文/朱福山

隨著AI技術席捲全球,台灣企業正處於一個關鍵的轉折點。商研院智科中心主任林閔瑩指出,台灣在導入AI的進程中展現出明顯的「延遲反應」,這背後隱藏著深層的集體現象。

AI時代示意圖。圖/Gemini生成

長期以來,台灣企業受限於成功的代工思維,習慣在歐美客戶確認市場可行性後才以高效率跟進,這種對風險的極度厭惡,導致企業往往在看到成功案例時,已經落後市場2到3年。

此外,「重硬輕軟」的傳統觀念也成為巨大的絆腳石,許多老闆寧願斥資500萬元購買自動化機台,卻不願將同等金額投入數據分析系統,導致2026年的調查仍顯示有超過40%的企業資料處於孤島化狀態,底層數位化的缺失讓AI難以發揮效用。

除了思維與資產觀念,組織結構的高齡化與IT人力的嚴重短缺,也讓轉型之路倍感艱辛。在製造業中,1名IT人員平均要服務148名員工,光是應付基礎報修就已精疲力竭,根本無力研究新技術。

加上台灣社會普遍缺乏容錯空間,法規環境亦傾向先禁後放,進一步壓抑了民間的實驗精神。目前僅有約3成的台灣企業真正讓AI落地應用,大多數仍處於清理過去「數位債務」的階段。

儘管台灣在硬體領域擁有無可取代的優勢,例如台積電的先進封裝以及驚人的高科技產品出超,但這同時也伴隨著長期的隱憂。

AI時代示意圖。圖/ChatGPT生成

林閔瑩表示雖然台灣的基礎設施排名頂尖,但在軟體人才與商業生態的國際排名卻相對落後,且全球AI私人投資絕大部分流向美國,亞洲僅佔極少數。如果台灣繼續安於「代工廠」的角色,不僅利潤會被他人拿走,未來甚至連硬體規格的主導權都會因缺乏應用層的定義而受制於人。

面對近期歐美科技業的裁員潮,國人不應將其視為「工作消失」,而是一場「人才換血」。

企業正在壓縮重複性工作,並將節省下的人事成本轉投向AI基礎建設,導致高端AI人才的需求呈爆發式成長。這股衝擊預計在2026年底開始影響台灣本土大型企業,並在隨後2年波及行政、客服及文案等職類。

最後,針對未來的生存之道,企業必須從被動的教育訓練轉向主動的「實戰驗證」,選擇一個真實的業務場景,從整理數據到衡量效益完整跑過一遍,因為缺乏真實數據支撐的AI工具僅是空炮彈。

而對於個人來說,未來的競爭力不再取決於年資,而是能否展現出利用AI具體提升工作效率的能力。台灣並不缺乏技術,關鍵在於企業主是否願意給予實驗的預算,並建立起容許試錯的文化。

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