為什麼有些企業導入人工智慧成果亮眼，有些卻連效益都算不出來？問題關鍵不在模型有多厲害，而在於科技底子到底扎得夠不夠深。
根據 台灣 CIO 雜誌 所進行的 CIO Insight 調查，如果將企業的數位基礎與人工智慧應用綜合評估，滿分一百分中，全體平均只有 46.3 分。這項調查將企業分為前段、發展段與起步段，結果發現分數越高的前段企業，有高達百分之 75.2 認為導入成果符合甚至超越預期；反觀底子較弱的起步段企業，只有百分之 10.2 看到預期效益，更有超過百分之 77 的企業根本無法評估回報。
什麼是代理型人工智慧？簡單來說，它不再只是回答問題的聊天機器人，而是能夠像數位助理一樣，自動跨系統完成複雜多步驟工作。調查顯示，雖然有百分之 34.3 的企業宣布上線代理型工具，但真正能執行複雜任務的只有百分之 9.8，多數仍停在簡單的對話填表。某頂尖醫院資訊主管坦言，若是採嚴謹標準，機器人幾乎不可能跳過人類審核直接把事情做完。
企業想讓人工智慧真正發揮價值，最大的卡關在哪裡？答案是跨系統整合與業務流程重塑。高達百分之 42.6 的企業面臨架構人才短缺，也有百分之 37.6 遇到應用程式介面整合不足的瓶頸。某連鎖 3C 通路資訊長直言，規模化的斷點往往不在演算法，而是業務單位願不願意配合重新設計工作流程。
觀察表現傑出的前段企業，有高達百分之 72.6 設有專屬的人工智慧負責人，更有百分之 67 建立起完善的治理框架。他們不僅敢給預算，還非常勇於停損，過去一年有高達百分之 40.6 的前段企業曾明確中止效益不佳的專案。要讓科技發揮實質影響力，先把基礎資料整合做好、找對負責人並重塑流程，才是邁向成功的核心關鍵。
[ 文章來源：2027 CIO Insight 調查報告(4)科技採用：科技採用指數越高者 AI 越看得見導入效益 ]
