如何在組織內推動AI發展？台灣的AI發展政策與企業導入指南

台灣AI發展現況與政策方向

在全球人工智慧技術快速演進的國際趨勢下，為了提升國家競爭力，台灣政府也著重於AI發展，除了技術研發與產業應用，更將重心擴展到制度建立與治理框架。從政府推動的「台灣AI行動計畫」到人工智慧基本法草案的提出，皆顯示台灣AI發展已從單點技術導入，邁向系統性且永續發展的階段，例如：半導體與資通產業基礎、製造業供應鏈及AI新創與應用生態系。

人工智慧基本法草案的核心精神

人工智慧基本法草案（詳細資訊可參考行政院網站：新聞與公告）的主要目的在於確保AI發展符合公共利益，並有效降低技術濫用風險，同時也提供企業與組織在導入AI時可依循的制度方向。以下為您詳細說明：

• 第一、以人為本：強調AI應用應尊重人權、隱私與基本自由，避免因自動化決策造成歧視或不公平結果
• 第二、風險分級與治理：依AI系統的應用情境與影響程度，採取不同層級的管理方式，而非一體適用的高度管制
• 第三、透明性與可解釋性：在特定高風險AI應用中，使用者或利害關係人需理解AI系統的運作邏輯與決策依據

人工智慧基本法對企業的影響

人工智慧基本法草案對企業的影響並不只是在法規遵循層面，而是深度牽動企業的AI發展策略與內部治理模式。以下為您詳細說明：

• 企業在規劃AI專案時，需要更早納入法規與風險評估思維，並非只追求效益或成本降低
• AI將不只是資訊部門或技術團隊的專屬領域，企業需跨部門合作，共同建立AI使用規範、資料治理流程與責任分工
• 企業應提早建立完善的資料管理制度、模型管理機制與內部審核流程，在法規正式上線時更具競爭優勢
• 透過專業顧問或外部資源協助，雖然短期內對於中小微企業可能會有門檻提高的壓力，但清楚的政策方向反而有助於降低不確定性

政府推動AI新十大建設

以下為您整理推動政府建設的十個智慧領域及產業發展：

一、發展AI軟體產業

透過培育具市場競爭力的AI代理人與解決方案，政府推動AI軟體產業發展，且鼓勵大型企業與中小企業合作，開發貼近民眾生活的AI應用服務，涵蓋食衣住行育樂...等面向，協助台灣AI軟體產品走向國際市場，強化產業輸出能力。

二、百工百業智慧應用

政府推動製造業、服務業、農業...等產業導入AI技術，可提升營運效率、改善人力結構及產品品質、協助產業因應缺工與市場競爭，以加速產業數位轉型與智慧科技發展。

三、全民智慧生活圈

政府推動AI技術實際融入民眾日常生活，打造「用得到、用得起、用得安心」的智慧生活環境，包括：交通、醫療、餐飲與公共服務...等面向，讓民眾實際感受到AI的便利，也提升整體生活品質。

四、矽光子關鍵技術

為了因應高效能運算與AI應用需求，政府投入矽光子技術研發，建立關鍵製程、量測能量以及測試量產與驗證環境。透過強化自主技術與產業鏈整合，不僅協助企業降低技術門檻，也能提升通訊和運算領域的競爭力。

五、量子科技布局

政府整合產學研究資源，推動量子電腦與量子通訊的核心技術研發，並規劃國家級研究與測試平台，協助產業進行技術驗證與應用探索。同時透過人才培育與長期投入，為台灣未來高階運算與資安發展奠定基礎。

六、AI機器人產業

AI機器人的產業發展能促進產業聚落形成，涵蓋餐飲、旅宿、健康照護、物流與商業服務，同時透過示範案例加速智慧機器人落地與市場擴散。

七、主權AI與算力建設

政府規劃建置國家級AI基礎設施，除了支援產學AI研發需求、建立繁體中文及在地語言語料庫、發展具自主性的AI模型與演算法，同時降低對國外技術依賴，致力推動安全且可共享的環境，以強化台灣AI主權。

八、智慧政府與資料治理

為了提升AI應用效能，政府會透過制度化資料管理，推動跨機關資料治理與共享機制，建構高品質、可信賴的資料基礎。另外，政府會促進AI創新應用於公共服務，以提升行政效率，並為民間產業提供可延伸發展的資料應用環境。

九、人才與資金整合

政府從教育扎根、在職培訓與國際攬才三方面培養AI人才，同時整合創投與政策資源，活絡投資環境，協助AI新創與產業獲得成長動能，提升整體產業成功率。

十、區域AI均衡發展

政府推動AI技術導入各地特色產業，例如：智慧製造、智慧觀光、農漁業與生技醫療，促進區域產業升級及就業機會，同時將AI融入民生服務，縮短城鄉差距，讓AI發展成果能在全台各地均衡落實。

台灣AI產業趨勢

台灣AI產業趨勢正從硬體走向軟硬整合，憑藉著有半導體、伺服器與供應鏈優勢，成為*AI算力與設備的重要基地。產業應用也加速擴散到製造、醫療、零售、金融、物流與農業...等領域，重點不只在導入工具，而是透過跨部門協作、人才培養與流程改造，把AI變成可持續的競爭力。

_{*AI算力（Artificial Intelligence Computing Power）：指的是支撐人工智慧模型訓練與推論所需的計算能力，是電腦處理海量數據和複雜演算法的強度，以FLOPS（每秒浮點運算次數）或TOPS（每秒兆次運算）等單位衡量，能決定模型訓練速度與複雜度，成為全球科技競賽的關鍵基礎，由GPU、TPU等高效能晶片組成，通常集中於AI算力中心，雲端租用與自建是企業獲取算力的方式。}

AI產業如何與現有企業結合？

若AI產業要與現有企業有效結合，關鍵要把AI當成「改善營運與決策的能力」，而非單一系統或工具。公司可先從最明確的痛點切入，例如：客服自動化、行銷投放優化、供應鏈預測、品質檢測、文件整理與報表生成...等，快速做出可量化的成果。接著擴大AI應用到跨部門流程，例如：把銷售、採購、庫存與生產資料串起來，讓AI協助預測需求、降低成本與縮短交期。

在合作模式上，企業可依成熟度選擇，方案如下：

• 導入現成AI解決方案，速度快且可控制成本
• 與AI服務商共同客製化，控制成本也更貼合流程
• 建立內部AI團隊，搭配外部顧問做長期治理

無論採用哪種模式，都必須先做好資料盤點與資料治理，並同步建立風險控管與使用規範，才能確保AI應用穩定落地、可擴充且符合法規需求。

如何在公司組織內部推動AI發展？

想要在組織內部推動AI發展，其核心目標是要讓AI實務上的「產業AI化」思維切入，變成企業的長期能力，而非一次性的工具導入。建議先鎖定營運痛點，例如：客服、報表、品質檢測、需求預測...等，以小型且可量化的專案快速驗證價值，再逐步擴大到跨部門流程整合與中長期AI Roadmap。以下為您整理在公司組織內部推動AI發展的方式：

建立AI共識

企業需先訂出清楚的AI轉型目標與衡量指標，並讓高層、管理者與執行單位對「AI要解決什麼問題、做到什麼程度」形成一致期待，避免因目標落差造成推動卡關。

資料治理與風險控管

資料治理與風險控管是AI成敗的底層關鍵，AI效果高度依賴資料品質，因此，導入前應先盤點資料來源、建立整合與清洗機制，並同步做好安全管理與權限控管，讓資料能持續更新且可被信任，降低資料錯誤與資安風險。

培養AI人才與能力

培養AI人才與能力則是確保AI能落地的組織條件，即使採用外部解決方案，內部仍需具備理解、對接與專案管理能力，並透過跨部門協作與流程再設計，讓AI融入日常營運，而不只停留在測試或展示階段。

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