出什麼？
醫療業兩個指數都排在五大產業前兩名：科技採用指數平均 57.0 分，51. 9% 的企業位於前段；AI 治理成熟度指數 53.8 分。金融業的科技採用指數平均 46.2 分，與全體相近，AI 治理成熟度指數卻是五大產業最高的 55.6 分。高科技製造業的科技採用指數平均 52.6 分，AI 治理成熟度指數 44.8 分。服務業與傳統製造業兩個指數都低於全體，傳統製造業的科技採用前段企業只有 15.9%，AI 治理成熟度指數 33.6 分。科技採用的高低，某傳統製造業數位主管提醒要對照產業本身的需求，詳見〈科技採用〉；AI 治理的高低，臺北榮民總醫院資訊室主任郭振宗則指出與監管強度有關，金融與醫療受主管機關要求較嚴，其他產業多半先用再管，詳見〈AI 治理〉。
理解 CIO Insight 的指數概念：和 ETF 換成分股同樣道理
兩個指數的題目未來每年依當年問卷調整，納入當年相關的題目，各題權重相等。由於科技發展快速，像是生成式 AI 的導入階段這類題目，再過兩年可能就無須調查，沒有一題能永遠問下去。這樣的方式其來有自，類似 ETF 定期審核成分股，但指數仍會是一條連續的線。
科技採用指數會保留更多的前後兩年題目（同 ETF 最大成分股），用來分出起步段、發展段、前段三級。
讀者自評：你的公司落在哪一段？
讀者可以用下列題目，自行算出貴公司今年的兩個指數，對照本刊的全體與產業數字，便可以知道自己企業或在哪一段。
「科技採用指數」（9 題，每題 0 到 1 分，加總後除以 9、再乘以 100）：
- 生成式 AI 導入階段：尚未評估也未導入 0；2026 年才開始評估、尚無應用上線 0.25；2024～2025 年開始，有 1～2 個試點或上線 0.5；2023～2024 年開始，多個核心流程已導入 0.75；AI 決策已產生可量化效益並可對外揭露 1。
- 與一年前相比的 AI 導入進展：明顯放緩 0、小幅放緩 0.25、持平 0.5、小幅加速 0.75、明顯加速 1。
- 組織對 AI 代理的理解：尚未討論 0、只有表面認知 0.33、高層有共識但執行層不一 0.67、高層與執行層已有一致理解 1。
- 過去12個月正式上線的AI應用：0 個 0、1～2 個 0.25、3～5 個 0.5、6～10 個 0.75、11 個以上 1。
- 代理型 AI 進展：尚未評估 0、評估後暫緩 0.25、試點或概念驗證中 0.5、輕量應用上線 0.75、生產環境運作 1。
- 基礎架構現代化：「未啟動」0、「延遲」0.5、「如期進行或完成」1。
- 應用程式與 DevOps 現代化：「未啟動」0、「延遲」0.5、「如期進行或完成」1。
- 資料架構與分析能力建設：「未啟動」0、「延遲」0.5、「如期進行或完成」1。
- 資料現況：分散在各系統尚未整合 0、部分整合但品質不一 0.25、核心資料已清整 0.5、資料治理完善 0.75、已與供應鏈或外部夥伴整合 1。
未滿 30 分為起步段，30～59 分為發展段，60 分以上為前段。今年全體平均 46.3 分，28.9% 位於前段。
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「AI 治理成熟度指數」（4 題，每題 0 到 3 分，加總後除以 12、再乘以 100）：
- 正式 AI 治理框架或政策：尚未討論 0、無正式框架以個案處理 1、初步政策或試行 2、經董事會或高層核准並定期審查 3。
- 掌握員工使用的 AI 工具：不清楚 0、只知道 IT 核准的工具 1、大致掌握但不完整 2、有完整清單並定期更新 3。
- AI 應用清冊：完全沒有 0、只有非正式紀錄 1、部分登錄 2、完整並定期更新 3。
- AI 決策出錯的責任歸屬：從未討論 0、依個案判斷 1、討論過但未書面化 2、有書面記錄 3。
分級門檻與科技採用指數相同。今年平均 41.1 分，16.7% 位於前段。
今年是兩個指數的第一年，數字已能看出台灣企業做到哪裡。讀者算出自家分數後，可以對照接下來五篇中前段企業的做法，以及受訪資訊主管的經驗，找出自己的下一步。
2027 CIO Insight 調查報告系列文章：
(1) 科技採用 / AI治理成熟度，兩重點指數定位產業現況
https://www.cio.com.tw/121955/
(2) AI 就緒與效益：八成 CIO 看好 AI，只有一成認為已準備好
https://www.cio.com.tw/121956/
(3) AI 治理：先讓風險看得見 再決定哪些要嚴管
https://www.cio.com.tw/121957/
(4) 科技採用：科技採用指數越高者 AI 越看得見導入效益
https://www.cio.com.tw/121958/
(5) IT 資源：資源有限，成本控管與效益分析，為企業 AI 導入成功關鍵
https://www.cio.com.tw/121959/
(6) CIO 影響力：積極投入 AI 策略，把地基搭得更穩固更安全
https://www.cio.com.tw/121960/(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
