拚AI地雷：停在小工具、小確幸⋯⋯產銷人發財資AI踩坑全解析

這是個令人屏氣凝神的現場。《AI創新百強》決賽在二○二五年十二月登場，企業代表須在三分鐘內提報亮點，並在七分鐘內回應產官學界評審團犀利提問。現場氣氛緊繃，許多企業由創辦人、董事長、總經理親自上場。因為AI導入不是各部門的事，是企業總戰略。

如果你的老師傅就是不想傳授經驗，你會怎麼做？你的AI應用是各部門去發想，還是針對企業痛點，跨部門去解決？你的老闆是先談投資報酬率（ROI），還是先承諾要投資？他可以忍耐初期ROI是負數嗎？｣

以下是商周團隊整合決選評審的現場回饋，與書審評審在「產、銷、人、發、財、資」領域的洞見，為第一屆《AI創新百強》的六大面向，提出觀察。

生產》傳產受制於數據散落、難整合

製造業發展呈現明顯兩極化，半導體等高科技產業領跑，傳統製造業則普遍受困於數據散落在不同舊系統、難以整合的現實，導致AI缺乏餵養素材。

中原大學機械工程學系特聘教授鍾文仁指出，若無法完成基本的數位轉型，就無從談起後續的智慧製造。然而，部分企業已尋得突破，如漢翔正將過去仰賴資深師傅腦中的「隱性知識」數位化，轉化為可傳承的預測模型，解決人才斷層壓力。

行銷》須真正介入消費者生活決策

行銷端雖是AI應用最普及的領域，卻也最容易流於表層。成功大學企管系教授周信輝分析，行銷端的AI價值不在於生成更快的文案，真正關鍵在於是否能介入消費者的生活決策。

例如若房仲僅列出坪數、價格與格局，就只是資訊展示，結合地理位置與生活圈數據後，AI才能進一步做到生活情境的精準配對。這樣的AI不只是提高曝光效率，而是重新設計消費者的決策路徑，讓選擇更貼近真實需求。

人資》AI是組織骨骼，非「裁員工具」

評審認為AI成熟度相對較高，重點集中在招募與員工賦能。台師大科技應用與人力資源發展學系優聘教授張敬珣形容，AI承擔大量初步篩選工作，能解放人資「打地鼠」填補人力的困境。

陽明交通大學人工智慧系統檢測中心主任陳添福則提醒經營者，AI應被視為組織的外骨骼，目的是要提升個人產能，而非單純取代人力的裁員工具。

研發》停在小確幸，缺乏可輸出模組

多位評審指出，台灣企業普遍過於依賴外部現成工具，缺乏制度性架構探索，多半停留在小確幸的應用，尚未形成長期競爭力。

陽明交通大學科管所退休教授徐作聖建議，企業應該發展知識中介能力，將內部的研發經驗轉化為可重複、可輸出的服務模組。

財務》最保守！受限法規與精準度

財務領域是企業運用AI最保守的一環。由於牽涉法規與精準度要求，多數企業僅停留在機器人流程自動化（RPA）。

政治大學會計學系教授陳宇紳分析，財務決策具高度法律責任，只要精準度不足，企業便不敢放手；但他特別點名鴻海將AI應用於研發投資預測與稅務管理等高金額、高影響力的決策痛點，顯示財務AI若能跳脫記帳層次，將具備高度戰略價值。

資訊》AI與IT獨立運作，更能創新

陳添福觀察，推廣AI若是掛在IT部門常會卡關。IT部門的核心任務是維持基礎建設與資安穩定，思維偏向成本控管與風險避免；但AI本質上是種投資，需要容錯與實驗空間，兩者文化不相容。

他建議，企業應考慮將AI團隊獨立運作或由更高層級直接主導，賦予AI團隊與IT不同考核標準，才能讓AI真正發揮驅動創新的作用。

總評》AI化關鍵在自行學習、判斷

多位評審指出，不少參賽企業停留在數位化而非AI化。龍華科技大學副校長柯淑芬分析，「數位化是把既有流程交給軟體或系統執行，AI化關鍵在於系統能否自己學習、判斷，甚至進一步做出預測。」

她舉例說明，影像辨識能認出是否有人配戴安全帽，這屬於數位化，但若系統能進一步判斷該行為是否構成風險，並預測是否即時警示保全，才是真正進入AI判斷層次。

評審也觀察到，不少企業在書審資料中羅列導入Copilot、SharePoint或ERP等工具，便自認完成了AI轉型。對此，鍾文仁直言，數位化的真正目的，是讓資料能被有效蒐集、整理與串接，為後續的AI應用鋪路。數位化只是讓資料就位，而AI化才是讓資料開始驅動決策，成為組織判斷與行動的一部分。

總結本屆百強評選，評審團普遍認為台灣企業在AI應用上已跨出第一步，但挑戰才正要開始。未來真正的贏家，不會只是在單一流程中導入工具的企業，而是那些能清楚區分數位化與AI化，並將AI從零散的點狀應用，推進為橫跨組織系統能力的破局者。