企業導入AI的3項案例分析與5大變革階段
“AI 技術發展日新月異，尤其生成式 AI 進入市場後，大幅降低了 AI 的使用門檻，使企業在導入與應用上更加便利，也開啟了更多創新與發展的可能性。然而，根據財團法人人工智慧科技基金會發布的〈2025 台灣產業 AI 化大調查〉，仍有約七成企業在導入 AI 的過程中，面臨不同程度的困難與挑戰。
本文將從企業導入 AI 的實際應用案例出發，進一步剖析企業在 AI 化過程中常見的挑戰，並探討企業如何循序導入 AI 技術，與其效益評估方式。
”
精選內容
AI 能做什麼？企業導入 AI 案例
AI 技術的核心在於對大量資料進行整理、分析與推論。透過分析既有的巨量資料，AI 可以辨識新資料的內容特徵，或依據輸入的提示詞，預測最可能出現的文字、圖像與影音組合。
在企業日常營運中，AI 已逐漸被導入各類自動化流程，協助提升效率並減少人力負擔。例如，自動化客服系統可以即時回應顧客問題；AI 工具能協助整理會議紀錄、摘要文件；行銷團隊也可以透過 AI 分析數據、優化內容與廣告策略等。透過這些應用，企業得以在維持服務品質的同時，提高營運效率與決策速度。
企業導入 AI 困難與挑戰
〈2025 台灣產業 AI 化大調查〉透過網路問卷，蒐集台灣 300 多家企業的部門主管與相關領域代表的意見，並將企業對 AI 的認知與應用程度分為四個階段：
● Unknowing AI：聽過人工智慧，但不了解基礎原理與進一步的運用方式缺乏理解。
● Conscious AI：具備基本的 AI 概念，了解 AI 的潛在功效與限制，但對企業導入 AI 尚未明確目標與規劃。
● Ready AI：具有一定程度的 AI 知識，也有應用 AI 的明確目標，或是已經開始進行 AI 協作專案。
●Scaling AI：企業對 AI 技術與應用有更深入理解，並能在多個專案或營運流程中有效擴大 AI 的應用規模。
調查結果顯示，約 70% 的企業仍處於 Unknowing AI 或 Conscious AI 階段，顯示多數企業仍在 AI 導入的初期階段。
在 AI 化的過程中，台灣企業常面臨以下幾項挑戰：
數位轉型尚未就緒
AI 技術仰賴資訊設備處理大量資料，若企業的數位轉型尚未完成，例如缺乏完善的資訊基礎建設、系統架構或已數位化的資料，將使 AI 導入面臨更多困難。
例如，企業可能缺乏可用於訓練 AI 模型的資料，或在資料治理與數位化流程方面仍不成熟，導致 AI 技術難以順利整合至既有營運流程中。
資料治理與隱私法規
AI 應用往往涉及大量資料，其中可能包含個人資訊，例如客戶姓名、電話或消費紀錄等。因此，遵守相關法規並確保資料隱私保護，成為企業導入 AI 時的重要課題。
此外，不同產業、地區與國家對資料使用與隱私保護的規範各有不同。企業在蒐集、儲存與整合資料時，除了需要建立完善的資料治理機制，也必須深入理解相關法規並確實遵循，以避免潛在的法律風險。這些複雜的法規要求，也進一步提高了企業導入 AI 的難度。
AI 專業人才不足
相較於其他資訊技術，AI 仍屬相對新興的領域。台灣許多 AI 專業人才集中於學界，使得企業在招聘與培養 AI 人才方面面臨困難。另一方面，學界人才雖具備深厚技術能力，但對產業實務需求與商業運作模式未必熟悉，導致技術與產業需求之間仍存在落差。
技術認知
除了缺乏專業 AI 技術人才外，部分企業整體對 AI 的理解仍相對有限。例如企業決策層或經營者，可能對 AI 技術的能力、限制與適用場景缺乏清楚認識，進而影響 AI 導入的決策與應用規劃。
在缺乏整體認知與策略思考的情況下，企業即使導入 AI 工具，也可能難以發揮其在營運與決策上的真正價值。。
缺乏完善策略規劃
由於 AI 專業人才不足，加上多數企業仍處於 Unknowing AI 或 Conscious AI 階段，企業往往難以建立清晰的 AI 導入路線圖（Roadmap）與長期發展策略。
同時，企業對 AI 的應用想像常停留在單一工具層面，未能從整體營運與商業模式的角度，尋找最適合自身發展的 AI 切入點。
跨部門溝通
AI 導入並非單純的技術部署，而是需要與企業營運與商業目標密切結合。除了技術團隊外，AI 工程師也需要與產品、行銷、營運等部門密切合作，理解產業需求與企業獲利模式。
因此，企業內部的跨部門溝通與協作相當重要。同時，非技術部門也需要逐步提升對 AI 的基本理解，才能共同推動 AI 在企業營運中的實際應用。
企業導入 AI 怎麼做？6 個步驟
要解決企業導入 AI 的痛點，第一步是提升組織整體對 AI 的認知與理解。無論是決策層、技術人員，還是其他部門與業務單位，都需要具備基本的 AI 概念。不僅有助於降低跨部門合作時的溝通成本，也能提升專案推動的效率與順暢度。
當企業逐步提升對 AI 的理解後，若要開始建置 AI 系統或導入 AI 工具，通常可以參考以下讓企業逐步向 Ready AI 與 Scaling AI 靠攏：
1.確立業務目標
首先，明確界定企業希望解決的業務痛點或優化方，清楚的目標無疑是選擇 AI 解決方案的關鍵。若毫無頭緒，不妨先從思考幾個問題開始：希望透過 AI 解決哪些具體問題？預期達成的成果為何？例如，是否希望改善客戶服務體驗、提升營運效率，或是開發新的產品與服務。
唯有完成目標設定，企業才能更聚焦於核心需求，並選擇最符合實際業務情境的 AI 技術與應用方式。
2.找出高影響力的用途
接著，探索各類 AI 應用的潛力，篩選出對業務目標影響最大的場景。企業需考慮應用的可行性、潛在效益以及投資回報率。例如，生成式 AI 可用於行銷素材創作，而預測模型可能更適合供應鏈優化。選擇時應兼顧資料可用性與技術成熟度，確保導入能達到預期效益。。
3.評估資料
AI 得以有效運作，很大程度是靠著大量且高品質的資料。因此，企業需要全面評估支援業務目標所需的資料類型，例如客戶交易紀錄、使用者行為資料、進貨與庫存資訊等。
除了資料種類外，也需要檢視資料的品質、數量以及存取便利性，確認是否足以支援 AI 分析與模型訓練。同時，企業也應確保擁有合法使用相關資料的權限，並建立完善的資料治理與安全策略，為 AI 模型的訓練與運作奠定穩固基礎。
4.選擇適合的 AI 技術和模型
在確認業務需求與資料條件後，企業即可評估並選擇最適合的 AI 技術與工具。企業可以考慮自行部署 AI 系統，或是導入市場上既有的 AI 服務與平台。
在選擇技術時，需評估其擴展性、效能，以及與現有 IT 基礎架構整合的便利性。例如，基於雲端的 AI 服務通常能快速部署，而客製化模型則較適合高度專業化的應用情境。常見的例子包括：可代管和儲存資料的 BigQuery、可從影像中擷取資訊的 Amazon Rekognition、協助企業建立小型語言模型的 Phi-3 開放式模型。
此外，企業也不一定需要在所有部門使用同一種 AI 工具。不同部門可依自身需求選擇適合的工具，例如行銷部門可使用內容生成工具，人資部門則可使用履歷篩選或人才分析工具。
5.建立跨部門團隊
AI 導入並不僅是 IT 部門的任務。若要將 AI 應用於日常營運流程中，通常需要多個部門共同參與，例如人資、行銷、法務、業務、營運與產品部門等。
不同專業背景的成員共同參與 AI 專案的規劃與執行，提升組織整體對 AI 的理解，也能將各部門的專業知識與實務經驗融入專案之中。但同時，企業也應確保團隊成員對即將導入的 AI 工具有基本認識，使各部門在討論與決策過程中建立一致的溝通基礎，提升跨部門協作的效率。
6.開發及測試 AI
最後，企業可依據需求開發並部署 AI 解決方案。在導入過程中，應進行充分的測試與驗證，以確保系統的準確性與穩定性。
系統正式導入後，也需要持續監控其運作效能，並依據業務需求調整參數、迭代優化模型，以提升整體運行效率與實際成效。此外，在開發與測試 AI 工具的過程中，也應特別留意資料隱私保護與風險控管。
企業導入 AI 如何評估成效？
企業導入 AI 之後，如何判斷是否真的產生效益？有時企業投入大量硬體、軟體與人力成本，但若沒有相應的成果，反而可能變成「為了導入 AI 而導入 AI」，對企業營運的幫助有限。因此，在 AI 導入後持續進行成效評估十分重要。
企業可以回到最初設定的業務目標，透過不同的指標與數據進行評估與分析。例如，若導入 AI 的目的是提升作業效率，便可觀察相關流程的處理時間是否縮短；若是為了改善服務品質，可了解顧客滿意度；若是為了降低人為錯誤，則可檢視錯誤率是否下降。
放到具體的企業營運場景中，AI 成效的指標可能為：企業導入客服自動回覆 AI 後，可以觀察是否縮短客服人員的平均處理時間，或降低客服負擔；在資料處理流程中，AI 系統是否有效減少人工輸入造成的錯誤。對於行銷部門而言，則可以觀察 AI 導入後網站流量、轉換率與銷售量是否有所提升，或透過問卷調查了解客戶體驗是否改善。此外，企業也可以從整體營運成本是否降低等面向，綜合評估 AI 導入的實際效益。
企業導入 AI 常見問題
Q：我的企業適合導入 AI 嗎？
在開始 AI 導入之前，企業可以先檢視自身的組織狀況與需求，考慮目前營運階段是否適合啟用 AI 解決辦法。企業可以先思考以下幾個問題：
● 導入 AI 的核心目的是什麼？
● 企業目前的 AI 使用情況如何？
● 組織對 AI 技術的理解程度為何？
● 是否具備足夠的 AI 專業技術人力？
● 不同業務專案對 AI 的需求是否急迫？
● AI 工具是否能與現有 IT 環境順利整合？
透過這些問題，企業可以更清楚了解自身對 AI 的需求與導入的急迫性，也有助於在後續規劃長期 AI 發展策略時，更有方向與依據。
Q：企業導入 AI 有什麼風險？
企業導入 AI 時，其中一項重要風險來自資訊安全與資料隱私。特別是在使用第三方 AI 工具或雲端服務時，企業可能需要將部分資料上傳至外部平台，若管理不當，可能增加企業機敏資訊外洩的風險。
因此，在導入 AI 的過程中，企業應建立完善的資訊安全策略，並確實遵循相關資料隱私與法規要求，例如資料存取權限管理、資料加密以及內部使用規範等。透過完善的資安與治理機制，企業才能在善用 AI 技術的同時，有效降低潛在風險。
遠傳電信，企業導入 AI 的最佳助力
遠傳電信在 IT 技術和 AI 上面深耕，已累積多項實際協助企業與組織導入 AI、提升營運效率的成功案例。
在醫療領域，遠傳電信曾協助亞東醫院導入生成式 AI，應用於失智症照護諮詢服務。具備自然語言互動能力的仿真人問答系統，不僅能即時傳遞正確的衛教資訊，回應常見問題，也以更接近真人對話的方式提供關懷與陪伴，減輕失智症患者家屬在照護過程中的心理壓力，並降低第一線醫護人員的工作負擔。。
除了醫療業，遠傳電信亦持續協助航空、電信等不同產業的企業導入 AI 工具，探索營運和決策的新可能，也為更多企業導入 AI 與數位轉型提供寶貴的借鑑。
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