生成式AI, 數位轉型, 觀點 生成式 AI 衝擊新聞產業，「信任與真實」才是價值核心 觀察國際趨勢，可以發現主要民主國家對新聞 AI 的政策，已從初期的「促進創新」，轉向以「公共利益與社會風險控管」為核心。各國政策開始聚焦：出了錯誰負責？媒體是否具備揭露與事後問責的制度？這代表新聞 AI 議題已從技術升級，提升至民主治理的層次。
資料治理, 主權AI, 可信任AI, 觀點 從數據孤島到實證決策，台灣 AI 時代的治理解方 數據品質與標準化是數位轉型成功的關鍵，然而，落實數據治理在台灣行政實務上仍面臨諸多瓶頸。人工智慧科技基金會透過專家會議深度盤點數據轉型過程中的實務困局。本篇將聚焦於執行端的真實困境，提出資料治理應以實證決策為核心，藉此提升行政效率並解決高齡化等國安課題。
數位轉型, 資料治理, 創新, 觀點 以循證治理與法制藍圖，開啟台灣 AI 轉型路徑 人工智慧科技基金發揮「對話平台」的角色。期許透過多方對話，協助產官學界在資料創新的路徑上步調一致，共同解決法規挑戰，加速台灣數位轉型並建構穩固的主權 AI 發展藍圖。
觀點, 台灣產業AI化調查, 台灣AI新創地圖, 台灣AI生態系地圖, 可信任AI 2025 AIF 年度報告：從技術突破邁向治理與價值的轉折點 「對台灣社會重要，沒有人做但需要做、而且我們能做的事情，就要趕快做，」這是AIF多年堅持的主張。秉持推動台灣產業 AI 化的使命，整合產官學研能量，我們持續透過系統化調查與在地研究，致力於深入理解產業AI化的現況與挑戰，並且在許多企業的共同贊助下，進行多次量化及質化研究，以做為政府循政治理及企業掌握趨勢的重要依據。
新創, 精選書單, 觀點 《泰山經濟學：從Spotify看善用破壞性創新轉型的八大原則》~推薦一本關於顛覆與轉型的必讀之作 各個產業數位化時，傳統的衡量方式會失去一大部分的真相，數位經濟無所不在，但相關的統計數字卻找不到。數位時代思考所謂的壟斷與實體世界產業的壟斷，是有相當不同的效應。面對複雜巨量資料海，要怎麼利用資料及如何戰略性思考，例如，如果市占率變小但是餅變大很多……。
精選書單, 觀點 經濟預測革命：從混沌理論到大數據的決策新科學 傳統經濟學和複雜經濟學從基本假設到方法論，都有相當大的差異。例如，傳統經濟學的基本假設「理性人」，假設人都是理性的，會根據預算限制進行計算，以追求利益與效用的極大化。但複雜經濟學將用更大的「生態系」框架，將人視為為生態系中的不同「物種」，會依照各自既定的行為模式採取行動，不一定會進行復雜的理性計算。
資料治理, 策略觀點, 觀點 企業建立數位信任的核心：資料治理 面對法規要求，產業觀點也正經歷一場典範轉移。根據《2026台灣資料治理發展洞見與趨勢報告》，資料治理已從後端的技術維運，轉變為「核心策略資產」，企業必須將其視為「成本中心」，轉型為能驅動商業價值的「獲利引擎」。
數位轉型, 產業案例, 觀點 從行政勞動到深度陪伴，屏慈聯用 AI 實踐有溫度的長者服務 在屏東縣慈善團體聯合協會，AI工具的使用不再是年輕人的專利，而是一場讓資深專業者發光發熱的實驗。他們不靠強制命令，而是透過「看得到的便利」點燃學習熱忱，成功讓 AI 成為社工最強大的副手。從減少繁瑣行政流程，到主動偵測長輩的憂鬱傾向與物資缺口，運用科技，提升非營利組織的服務能量。
人才培育, 資料治理, 策略觀點, 觀點 CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構 過去我們總是在燃料不純（髒資料）且零件不足（人才荒）的情況下硬著頭皮開賽車，導致 CIO 必須不斷停下來救火。2026 年的生存戰略，是透過「濾油器（資料治理）」提煉高品質燃料，並引入「自動維修與輔助駕駛系統（AI 工具）」，在人力不增的情況下，依然能跑出十倍速的成績。
