產業 AI 轉型的系統性挑戰：從技術到文化的全面瓶頸

前言：轉型之熱與落地之難——生成式 AI 的雙重效應

在當前全球數位經濟的浪潮中，人工智慧（AI）已成為驅動產業升級與創新的核心動能。特別是 生成式 AI（Generative AI, GenAI） 的爆發，極大地降低了技術的入門門檻，使內容生成和流程優化變得觸手可及，同時也以前所未有的速度加速了所有產業進行轉型的必要性。然而，對於絕大多數企業而言，「AI 轉型」的實踐之路遠比概念宣傳艱難。這場轉型不只是購買新的軟硬體，而是一場涉及數據基礎、技術整合、人才重塑與組織文化再造的系統性工程。企業在推動 AI 落地時，面臨著來自 技術與數據、人才與能力、以及策略與組織 三大面向的複合式挑戰，這些挑戰相互牽動、彼此強化，共同構成了 AI 轉型成功的關鍵瓶頸。

 

一、 技術與數據的挑戰：AI 轉型的基石與 GenAI 的新負擔

這是最直接而且基礎的障礙難關；AI 模型的優劣取決於數據的品質，而數據的治理與技術的整合，往往是企業轉型的第一道難關。而生成式 AI 雖然功能強大，但也引入了新的數據與運算複雜度，提高了轉型的技術門檻。

1. 數據品質與治理的困境（Garbage In, Garbage Out）

數據是 AI 的燃料，但多數企業的數據基礎設施尚未健全，這構成 AI 轉型的最大障礙。數據分散於不同的資訊孤島（Data Silos），難以形成企業單一視角的效果。而數據本身的品質問題則更為致命：

• 數據孤島與異質性： 營運數據散落在 ERP、CRM、IOT 等不同資訊系統中，格式與定義不一，導致數據整合工作量極大。

• 數據品質低落： 企業存在大量缺失值、錯誤標註、格式不標準的「髒數據」（Dirty Data），再加上缺乏有效的數據治理機制，使得數據資產無法有效累積與應用。

• 標註資源匱乏： 對於將要支援複雜的電腦視覺或自然語言模型的數據，需要大量專業人員進行數據標註（Annotation），這是一項耗時、高成本且需要高度專業知識的工作。

若無法投入相對資源進行數據清洗、標準化與建立統一的數據湖（Data Lake），任何精密的 AI 模型都無法產生可靠的預測與決策，最終導致「垃圾進，垃圾出」（Garbage In, Garbage Out）的窘境，侵蝕企業對 AI 轉型的投資信心。

2. 技術選型、傳統架構衝突與 GenAI 的擴展性難題

AI 技術的生態系複雜且變化快速。企業不僅要面對傳統機器學習模型的部署挑戰，GenAI 的出現更將技術複雜度提升到新的層次：

• 巨量模型的運算成本（Inference Cost）： 大型語言模型（LLM）的訓練和推理（Inference）需要龐大的 GPU 算力。企業即使選擇使用雲端 API，也必須面對遠高於傳統 AI 模型的訂閱與營運成本壓力。在追求效益最大化的同時，如何優化模型大小、選擇合適的硬體架構，成為企業財務上的巨大挑戰。

• 整合複雜度與 RAG 應用： 因為企業營運機密原因，不常使用通用的 LLM 解決問題，多數需要將外部 LLM 安全、有效地與企業內部的專屬知識庫結合，而這通常需透過 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 檢索增強生成) 技術實現。RAG 的建構涉及數據嵌入、向量資料庫管理、檢索策略設計等多層次的技術堆疊，其複雜度將遠高於傳統的軟體資訊系統。

• 傳統架構的衝突： 舊有的 IT系統 架構（如地端伺服器或缺乏彈性擴展能力系統）難以支撐 GenAI 所需的即時性、高併發（High Concurrency）和大數據傳輸需求。新舊系統的衝突與資料流的轉換，增加了技術複雜度和失敗風險，甚至可能導致整體系統不穩。

 

二、 人才與能力的挑戰：轉型成功的關鍵鈕與 GenAI 的新技能需求

人才是 AI 轉型能否成功的決定性因素。而GenAI 雖然降低了開發門檻，卻創造了對兩種截然不同人才的急迫需求，使得企業人才鴻溝（Talent Gap）更加劇烈。

1. GenAI 時代下的複合型人才鴻溝

產業需要的人才類型發生了變化，強調跨域知識的整合能力：

• AI 應用人才： 企業急需能精準定義問題、理解 LLM 能力、並能撰寫有效提示詞（Prompt） 的人才。這類人才不需要深厚的演算法背景，但必須高度理解業務流程、使用者體驗與 GenAI 的交互邏輯。他們是「人機協作」時代的橋樑，也是把技術到應用的價值創造主角。

• AI 開發人才： 這類人才負責模型微調（Fine-tuning）、RAG 系統建構、以及確保 GenAI 服務的安全性與合規性。他們處理的數據量和模型規模比以往更大，且必須具備雲端運算、DevOps（開發運維）和 AI 專業知識，技術要求達到新的高度。

這種複合型人才的缺乏，導致企業無法將 GenAI 的潛能轉化為實際的、可控的商業價值。

2. 組織整體 AI 素養的匱乏與新風險認知

AI 轉型要求組織整體思維的轉變，而 GenAI 的出現，使得「AI 素養」的要求增加了風險認知層面。

• 中高層缺乏策略視角： 領導者可能被 GenAI 的快速成果誤導，過度投資於單一技術，缺乏將 AI 應用與企業長期策略目標結合的清晰路線圖。他們未能從組織結構、人才儲備和流程重組的系統性角度來規劃轉型。

• 基層員工缺乏風險認知： 員工可能因操作便利而過度依賴 GenAI，但在使用過程中，缺乏對 幻覺（Hallucination）、數據洩露 或 版權 風險的警覺。例如，員工將企業機密文件輸入外部 GenAI 服務以求總結，可能造成數據意外洩露，帶來潛在的法律風險。

缺乏足夠的 AI 素養，使得企業難以建立起數據驅動的文化，也難以安全、合規地擴散 GenAI 的價值。

3. AI 模型需要「終生護理」的挑戰（MLOps 人才不足）

AI 模型一旦部署到生產環境，其挑戰才剛開始。企業常常誤以為模型像傳統軟體一樣，開發完成就一勞永逸，但事實並非如此。模型需要專業的「終生護理」：

• 核心問題：模型會「變笨」： 由於真實世界的數據（例如消費者行為、市場趨勢、產業標準）會不斷變化，模型隨著時間推移，預測的準確性會逐漸下降（專業術語稱為「模型漂移」），所以需要持續對模型再訓練或調整設定參數。

• 維護人才與系統的缺乏： 企業普遍缺乏能像「模型醫生」一樣，即時監測、診斷並自動修復模型的人才和系統。這些專業人員負責建立自動化的監控、重新訓練和部署流程（即 MLOps），確保模型在運營中始終保持高準確度。

• GenAI 時代的複雜性： 對於大型語言模型（LLM）來說，維護的複雜性更高，因為需要確保 RAG 知識庫的即時更新、微調模型的數據質量，以及多個版本模型的穩定管理。

影響： 缺乏這種「終生護理」能力的人才，企業AI 專案最終會因模型失效而停擺，導致企業對 AI 的信任度下降，並中斷後續的投資。

 

三、 組織與策略的挑戰：缺乏變革的決心與方向

即使技術和人才問題得到解決，組織結構和文化上的阻力也可能使轉型功虧一簣。這是企業 AI 轉型的深層次障礙。

1. 缺乏堅定的高層支持與清晰的願景

AI 轉型是一項長期且高風險的投資。如果高層管理者缺乏對 AI 長期價值的堅定信念，很容易因為短期內看不到效益或面臨初期挑戰而中止專案。

• 投資回報週期長： AI 轉型的投資效益往往需要數年才能顯現，與企業追求的短期財務目標容易產生衝突。

• 跨部門協作的必要性： 成功的轉型需要一個清晰的、跨部門協作的 AI 願景，並將其融入企業的 DNA。缺乏此一願景，AI 專案將各自為政，成為缺乏協同效應的 IT 試點項目。高層必須主導打破部門壁壘，推動數據與資源共享。

2. 組織結構與流程的僵化

AI 應用往往需要打破部門之間的界限，實現數據和流程的重組。然而，許多企業的組織結構僵化，部門隔閡高聳，本位主義嚴重：

• 數據與資源壟斷： 各部門因權責劃分或數據保護意識過度，不願共享關鍵數據，導致 AI 專案難以獲得足夠的訓練數據。

• 流程適應性差： 傳統流程的設計是基於人工操作的邏輯，與 AI 驅動的自動化流程格格不入。例如，GenAI 能夠在數秒內完成報告初稿，但若流程要求嚴格的多層級人工審批，AI 的效率優勢便無法體現，需要進行大規模的業務流程再造（BPR），但相對變革阻力巨大。

3. GenAI 帶來的倫理、合規與信任爆炸性風險

隨著 GenAI 應用範圍擴大，模型的「黑箱決策」、對用戶的潛在偏見、以及數據隱私保護等倫理和合規風險日益凸顯。企業必須將這些風險視為策略的優先級。

• 核心風險：幻覺與不實資訊： GenAI 最大的風險是產生看似合理但實際上錯誤或虛構的內容（Hallucination）。這對依賴資訊準確性的產業（如金融、法律、醫療）構成極高風險，要求企業必須建立「人機協同審核」機制。

• 版權與智慧財產權： GenAI 的訓練數據來源可能涉及版權爭議，企業必須確保其應用模型或生成內容不會引發法律訴訟。這要求企業建立嚴格的內容版權篩查與責任歸屬規範。

• 數據隱私與洩露： 員工若將敏感數據輸入到外部 LLM 中，可能造成企業數據意外洩露，違反數據保護法規。

企業必須投入資源確保 AI 系統的公平性、透明度與可解釋性。一旦 AI 決策引發重大爭議或違反法規，將導致用戶和市場對企業失去信任。

 

結論

產業 AI 轉型的挑戰是多維度且相互交織的。數據是基礎，技術是手段，而人才是核心。在 GenAI 時代，企業必須重新認識到技術的雙面性：它既是強大的工具，也是巨大的風險源頭。真正的突破點在於：建立健全的數據治理體系、培養具備跨域能力的複合型人才（尤其是 GenAI 應用人才）、並從高層推動組織文化的全面變革，同時將 GenAI 的倫理和合規風險視為策略的優先級。 只有將這些系統性挑戰視為一體，企業才能真正從 AI 中獲取長期、穩定的競爭優勢，成功渡過轉型期。

文/資策會教研所 張育誠所長