作者：
楊大德
有澤法律事務所 主持律師
企業導入人工智慧（AI）時，最大的挑戰往往不是技術，而是基礎條件不足。從筆者長期觀察經驗來看，許多企業普遍面臨「沒錢、沒人、沒資料、不知怎用」的困境。為求短期成果，一些企業甚至使用二手或市場資料進行分析，但缺乏自有資料與明確應用目標，導致成效難以持續。本文分享筆者對企業導入 AI 的觀察與建議，從基礎建構、政策角色、落地場景到世代協作，探討企業如何真正走向 AI 實務化。
一、企業導入 AI 的四大痛點
在許多企業導入 AI 的案例中，筆者看到共同的結構性問題：沒有預算（沒錢）、缺乏專責人員（沒人）、缺少乾淨的資料（沒資料）、以及沒有清楚的運用方向（不知怎用）。企業往往急於導入新技術，卻忽略基礎準備的重要性。缺乏資料治理與內部溝通共識，使得 AI 專案成為單純展示技術，而非實質提升營運效益。筆者始終認為，企業導入 AI 的首要任務，是建立自己的資料基礎與治理規範。只有清楚了解「為什麼導入、要解決什麼問題」，AI 才能成為真正的經營助力。
二、政府補助與企業落地的斷裂
近期政府積極推動企業數位轉型與 AI 導入，但筆者觀察到最大的落差在於政府角色的妥適定位。政府若作為第一線推動者，往往難以理解不同企業實際需求，造成政府資源補助與輔導課程的成效有限。筆者主張政府應退居第二線，扮演制度設計者與資源提供者，將專案交由公協會與民間顧問機構執行，因為公協會與民間顧問更了解市場，能直接與企業對接、靈活調整資源配置。此外，政策推動不應貿然推動大規模變革，而宜以沙盒實驗的方式，針對特定產業進行小規模測試，以因地制宜尋求最佳解方。這樣的「從小而精」策略，更能驗證實際成效。
三、從「想用 AI」到「怎麼用 AI」
許多企業導入 AI 改善經營績效的初衷固然正確，但實際應用場景卻缺乏目標先後順位的策略思考。筆者建議企業先從可立即見效的場景入手，例如欠缺人力的業務，包含自動生成文案、智慧客服、行政流程自動化等。這些應用的導入門檻相對低，且能快速建立信心；但後續的挑戰則在於「導入之後」，必須建立持續監測與優化機制。這需要民間顧問與內部團隊的雙向合作：民間顧問協助建立架構與指標，企業內部則培養能理解數據與業務的中介人才。唯有如此，AI 才能從外部工具轉化為組織內建能力的一部分。
四、世代差異視角下的 AI 協作
年輕世代對 AI 技術運用固然學習速度快，但可能欠缺對於大量資料掌握的縱深，因為後者的養成仍需時間累積經驗；相反地，資深世代擁有豐富的實務判斷與產業洞察，卻可能對新的AI技術抱持保留。筆者認為這並非衝突，而是互補的機會。企業若能讓不同世代共創，將年輕人的AI創新與資深前輩的智慧結合，AI 的應用將更具深度。AI 並不會取代人，而是讓人能更快聚焦在思考與決策上。這樣的「人機協作」才是企業應追求的長期價值。
五、展望：從基礎打底到智能升級
企業導入AI 不是一場短跑，而是一場耗時的馬拉松。企業若想真正掌握 AI 帶來的深度變革力，必須從根本著手：建立第一方資料庫、明確設定應用目標、選擇可落地的場景、建立民間顧問的合作及導入持續優化機制。政府在其中的角色，應是提供資源助力、鼓勵企業試驗創新、並協助降低企業面臨變革的風險，同時鼓勵企業積極投入第一方數據的布建、累積，建立運用場景及人才導入，AI 才能真正融入企業的營運體系。
六、結語：讓 AI 成為企業的助力而非負擔
AI 的價值不只是自動化，而是在於善用既有數據、結合不同世代的人才，提升企業決策效率與策略品質。當企業能以資料為基礎、以人才為核心、並透過政府資源及民間公協會及顧問的助力導入合適的AI運用場景，AI 才能成為推動組織持續進化的動力。