面對熱切的 AI 期望，台灣準備好迎接新一波產業典範轉移了嗎？
而在對 AI 未來熱切的期望中，台灣產業擁抱 AI 的現況如何？我們準備好如何迎接這一波產業典範轉移了嗎？這是 Google Cloud 與 AIF（人工智慧科技基金會）合作《2024 台灣企業 AI 準備度調查》的初衷。
什麼是 AI 準備度？顧名思義，藉此調查，希望能夠知道目前台灣企業在開始導入 AI 之前做了哪些準備，從基礎設施、數據、人員技能和經營策略等方面的調整。這是衡量組織是否能夠應用 AI 的起點，是決定是否能夠成功的重要關鍵；不只能應用在企業，也可以用以評估國家。
例如根據 Oxford Insights 公佈的資料，2023 年台灣的 AI 準備度排名全球第 18，這個調查所使用的指標包括政府政策、AI 治理、基礎設施、數據與技術等四大面向。
而英國 Tortoise Media 公布的 2023 年全球 AI 指數排名，則使用「投資、創新與實踐」三大面向來評估全球 62 個國家。美中分居前二名，新加坡第三、韓國第六，台灣則是排名 26。
不同的指標會影響最終結果，無論是對於國家或企業而言都是如此，因此。若將目光移到台灣產業，目前我們準備好了嗎？與全球國家整體評比不同的是，每個國家有其產業特色，AI 發展路徑並不相同，必須加入對於在地不同產業的了解才能擬出較符合真實的指標。
因此，AIF 從 2019 年即開始進行「台灣產業 AI 化大調查」，初期從企業人才技能評估的角度出發，延伸至企業策略、領導風格以及組織等面向。在 2022 年疫情過後，則轉以企業為主體進行整體 AI 應用能力評估。在參考全球研究相關文獻及分類建議之後，將AI應用能力分為經營、人才及技術應用等三大面向，將分數加總平均。依據分數不同分為四個群組，並針對每個群組提供後續導入 AI 的建議方案。
而根據連續兩年「台灣產業 AI 化大調查」的結果，發現台灣企業在導入 AI 應用的比例並沒有想像中那麼高，大約僅有三成左右；同時資通訊產業整體分數領先，與傳產及政府部門的差距相當大。所以，顯然還有許多企業必須從初期的準備起步，盡快展開導入 AI 應用的行動。
AI 準備度調查有哪些面向？根據 GCP 與 AIF 在全球及台灣推動產業 AI 化的經驗，並參考相關研究，AI 準備度包括以下五項：
- 數據力：企業有足夠數據，並有完整資料策略，以便發揮資料的最大價值。
- 創新力：組織文化能夠接受AI技術導入時經常面對的錯誤，並能夠及時調整，靈活進行組織調整隨時因應新的分工。
- 技術力：企業已能將AI應用於企業中，具備足夠AI人才，並擁有自行建置與維護AI模型的能力。
- 治理力：企業董事會了解AI應用的機會與侷限，並能確保 AI 的安全性與隱私，掌握並避免AI可能造成的風險與傷害。
- 運算力：對於發展 AI 的運算環境已有妥善策略與規劃。
每一個面向的概念，都各自發展出具體指標，並透過問卷訪問方式，邀請企業相關部門主管或負責人確實填答。除此之外，再依據問卷結果，我們邀請相關領域專家學者，分析數據所呈現的現象背後各自代表哪些意義，並提出具體建議，希望能夠讓企業在著手準備 AI 技術導入時，有明確的方向感與目標。
在經歷PC、網際網路、行動、雲端及大數據等不同階段後，台灣一直扮演全球重要的硬體協力夥伴。很多人說，AI 是第四波工業革命，將驅動全球產業的典範轉移，創造全新格局。
過去兩、三年由於生成式 AI 崛起造成的大量需求，台灣 AI 算力供應鏈相關企業突飛猛進。再下一步呢？當 AI 應用創新大量出現之後，台灣的企業應該如何著手準備下個世代的核心競爭力？如何重新找尋在全新生態系中的定位，還能夠共創新局？這本《2024 台灣企業 AI 準備度調查報告》將是一個重要的起點，也標示著台灣即將邁入一個新的里程碑。