AI浪潮席捲全球，首屆「AI創新百強」評選不只是競賽，更像是對台灣企業體質的一次總體檢。透過9位評審的深度觀察，商周看見高科技產業深厚的數據護城河，也看到中小企業在資源有限下的靈活突圍。
然而，在評選過程中，多位評審指出了一個共通的關鍵誤區，許多企業仍分不清楚「數位化」與「AI化」的本質差異。
你是把工作交給電腦，還是交給大腦？
許多參賽企業在清單中列出導入ERP、OCR或微軟 Copilot，便認為已完成AI轉型。對此，評審團給出了更嚴謹的定義。
龍華科技大學副校長柯淑芬解釋，「數位化是將任務交給軟體或系統完成；而AI化更核心的價值在於學習、判斷與預測。」她舉例，單純辨識出畫面上的人「有無戴安全帽」屬於數位技術；但若系統能進一步判斷該員行為是否具有潛在攻擊性，並主動預測風險、通知保全，這種具備決策判斷的能力，才稱得上是AI化。
中原大學機械工程學系特聘教授鍾文仁則分析，數位轉型的初衷是蒐集數據，為智慧製造鋪路，「數位化是讓資料就位，AI化則是讓資料產生智慧」。釐清這層地基，我們才能精準剖析台灣企業在「產、銷、人、發、財、資」6大面向的真實應用進度。
生產：從良率檢測走向經驗傳承的知識活化
製造業是台灣的命脈，但數據孤島仍是普遍挑戰。過去工廠數據散落在ERP或MES系統中，如同未經開採的礦區。本次評選評審最看重的是AI是否已觸及最難傳承的「隱性知識」。
台灣大學資訊管理學系教授李家岩以漢翔航空為例，指出該公司透過AI將師傅的維修經驗數據化，不僅解決了技術斷層，更延伸至供應商整合與成本預測。
陽明交通大學人工智慧系統檢測中心主任陳添福則提到，李長榮化工是少數利用 GenAI歸納生產瑕疵問題的企業，甚至開發了能解讀專利與文獻的AI助手。這證明製造業的AI應用已從單純的影像檢測，跨入更深層的知識管理與研發賦能。
行銷：超越文案生成，進入顧客的生活情境
行銷雖然是AI導入門檻最低的領域，卻也最容易流於表面。評審發現，多數企業僅停留在生成圖文，卻難以論證其與營收的因果關係。
「真正的價值在於AI能否介入顧客的生活情境。」成功大學企管系教授周信輝舉例，家樂福推出的AI侍酒師與食譜服務，不再只是推銷單品，而是提供場景建議。當消費者面對琳瑯滿目的葡萄酒不知如何選擇，或站在生鮮區苦惱晚餐煮什麼時，AI不再只是冷冰冰地推銷特價單品，而是能根據顧客當下的品酒情境或料理需求，提供客製化建議。
周信輝另指出，「信義房屋有一個AI資料平台，圍繞這個平台，它不單做廣告審查，更擴及到地理位置、周遭生活圈，並做了智慧配對。」 他分析信義房屋AI系統不再只是丟出一堆符合預算的房子，而是根據客戶的生活型態數據，主動媒合最適合的生活圈，幫客戶找到有溫度的家，而不僅僅是冷冰冰的資產。
人資：從人力遞補轉向員工賦能
人資正經歷從庶務到人才經營的轉型。針對招募端如「打地鼠」般的補人壓力，台灣師範大學科技應用與人力資源發展學系優聘教授張敬珣指出， AI的價值在於解放人力，讓HR能騰出時間進行深度面談，確認企業與求職者的契合度。她強調，「AI不是讓人丟掉工作，而是讓人有時間做『更像人做的事』。」
在培訓上，她則讚賞104人力銀行「由下而上（Bottom-up）」的競賽模式，透過讓年輕世代擁有話語權來激發參與感。張敬珣認為，當AI承接了假單查詢等瑣務，HR才能回歸情感聯繫與職涯輔導，發揮人資夥伴（HRBP）不可取代的核心價值。
研發：告別小確幸應用，建立系統性的知識中介
在研發領域，評審團觀察到台灣企業雖有嘗試，但多數缺乏長遠的戰略架構。陽明交通大學科技管理研究所退休教授徐作聖指出，目前的應用多屬「小確幸」式的點狀探索，例如僅導入外部工具輔助撰寫程式碼，缺乏系統性的架構開發。
真正的研發轉型應是朝向「知識中介（Knowledge Intermediation）」邁進。少數領先企業已展現此類雛形：研華被評審認為具備較完整的系統性思維；鴻海則利用AI整合跨國子公司的研發投資數據，解決龐大組織的管理痛點。企業若能將內部的AI能力轉化為可傳承、可檢索的知識體系，研發才能從單純的工具使用，升級為企業的策略資產。
財務：從保守後段班，翻轉為決策支援的策略大腦
財務部門因涉及法律責任與數據精準度，通常是企業導入AI最為謹慎、也最晚啟動的環節。政治大學會計學系教授陳宇紳分析，財務資料容錯率低的特性，使得資源往往優先配置於其他部門。
陳宇紳認為，鴻海是在財務應用上相對成熟的案例，透過AI串聯全球100多家子公司的財務資訊，並抓取外部數據進行同業分析與前景預測，將繁雜的稅務管理轉化為輔助高層決策的關鍵情報。這顯示財務部門若能跨越精準度的門檻，將能從組織的守門人轉型為策略大腦。
資訊：打破成本思維，化解IT與AI衝突
在這次競賽中，多數企業的資訊部門（IT）理所當然地被視為推動AI的主責單位，但這往往是執行瓶頸的開始。陳添福指出，兩者的組織靈魂在本質上是衝突的，IT部門的核心使命是管理基礎建設與資安，追求的是穩定、防損與控管風險，因此在企業內部多被視為規避支出的成本中心。
然而，AI的本質並非單純的軟體升級，而是一項追求加成效能的投資工具。若企業沿用管理「水電費」的防禦性思維來主導AI發展，IT部門往往會因為擔心資安風險或系統穩定而綁手綁腳。
「這並不代表一定要成立全新的獨立單位，」成功大學工業與資訊管理學系特聘教授黃宇翔接續這個議題給出了實務解方。
他認為，關鍵在於打破IT與業務單位之間的藩籬，建立一個具影響力的跨部門整合機制。他以台灣中油為例，雖然是體制較硬的國營事業，但透過設立跨部門的AI推動辦公室，成功讓研發單位的專業技術與現場單位的實務需求對接。這種由領頭羊帶動的整合模式，比單純將任務交辦給資訊部門更具成效。
總結首屆百強評選，台灣企業已邁出第一步，但多數仍停留在單點專案。李家岩提醒，未來的挑戰在於如何將「點」連成「線」與「面」，創造一加一大於二的綜效。
未來的贏家，將是那些能釐清數位化本質、敢於打破部門藩籬，並將AI植入決策體系的變革者。對於資源有限的中小企業，陳添福則給出實務建議：不一定要追逐大模型，利用高品質的領域資料（Domain Data）訓練專屬小模型（SLM），將是更具競爭力的出路。
核稿編輯：康育萍、黃巧惠
