避免淪為 AI 陪跑者：台灣企業必須掌握的 5 項核心能力

AI 賽局的殘酷現實：為何九成企業淪為「陪跑者」？

全球企業界正上演一場前所未見的軍備競賽，賽道的核心只有一個詞：生成式 AI。從華爾街的金融巨擘到矽谷的科技龍頭，無不將數十億美元的巨額預算投入這場豪賭，期望藉由人工智慧的力量，徹底顛覆產業格局，實現企業的自我重塑。然而，根據管理顧問公司埃森哲（Accenture）一份針對全球近 2000 家大型企業的最新研究報告《一馬當先：AI 規模化應用指南》，一個令人不安的真相浮上檯面：絕大多數的企業，儘管熱情高漲，卻仍停留在「淺嚐輒止」的試驗階段。

他們或許推出了幾個新奇的聊天機器人，或是在某些部門自動化了瑣碎的任務，但距離真正將 AI 融入企業核心、驅動根本性變革的「重塑」目標，卻有著一道難以逾越的鴻溝。這份報告揭露，僅有極少數，約 8% 的企業，真正掌握了規模化應用 AI 的精髓，我們稱之為「領跑者」（Leaders）。他們不僅跑得快，更跑對了方向，在財務績效、創新能力與市場價值上，正以驚人的速度將其他 92% 的競爭者遠遠甩在身後。

這引出了一個所有台灣企業家與投資人都必須深思的問題：那 8% 的領跑者，究竟做對了什麼？這背後隱藏的成功密碼是什麼？而更重要的是，身處全球科技供應鏈核心的台灣企業，該如何從這場競賽中汲取教訓，避免成為茫茫人海中的「陪跑者」，進而躋身領先行列？本文將深度剖析埃森哲的研究，並結合台灣與日本的產業情境，為讀者擘劃一幅清晰的 AI 轉型實戰藍圖。

從「探索者」到「領跑者」：AI 成熟度的三層階梯

要理解領跑者為何能脫穎而出，首先必須釐清企業在 AI 導入過程中的不同階段。埃森哲將企業的 AI 成熟度劃分為三個層級，這就像一場登山之旅，大多數人還在山腳徘徊，只有少數人已接近頂峰。

第一層：AI 探索者（AI Explorers），佔比 42%

這些是 AI 賽局中的新手玩家。他們意識到 AI 的重要性，也開始進行一些小規模的實驗，例如在行銷部門嘗試用生成式 AI 撰寫文案，或在客服中心導入簡單的問答機器人。然而，他們的行動往往是零散的、缺乏統一策略的。其最大的挑戰在於「數據就緒度」嚴重不足，企業內部數據孤島林立，非結構化數據（如郵件、會議記錄、客戶回饋）如同一座座未經開採的金礦，靜靜躺在伺服器深處。正如報告所強調，高達 70% 的企業領導者都承認，沒有堅實的數據基座，規模化 AI 不過是空中樓閣。

第二層：AI 推進者（AI Advancers），佔比 43%

這群企業已經走出了試驗階段，開始在特定業務領域取得一些進展。他們可能已經建立了初步的數據平台，並在某些流程中成功應用了 AI 技術。然而，他們往往受困於傳統的 IT 系統與組織文化。陳舊的基礎設施難以支援大規模 AI 運算所需的彈性與效能，而部門間的壁壘也阻礙了跨職能的數據整合與協作。他們雖然穩步前行，但距離真正的「企業級」AI 應用，仍有一段長路要走。

第三層：AI 重塑就緒型企業（Reinvention-Ready），佔比 15%

這群企業已經打下了堅實的 AI 基礎，無論在數據治理、AI 平台成熟度還是人才儲備上，都具備了相當高的水準。然而，在這 15% 的精英中，又出現了關鍵的分化：

• 快速追隨者（Fast Followers），佔比 7%： 他們具備了所有成功的「基礎建設」（Table Stakes），技術能力優異，人才濟濟。但弔詭的是，他們在將 AI 應用於最核心、最具顛覆性的「戰略佈局」（Strategic Bets）上，卻遲遲未能邁出規模化的一步。他們像是擁有一身頂級裝備，卻始終在訓練場上徘徊的登山隊。
• 領跑者（Leaders），佔比 8%： 這正是賽局的真正贏家。他們不僅基礎穩固，更關鍵的是，他們已經成功地將 AI 規模化地應用於企業價值鏈的核心環節，平均已將 34% 的產業關鍵戰略舉措規模化落地。他們不滿足於用 AI 節省成本，而是用 AI 創造全新的商業模式、重塑核心競爭力。

這 8% 與其他 92% 的根本差異，不在於他們是否使用 AI，而在於他們「如何」使用 AI。其他人將 AI 視為提升效率的「工具」，而領跑者則將 AI 視為驅動企業重生的「引擎」。這種思維上的分野，直接導致了行動上的巨大差距。

領跑者的致勝秘訣：解構新型 AI 核心能力

埃森哲的研究深入挖掘後發現，領跑者之所以能夠成功規模化其「戰略佈局」，關鍵在於他們掌握了五項「新型數據與 AI 核心能力」。這些能力超越了傳統的大數據分析，構成了一道深邃的技術與組織護城河，讓追隨者難以望其項背。

一、大語言模型維運（LLMOps）成熟度

對於許多台灣企業而言，特別是熟悉製造業流程的管理者，LLMOps 的概念其實不難理解。傳統的製造業講求「DevOps」，也就是開發（Development）與維運（Operations）一體化，以確保產品從設計、生產到上市的流程順暢高效。LLMOps 就是這個概念在 AI 領域的延伸。

「AI 探索者」可能只是調用一下 OpenAI 的 API，做個簡單的應用。但「領跑者」思考的卻是：如何建立一條高效、穩定、可擴展的「AI 模型生產線」？這條生產線涵蓋了模型的訓練、微調、測試、部署、監控和持續優化。他們能確保 AI 應用在全公司數萬名員工使用下，依然穩定可靠，並且能根據業務需求的變化快速迭代。缺乏成熟的 LLMOps 能力，AI 專案就只能是曇花一現的「手工作坊」，永遠無法成為支援企業營運的「工業級」基礎設施。

二、數據管理與治理（DM&G）新標準

過去談數據治理，重點在於結構化數據（如 ERP、CRM 系統中的表格數據）。但生成式 AI 的威力，恰恰在於它能理解和處理海量的非結構化數據。領跑者早已意識到這一點，並建立了全新的數據管理標準。其中兩個關鍵技術值得台灣企業高度關注：

• 檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）： 這項技術堪稱解決大型語言模型「胡說八道」（幻覺）問題的特效藥。與其讓 AI 模型憑空想像答案，RAG 讓模型在回答問題前，先到企業內部可信的知識庫（如產品手冊、法規文件、歷史郵件）中「查找資料」。這就像一位開卷考試的學生，他的答案不僅更準確，而且有理有據。報告中指出，17% 的領跑者已採用 RAG 技術，而快速追隨者中僅有 1%。這個差距，就是信任與風險的差距。
• 知識圖譜（Knowledge Graphs）： 如果說 RAG 是讓 AI 學會「查資料」，知識圖譜就是為 AI 建立一個結構化、語境化的「大腦知識庫」。它將企業內部零散的數據點（如客戶、產品、訂單、供應商）之間的關係連結起來，形成一張巨大的語義網絡。這使得 AI 不僅能看到數據，更能「理解」數據背後的商業邏輯，從而做出更深度的洞察。

三、多元數據源架構

領跑者如同經驗豐富的廚師，深知僅用一種食材做不出頂級料理。他們積極地整合來自四面八方的數據源，以描繪出最完整的商業圖像。這包括：

• 零方數據（Zero-Party Data）： 客戶主動且有意分享的數據，如偏好設定、購買意向等。
• 第一方數據（First-Party Data）： 企業直接從客戶互動中收集的數據，如網站瀏覽紀錄。
• 第二方數據（Second-Party Data）： 從合作夥伴處獲得的數據。
• 第三方數據（Third-Party Data）： 從數據供應商購買的外部數據。
• 合成數據（Synthetic Data）： 人工生成、用於訓練模型的數據，尤其在數據敏感或不足的場景中至關重要。

四、基礎模型實踐

市場上有許多通用的基礎模型（如 GPT-4），但領跑者明白，「通用」不等於「專用」。他們更擅長根據自身的產業特性和業務需求，對這些通用模型進行「微調」（Fine-tuning），甚至開發專用的小型模型。這就像雖然有標準化的引擎，但 F1 賽車隊一定會對其進行極致的調校，以適應不同的賽道和天氣。報告顯示，27% 的受訪企業已廣泛採用專用 AI 模型，這正是領跑者能夠將 AI 應用於核心業務的關鍵。

五、人才戰略

有趣的是，研究發現領跑者在人才投資的「預算規模」上，與其他企業並無顯著差異。他們之所以人才成熟度能領先「AI 探索者」四倍之多，關鍵在於「投資效率」。領跑者的 CEO 和董事會高度參與 AI 戰略，確保每一分錢都花在刀口上。他們更傾向於建立集中化的「卓越中心」（Center of Excellence, CoE），高達 57% 的領跑者採用此模式，而快速追隨者僅 16%。這個 CoE 如同企業的 AI 大腦，負責統籌戰略、整合資源、推動跨部門協作，將有限的人才預算發揮出最大效益。

跨國產業對照：美、日、台的 AI 規模化競賽

理論的闡述或許枯燥，但將其放入真實的產業競爭格局中，我們便能更清晰地看到領跑者與追趕者之間的差異。

領先群：生命科學與保險業的啟示

報告指出，在所有產業中，「生命科學」擁有最高比例的領跑者（12%）。這並不令人意外。新藥研發是一個數據密集、高風險、長週期的過程。利用 AI 加速藥物篩選、縮短臨床試驗週期、優化藥品價值定位，能帶來巨大的投資回報。例如，美國的輝瑞（Pfizer）、莫德納（Moderna）早已將 AI 深度整合到其研發管線中。

對照到亞洲，日本的武田藥品（Takeda Pharmaceutical）和安斯泰來製藥（Astellas Pharma）也是 AI 應用的先行者。對於擁有強大生技產業聚落的台灣而言，這是極具參考價值的路徑。從事新藥開發的企業，如中天、合一，或是 CDMO（委託開發暨製造服務）大廠如台康生技，若能將 AI 應用於「加速上市」（16% 企業已規模化）等戰略佈局，將有機會在全球市場中取得不對稱優勢。

保險業則是另一個領先集團。傳統保險業高度依賴人工進行核保與理賠，效率低下且容易出現人為疏漏。報告中的澳洲保險集團 QBE 案例，正是利用 AI 自動分析投保申請，實現了 100% 的申請處理，大幅縮短了市場反應時間。

這對於台灣的金融保險巨頭，如國泰金控、富邦金控，是一個明確的信號。他們近年來大力推動「Insurtech」（保險科技），在「反詐欺偵測」（23% 企業已規模化）和「理賠受理」（12% 企業已規模化）等領域，已有不少佈局。未來的競爭關鍵，將是如何將這些點狀的應用，提升到企業級的規模化戰略層次，真正重塑其核心業務流程。

追趕者：零售與消費品業的挑戰

與之形成鮮明對比的是，零售業的領跑者佔比最低，僅有 2%。這背後的原因是複雜的。零售業雖然擁有海量客戶數據，但其 IT 系統往往陳舊不堪，線上與線下的數據整合困難重重。許多傳統零售商仍停留在用 AI 做「通路特定客戶區隔」（6% 企業已規模化）或「員工排班自動化」（6% 企業已規模化）等基礎建設層面的應用，難以觸及真正的業務核心。

在台灣，我們看到了有趣的對比。電商龍頭如 Momo 和 PChome，在利用 AI 進行「超個人化產品推薦」方面，顯然走得比實體零售商更遠。然而，即便是他們，與亞馬遜（Amazon）這樣將 AI 運用到極致的全球巨頭相比，無論是在供應鏈預測、動態定價還是倉儲自動化方面，都還有巨大的學習空間。對於新光三越、遠東百貨等實體零售業者而言，如何打破數據孤島，將 AI 應用於提升線下體驗與線上導流的融合，將是生存與否的關鍵一役。

特殊案例：從 BMW 到鴻海 MIH 平台的異曲同工

報告中寶馬（BMW）的案例尤為精彩。他們開發的 EKHO 平台，不僅能提升內部員工 30-40% 的生產力，更能應用於展間，幫助銷售人員在數千萬種客製化選項中，為客戶快速找到理想組合。這正是將 AI 從後台效率工具，轉變為前台創收引擎的典範。

這個案例，讓我們不禁聯想到台灣的鴻海集團所主導的 MIH 電動車開放平台。雖然兩者應用的場景不同，但其底層邏輯有著異曲同工之妙。BMW 打造的是一個面向客戶體驗的「AI 賦能的安全數位核心」，而鴻海 MIH 平台則試圖為整個電動車產業打造一個開放、模組化的「數位核心」。這兩者都超越了單一產品的思維，轉而構建一個由數據和 AI 驅動的生態系統。對於擅長平台化和生態系作戰的台灣科技業而言，這或許是我們在 AI 時代最大的機會所在：不僅僅是應用 AI，更是成為 AI 時代的「基礎設施提供者」。

台灣企業的 AI 轉型藍圖：五大關鍵行動要務

洞悉了領跑者的特徵與產業的現實後，台灣企業該如何行動？埃森哲的研究報告提煉出五大關鍵要務，這不僅是理論框架，更是可以立即付諸實踐的行動指南。

要務一：價值引領 — CEO 必須親自掌舵的轉型航程

AI 轉型從來不是 IT 部門的專案，而是一場由 CEO 和董事會親自領導的企業級革命。報告指出，獲得高管層支持的戰略舉措，其投資回報率超出預期的可能性是其他投資的 2.4 倍。領導層必須回答四個根本問題：
1. 我們為何要自我重塑？（目標）
2. 我們現在處於什麼位置？（現狀）
3. 如何系統性地重構工作模式與人才體系？（路徑）
4. 如何衡量進程與效益？（指標）

如果企業的 AI 投資仍聚焦於「節省多少成本」，而非「創造多少新價值」，那麼這艘船從一開始就航向了錯誤的目的地。

要務二：重塑人才與工作方式 — 從單點培訓到建立「人才引擎」

如前所述，領跑者的優勢不在於花更多的錢，而在於更聰明地投資人才。企業需要建立一個由數據驅動、AI 賦能的「人才引擎」。這意味著：

• 精準評估： 盤點現有 AI 技能缺口，決定哪些需從外部招聘，哪些可由內部培養。
• 客製化路徑： 為不同崗位的員工（如行銷人員與會計師）量身打造學習路徑，而非一刀切的大鍋飯式培訓。
• 推動協作： 打破部門壁壘，讓 AI、數據、業務和治理團隊在高度整合的環境中協作，推動「人類 + 智能體」的高效協作模式。

要務三：構建 AI 賦能的安全數位核心 — 打造企業的「認知大腦」

這是技術層面的核心。一個強大的「數位核心」是企業的中央神經系統，它能整合企業內外所有結構化與非結構化的數據，形成一個持續學習、實時決策的「認知數位大腦」。報告中的《財富》雜誌案例就是最佳佐證，他們將數十年積累的 500 強企業財務數據與海量文章報導整合，打造出一個強大的分析平台。

對於台灣企業，特別是製造業，這意味著要將老師傅們腦中的「隱性知識」（Tacit Knowledge）——那些難以言傳的經驗、直覺和判斷——進行系統性的編碼和整合。當這些隱性知識與機器運行的實時數據（實體 AI）相結合時，AI 才能真正從一個「資料分析師」進化為一個能解決複雜問題的「領域專家」。

要務四：彌合「負責任 AI」的鴻溝 — 信任是新的貨幣

隨著 AI 的能力越來越強大，其潛在的風險（如偏見、隱私洩漏、深度偽造）也急劇攀升。報告顯示，74% 的企業在過去一年曾因擔憂 AI 風險而暫停了至少一個 AI 專案。

領跑者早已將「負責任 AI」（Responsible AI）從合規成本，轉變為創造價值的戰略機遇。如德國安聯集團（Allianz）的實踐，他們透過建立嚴格的治理框架、對員工進行持續培訓，不僅降低了風險（客服錯誤率降至 3%），更贏得了客戶的信任。在 AI 時代，信任將成為最寶貴的資產，也是最堅固的護城河。

要務五：驅動持續重塑 — 變革不是專案，而是日常

AI 技術的發展日新月異，今天的領先不代表明天的勝利。這場轉型沒有終點。因此，企業必須將「變革能力」內化為組織的 DNA。

• 文化適應： 領導層需要營造一種鼓勵試錯、擁抱變革的文化，緩解員工對失業的焦慮。
• 財務紀律： 對 AI 投資進行動態追蹤，果斷加碼高回報專案，及時終止無效益的投資，實現資源的快速重新配置。
• 敏捷管理： 學習領跑者，將文化適應列為優先事項，建立成熟的變革管理機制，確保企業能在持續的動盪中保持航向。

結語：一場沒有終點的馬拉松

埃森哲的這份報告，為我們描繪了一幅清晰而又嚴峻的全球 AI 競爭圖景。生成式 AI 所引發的，不僅僅是一場技術革命，更是一場深刻的管理革命與組織革命。成功與失敗的分野，不在於是否擁有最新的演算法，而在於是否具備將技術潛力轉化為商業價值的戰略決心與執行能力。

那 8% 的「領跑者」已經證明，透過聚焦於「戰略佈局」、打造「新型核心能力」，並遵循五大關鍵要務，企業完全有可能實現脫胎換骨的重塑。對於廣大的台灣企業而言，這既是挑戰，更是前所未有的機遇。我們擁有全球頂尖的科技人才、堅實的製造業基礎，以及靈活應變的企業文化。

這場 AI 賽局是一場沒有終點的馬拉松。現在的落後者，只要找對方向、加速奔跑，仍然有機會實現彎道超車。關鍵在於，我們是否已經意識到，真正的賽場不在於開發出多麼酷炫的 AI 應用，而在於能否圍繞數據、人才與流程，進行一場深刻、徹底、且由最高層領導的自我革命。行動，正當其時。