在市場環境快速變動之下,人工智慧(AI)已不只是技術選項,而是企業邁向成長的重要驅動力。近來AI應用遍地開花,但《2026全球暨臺灣企業領袖調查》發現,過去一年,42%全球與54%臺灣企業領袖表示,尚未看見AI帶來實質財務成效,能透過AI節省成本又增加營收的企業,全球與臺灣均僅有一成。
為釐清造成落差的原因,PwC《AI績效研究》報告於2025年10月至11月,針對來自全球25個產業的1,217家企業進行調查,其中包含30家臺灣企業。同時訪問企業高階主管,了解其在60項AI管理與投資實務上的投入程度,以及投資行動對AI驅動績效的影響,並將其歸納為九大要素,分屬兩大範疇:AI基礎能力,以及AI應用能力。
上述九大要素構成「AI成熟度指數」(AI Fitness Index)。AI成熟度指數與AI驅動績效之間呈現正向且顯著的關聯,使其成為穩健的分析基礎。
《AI績效研究》調查發現,AI驅動的價值,高度集中於前20%的「AI領先者」(AI Leaders),這些企業拿走超過七成(74%)由AI驅動的報酬,且其取得的財務績效是其他企業的7.2倍。多數企業雖使用AI,卻尚未轉化為可衡量的財務成果。
AI投資能否獲得財務回報,不在於有多少AI試行專案,在於是否具有強健的AI成熟度。因為,AI成熟度較高的企業更有能力改善一系列階段性成果,而這些成果最終形塑財務表現。
一、利用AI追求成長與重塑,而非只追求效率
領先者將AI視為驅動重塑的引擎,協助其開創新商業模式、進入新市場,並讓高階主管為AI成果負責。調查顯示,領先企業以嚴謹的管理支撐成長藍圖,系統性追蹤AI成效的比例,高出其他企業八成。
二、瞄準高價值目標,精準打造AI基礎能力
領先者投資AI占其營收的比例,是其他企業的2.5倍。領先者不僅投資金額較多,也投資精準——將財務資源與人力資源靈活調配至高價值專案的比例,是其他企業的1.3倍。
三、大規模複製有效方案,提升AI自主
將AI滲透到企業各角落的有效方法,並非大家各自試行,而是廣度、深度以及自主化沿著三個面向展開。將經過驗證後有效的AI方案,廣泛複製至企業完整的價值鏈;將AI深度嵌入核心工作流程與系統;並逐步提升AI的自主程度,從輔助草擬走向自動化決策。
根據人工智慧科技基金會發布的《2025台灣AI產業化大調查》,臺灣企業對於導入AI後的內部影響評價普遍偏低,且超過三分之一的企業尚未未見到明顯成效。多數企業雖然認為AI提升內部能力與組織效益,但在缺乏完整數位轉型基礎的情況下,AI仍難帶來預期的效益。
《AI績效研究》亦顯示,臺灣企業的AI成熟度指數(4.3),低於全球中位數(5.5),在全球主要國家排序敬陪末座,且應用能力的落差,略大於基礎能力。從九大要素來看,在基礎能力面,「創新」相對較強,與領先者差距較小(1.3倍),其中,「將AI運用在新產品與服務的研發」的比例更勝過領先者。「治理與風險」則是與領先者差距最大的基礎能力(1.7倍),尤其是具有明確的「負責任的AI」架構是最為缺乏的能力。
就運用成果來看,表示AI已大幅度「提升決策品質」的企業比例(臺灣17% vs AI領先者64%),以及表示AI已大幅「強化或創造新產品與服務」的企業比例(臺灣17% vs AI領先者62%),臺灣與AI領先者差距達3.5倍以上,是最需要追趕的面向。
臺灣企業雖是全球AI供應鏈要角,但在AI成熟度卻位於末段班。AI領先企業的做法並非遙不可及,這份調查提供了清晰的路徑:先診斷──運用九大要素盤點能力缺口;再聚焦──針對最具效益的領域投注資源;然後擴展──透過可複製的模式,在工作流程與決策中規模化推展AI。
要將成功的模式付諸實踐,需要有意識、持續的投入。在高階主管同時面臨眾多優先事項的情況下,這並不容易。但對於希望追趕甚至超越領先群的企業而言,已沒有等待的空間。因為AI領先企業的優勢只會持續擴大,他們快速學習、在短時間內重新部署解決方案,並以安全的方式推動更多自動化決策。
現在,正是時候超越試驗階段,放眼更高遠的目標。當基礎能力與應用能力同步提升、相互加乘,帶來的不僅是漸進式改善,而是持續疊加的複合效益。