台灣企業在導入人工智慧（AI）方面，正經歷認知提升與實際應用之間的轉變，同時面臨多重挑戰並朝特定趨勢發展。
以下就台灣企業導入 AI 的現況、面臨挑戰與未來發展趨勢進行綜合說明：

一、 現況分析

1. AI 認知顯著提升，但應用仍處初期：從 2022 年到 2025 年，台灣企業對 AI 的認知明顯提升，「Unknowing AI」（AI 認知缺乏階段）的企業比例從 45.5% 降至 39.4%，而「Conscious AI」（AI 認知覺察階段）則增長至 31.7%。這顯示 AI 相關知識正在企業間逐步擴散。
2. 應用落地仍是關鍵挑戰：儘管認知提升，但從「知道 AI」到「用 AI」之間仍存在一道難以跨越的實踐鴻溝。目前仍有 七成企業未能跨越 AI 實際應用門檻，導入進程明顯受阻。
3. 產業表現差異：
   ◦ 資通訊（ICT）產業的 AI 指數有所下降，推測是企業在實際導入 AI 後，進行內部資源盤點時，意識到資料整備、數據治理機制不足，或需要優化業務流程，導致評分較先前下滑，反映出從概念認知到實際應用的落差。
   ◦ 製造業、政府機關及其他產業的 AI 指數則顯著成長，主要受生成式 AI 熱潮帶動，使其對 AI 的認識與應用有所提升，這些企業多半仍在生成式 AI 工具的應用與探索階段。
4. AI 應用想像單一：企業對 AI 工具的應用多半以「行銷應用與內容製作」為主（零售與服務業最高達 68.4%），但在產品開發與創新上的應用則相對較低（僅 5.3%），這凸顯企業對 AI 的應用想像可能過於單一，限制了其發展潛力。
5. 高度依賴外部供應商：台灣企業在 AI 技術應用上仍高度仰賴外部供應商或現成的 AI 服務（45.3%），選擇自行開發 AI 模型（12.5%）或調整開源模型（15.1%）的比例較低，顯示內部技術自主性較低。
6. 技術層面表現逐年上升：技術層面是唯一連續三年分數上升的面向，且為三個層面中分數最高。ICT 產業的技術層面在 2025 年創新高，尤其在內部資料使用和存取以及 AI 運算資源方面逐漸成熟.

二、 面臨挑戰

1. 數位轉型準備不足：儘管對 AI 懷抱興趣，但在真正落實 AI 應用時，由於缺乏數位轉型基礎而窒礙難行。企業需要先建立良好的數位基礎，包括完善的數據治理、數位化流程以及內部 AI 人才培育。
2. 缺乏 AI 應用策略：許多企業雖然知道 AI 存在，但不清楚如何有效導入，這涉及 AI 應用需要與使用場景、數據結合，並有清楚的問題意識。近五成企業尚未建立明確的 AI 人才發展策略，即使有策略也僅停留在提供相關課程，未與員工職涯發展連結。
3. 數據治理不足：企業普遍缺乏對資料治理的理解與實踐，尤其在個資隱私保護之外。超過四成企業表示沒有或不確定採用 AI 準則。數據孤島現象嚴重，導致資料無法有效流通，難以支撐 AI 系統所需的完整資料流程與應用鏈。
4. AI 人才短缺與認知落差：「缺乏相關技術人才」是 45% 企業面臨的主要挑戰。企業對於 AI 人才的需求不僅限於技術能力，更強調找出適合用 AI 解決問題及評估 AI 適用與否的能力（45.4%），但普遍忽略專案管理能力。
5. 目標效益難以量化：「目標效益難以量化」是另一個主要挑戰（36.2%），許多企業高層對 AI 的認知分歧與期望模糊，導致導入 AI 時對成效缺乏統一標準。
6. 系統整合與資料品質問題：企業在導入 AI 時面臨資料量龐大難以整合、資料品質不佳無法支撐模型訓練的問題。此外，AI 與既有系統的整合也是一大挑戰，尤其許多企業的 IT 系統老舊且缺乏彈性.
7. 裝置端 AI 認知不足，暗藏資安風險：約兩成企業導入裝置端 AI，但許多企業對「裝置端 AI」與「雲端 AI」的區別認識有限，誤以為所有運算皆發生於本地端，而實際上仍依賴雲端推論，可能增加資安風險。
8. 組織文化阻力與領導層支持不足：員工可能擔心 AI 取代工作或增加負擔，產生恐懼與不信任感。若企業高層對 AI 價值懷疑或不願投入足夠資源，將大幅降低成功率。

三、 未來發展趨勢

1. 強化企業韌性與軟體轉型：面對全球供應鏈震盪等地緣風險，企業需運用 AI 等先進資訊科技強化經營韌性，建立彈性及可擴展性的資訊架構。軟體轉型是勢在必行的趨勢，企業不應「為了 AI 而 AI」，而應從確立價值開始，並將 AI 視為推動組織流程再設計的引擎.
2. AI Agent 的崛起與應用：AI Agent 能夠執行複雜任務而不需要人類的幫助，成為生成式 AI 最令人興奮的發展之一。早期應用企業已利用 AI Agent 進行藥物發現、客戶服務、行銷、程式碼編寫和研究。AI 代理將成為人機互動的下一個里程碑，從指令執行走向目標協作.
3. 從算力到 AI 能力的提升：AI 的核心價值在於「能力」而非僅是「算力」，算力只是能力落地的載體。開放模型的崛起降低了 AI 導入門檻，促使產業對「AI 能力」的定義與價值產生結構性改變。
4. 在地化與主權 AI：建立在地可控、能自主調整與優化的 AI 能力體系（主權 AI）至關重要。這包括自主算力、自主模型、建立創新機制，以及政策的落實。
5. 聚焦終端 AI 與軟硬整合：將 AI 應用於終端裝置（On-device AI）是台灣的獨特優勢，可降低成本、部署彈性高、解決資安與機敏資料顧慮，成為中小企業轉型的關鍵跳板。AI 應用可以「在地」完成操作，既有效率又具隱私保障。
6. 重新定義 AI 人才培育策略：未來需要培育跨域型人才，亦即既懂 AI 技術又能掌握產業實務的人才。政府政策應將邊緣 AI、混合式 AI、小型語言模型（SLM）應用導入技職體系與在職訓練課程。
7. 資訊服務業轉型為關鍵推進者：資訊服務業者轉型是推動產業 AI 化的重要助力。具備產業專業知識的 AI 服務商將更具競爭優勢。政府應強化與 SI 廠商的合作，提升其 AI 開發與系統整合能力，以降低企業技術門檻。
8. 分階段導航與實作導向建議：AI 導入應採取分階段導航（Unknowing、Conscious、Ready、Scaling），透過自我評估工具定位成熟度。建議從小型實驗（MVP）開始，聚焦單一流程、客戶或痛點場景進行概念驗證（PoC），取得早期成果，逐步擴展至組織轉型。
9. AI 治理與風險管理的重要性：AI 治理已從「資料債」進入「制度債」時代，組織欠缺 AI 使用規範、風險框架與責任機制。企業需建立全面的治理模式，包括安全和隱私，並考慮風險分層的治理策略。風險管理應貫穿 AI 系統的整個生命週期，並邀請來自不同背景的領導者參與 AI 指導委員會。金融監督管理委員會也已發布金融業運用人工智慧（AI）指引，強調建立治理及問責機制、重視公平性、保護隱私、確保系統穩健性與安全性、落實透明性與可解釋性，以及促進永續發展等六大核心原則.