台灣中小企業導入AI的核心痛點與解方

依據KPMG於2025年所提出的《台灣產業AI應用趨勢與展望報告》中指出，超過半數的國內企業已導入或規劃導入AI工具至營運流程中，其中約12%已在整體營運佈署使用，約25%處於部門應用階段，另有17%則正在規劃導入；其中，企業導入AI的主要期待集中在降低人力成本、提升產品與服務效率以及改善行政流程效率，各佔比例約 43%、41%及40%；而推動AI應用的最大挑戰則是人才問題，約佔45%，其次是導入成本過高約佔42%與風險難以評估約佔32%。_[1]

這樣的調查結果對台灣中小企業有兩層意義，第一，中小企業也必需面對AI時代來臨所導致的智慧競賽；第二，雖然導入意願提高，但在人才、成本與風險治理上仍存在結構性弱點，若再對照其他的研究與中小企業實務案例，可以看出台灣中小企業在AI應用上呈現「高度焦慮、低度落地」的典型現象，經筆者於閱讀相關研究報告後，整理出中小企業於AI應用上所面臨主要的5項痛點如下所述：

一、企業資源與成本壓力

目前企業主在AI投資上最大的疑慮在於「看不見明確 ROI」，尤其是傳統產業與加工製造中小企業，普遍習慣以短期回收期作為投資評估標準，對於需要一年以上才能顯現效益的AI專案即會相對保守。

在國外研究中亦有相同的分析指出，中小企業在AI導入上面臨顯著的預算限制與工具成本壓力，許多中小企業認為AI專案不僅需要工具費用，還伴隨顧問費、系統整合費與持續維運等成本，對現金流較緊縮的企業而言，風險感相當高，故往往只能採取局部、試驗性應用，難以系統性布局以取得具體成效。_{[3] [4]}

二、數據與基礎環境不足

數據成熟度是中小企業AI成功的關鍵預測因子，然而多數企業仍停留在資料分散、格式不一、大量紙本或 Excel 管理的階段，使得AI模型難以取得穩定且可信的訓練與推論資料，相關研究亦指出，中小企業常見的問題包括：缺乏統一的資料規範、跨部門系統未串接、重要資料只存在個人電腦或紙本文件，導致「有資料但不可用」的情況，也形成AI工具應用導入無法落地的主要原因。_[5][6]

KPMG報告亦提醒，AI 專案成效不佳的根本原因之一，就是企業導入了各式 AI 工具，卻沒有足夠且品質良好的「真實企業數據」作為支撐，因此在 AI 轉型之前，應先建立資料治理地基，確保數據可用，並明確界定資料擁有者與使用者的角色與權責。_[1]

三、人才與內部能力缺口

不論是歐洲、北美或亞洲的研究，都指出中小企業普遍缺乏數據分析能力與AI專業人才，無論是資料科學家、機器學習工程師或能理解商業營運情境的AI解決方案設計者，對中小企業而言都難以吸引與留任，使得多數中小企業即使對AI有興趣，也常因為看不懂技術，無法評估供應商能力與品質而停滯在「觀望」階段。_[4][6][7]

台灣企業在KPMG調查中也有類似現象：45%企業認為人才缺乏是推動AI的最大挑戰，而未來一年約四成企業雖計畫進行AI相關人才培訓，但在具體培訓內容與職能架構設計上仍處於摸索階段。_[1]

四、組織文化與信任問題

多篇研究或報告亦指出，員工對AI的不信任與擔心被取代，是中小企業導入AI的重要阻力之一。管理階層若缺乏清楚溝通與變革管理機制，容易讓AI專案被視為「節省人力成本」的工具，而不是「增加效能」的夥伴，故進一步引發抵抗與消極配合，台灣中小企業在AI導入過程中也常出現「老闆很焦慮、主管很保守、基層很恐懼」的三角拉扯，導致工具導入後只是少數人使用或僅應用於詢答，並未融入日常管理流程，將更難以從制度面和文化面來說服員工支持AI應用的導入。_[2]

五、風險治理與法規疑慮

隨著各國AI法規與個資保護規範愈來愈嚴，中小企業在導入AI時將面臨更多監管風險與合規壓力，尤其在金融、醫療與涉及大量客戶資料的服務產業更為顯著，研究亦指出，許多中小企業因缺乏法遵與資安人員，對AI模型偏誤、生成內容責任以及資料上雲傳輸等議題感到不安，導致寧願維持既有流程，也不敢導入AI應用工具。_[4][8]

KPMG於報告中亦建議，企業在思考AI治理時，必須從組織策略與目標、風險偏好與投資報酬率三大面向出發，將AI控制措施與企業整體治理架構整合，而非將AI視為零散的技術專案，以完整的進行風險治理與法規的評估。_[1]

綜合上述說明，這五大痛點，幾乎在大多數中小企業於導入AI應用的過程中都能看到，只是強度不同，但若不正視並系統化解決，很容易讓企業停留在「只用ChatGPT問問題」的表層應用上，而無法把AI真正變成經營管理的核心工具。

如同上節內容所述台灣中小企業目前在AI應用上是呈現「高度焦慮、低度落地」的現象，如何有效及有序的導入，相信是目前企業最迫切需求的項目，而本中心在過去協助企業進行智慧製造轉型的過程中，亦看到了類似的場景，在整合顧問們於該時期導入的成功經驗後，建議企業可採用以下的AI應用方案導入思路，讓企業得以有序的進行AI應用的導入工作。_[2][4][7]

一、從「減焦慮」開始，鎖定小而明確的試點場景

面對成本與投資風險的焦慮，中小企業不適合一開始就啟動大型AI轉型專案，而應採取「一痛點、一流程、一場域」的小規模試點策略，實務上可採以下步驟進行推動：

1. 鎖定一個高重複、明確且痛感強的流程，並鎖定示範場域範圍，例如設備異常維修、品檢判定、週報表彙整或常見客戶問答。
2. 以短週期3~ 6個月為專案時程，清楚設定改善項目的效益指標，例如稼動率提升、異常偵測準確率、報表產出時間縮短等，讓導入效益具象化以進行專案ROI的評估。
3. 將專案切分為概念驗證（POC）→小規模導入→擴大應用等三階段，並預先設計停損與調整機制，降低企業主投資焦慮。

應用這樣的做法不僅能讓企業主願意嘗試，也能讓員工在短期間看見具體成效並了解AI應用工具導入的效果，如以一個簡單的POC 概念驗證階段 ROI 試算框架：ROI=（POC期間可確認效益−POC成本）／POC成本×100%，讓改善成果數據可視化，讓老闆立刻「看見」管理效益，對於後續擴大導入時將更容易接受。

二、先做資料治理，再談AI效益

對於數據與基礎環境不足的問題，KPMG報告中亦明確指出，AI轉型的核心基礎是資料治理，而不是買工具，故這將是AI應用工具導入成功與否最大的重點所在，建議中小企業可採取輕量化資料治理路線，先配合選定的痛點及示範場域範圍進行盤點與資料治理工作，而非全面性的展開，_[1]實務上可採以下步驟進行推動：

1. 先盤點試點場域相關的關鍵表單、統計方式與資料管理狀況，例如設備點檢紀錄、工單與工時資料、機時資料、品質異常與客訴紀錄、檢驗結果…等文件格式與資料統計與儲存方式。
2. 建立資料的標準格式與編碼方式，例如統一欄位命名、格式、時間戳記與其他欄位的填寫方式，避免未來對接AI工具時無法運用而出現大量需重新清理的成本。
3. 逐步導入能支援視覺化與查詢的BI或知識管理平台，讓資料有完整的管理模式，才能從「看不見」變成「看得懂、找得到」的程度，為後續AI應用做好準備工作。

在這邊也特別提醒，資料的治理工作不需一次做到教科書上的完整架構，但必須與實際AI要應用的場景緊密連結，才能讓導入成本與效益成正比，也才能讓AI應用工具達到落地且穩定運行的目的。

三、採用「共創模式」補足人才缺口

在人才與能力不足的情況下，中小企業若單靠外包開發，容易導致工具落地後與現場流程脫節或知識完全掌握在技服業者手中，建議較可行的做法是採用「顧問＋SI技服業者＋企業AI團隊」的共創模式，實務上可採以下步驟進行推動：

1. 由顧問於前期負責協助釐清企業痛點，並進行改善設計流程與指標架構。
2. 由SI技服業者負責具體AI模型、程式開發、系統整合與現場安裝工作，並配合顧問與企業的需求共同調整。
3. 企業內部建立AI團隊，由懂現場痛點的主管與關鍵使用者參與需求盤點、測試與持續優化，以確保工具不脫離日常管理運作，讓AI能力在組織內自然擴散，而不是只停留在少數IT人員身上。

在這邊也特別提醒，為使開發的模型或工具能合乎現場的需求，故AI的導入工作切勿以傳統的系統導入概念進行，IT人員的角色將要變為協助，開發過程需以懂現場痛點的主管與關鍵使用者為核心，如此才能真正掌握解決痛點的關鍵，提高AI應用工具落地成功機率。

四、用人機協作來重塑組織文化

面對組織文化與員工的信任問題，中小企業需要改變管理思維與溝通方式，要從AI取代人節省成本的想法轉向AI幫人做事，讓人專注於創造工作價值的想法，實務上可採以下策略方案進行推動：

1. 在POC試點專案中刻意選擇替員工減少低價值工作的場景，例如自動整理報表、預先彙整會議紀錄、初步整理品質資料與數據分析等重複型的工作，讓員工建立信心。
2. 除改善成果分享外，需將成效以釋放出來的時間如何被再應用的角度呈現，例如讓品管人員有更多時間做根因分析，而不是只做填表、判定與統計的工作。
3. 強制全員參與AI知識的學習，並透過表揚與獎勵機制，讓願意嘗試AI的員工成為內部AI大使，帶動同儕學習並逐步建立信任，創造更優質的組織文化。

在此也特別說明，因AI時代的來臨目前媒體上常見的訊息多是因為AI工具的發展某某大型企業又裁員多少人，氛圍上已經讓大部份的員工感受到的是取代職位的概念，因此在推動的過程中，企業要先進行必要的宣告工作，讓員工可以放心應用。

如同旭榮集團執行董事黃冠華於財團法人中國生產力中心（CPC）2026年7月3日舉辦的「閱讀趣」首場論壇分享會中以「傳產推動AI與組織轉型的實踐之路—以旭榮集團為例」為題，指出旭榮首創傳產「AI長」職位，推動AI種子培訓與共治文化，並強調「AI愈快，人更要慢」的理念，科技變革的核心在於人才與文化的重塑而非工具，企業須保有深度思考力才能創造長期價值，AI是幫助他們提升專業價值的宣告方式，讓員工可以放心接受，則AI導入的阻力自然會下降。

五、簡化AI治理與風險管理

針對治理與法規風險，中小企業不必一開始就建立完整的AI治理委員會及相關的管制措施，才不致於尚未開始應用即設定了一連串的機制讓企業內部員工望而却步不敢前行，但AI導入的過程中確實仍要設定一些管理原則，才不致產生無法挽回的錯誤，故建議以下幾點管理原則讓企業於導入前有遵行的依據：

1. 在每一個AI專案啟動前，需檢核資料來源是否合法合規、模型使用是否涉及敏感個資或高風險決策，並訂定其使用邊界。
2. 設置「人類在迴圈中」（Human-in-the-loop）的審查機制，確保AI結果不直接單獨決定，尤其是高風險事項，例如重大財務決策或醫療診斷等議題。
3. 建立簡單的錯誤回報與修正流程，首先需讓AI工具具備推論過程說明與即時警示的能力，才能讓使用者可於AI發生錯誤時快速反饋，並可透過顧問、技服業者與內部團隊共同修正模型，以降低管理階層在使用上的顧慮，也可讓 AI 應用更容易獲得法遵與資安單位的支持。

在這邊也特別提醒企業於導入AI的過程中不應只追求效率，更須重視治理與風險管理，但也不宜過嚴，企業應建立必要的AI治理機制，內容需涵蓋資料品質、隱私保護、模型透明性、資安防護及法規遵循，並明確界定人機權責，定期監測與持續改善，才能在可信賴、可管理、可追溯的治理架構下有效降低AI風險，發揮AI創新價值實現企業永續發展。

結語

AI對台灣中小企業來說已不再只是科技話題，而是實實在在的經營議題，由KPMG的調查亦顯示，未來一年約三成企業將提高AI發展預算，近四成企業計畫加強AI相關人才培訓，顯示企業已意識到將AI深植營運之中。

然而，若導入策略仍停留在追工具潮流，未從資料治理、人才培育、組織文化與治理架構全盤思考，反而可能只是另一波短暫的數位浪潮，而對中小企業而言，最危險的選擇往往不是嘗試，是持續觀望錯過重塑商業模式與改造營運體質的機會。

AI成功與否，關鍵不在於模型多厲害，而在於你願不願意把經營管理問題攤開來，讓數據與流程接受檢驗，再用合適的工具去支援，而不是取代人的判斷，如果企業能從設備、品質、流程、決策與知識這五個面向，善用AI工具把每一個痛點都轉化成具體的AI應用實例，那麼AI就不再只是科技展上的展示品，而會變成日常營運中看得見、算得出的競爭力。

【註】

1. KPMG(2025),台灣產業AI應用趨勢與展望報告
2. 翁淑美(2025),企業主AI焦慮與轉型：從恐懼到競爭力，台灣中小企業主的AI策略指南
3. OneAdvanced PR(2026), Overcoming AI adoption challenges in 2026 - OneAdvanced
4. Canada’s Institutes(2025), The SME AI adoption blueprint
5. Sascha Metzger(2024), SMEs struggle to implement AI — Here's why
6. Copenhagen Business School(2019), Barriers to Adopting AI Technology in SMEs
7. KTH Industrial Engineering and Management Industrial Management (2021), Challenges of AI Adoption in SMEs
8. 台經永續協會林金榮(2025),洞察觀點|導入AI六大雷區，最後一種死最多！

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