思科調查：企業人工智慧準備度存在明顯不足

思科亞太、日本暨大中華區總裁 Dave West表示，亞太區是全球數位經濟的成長引擎，在各行各業中充分運用AI將有助於提升效能，更好地實現業務目標。思科『人工智慧準備度指數調查』提供寶貴的洞察，幫助了解企業組織對於人工智慧的準備度，清楚指引企業能更好的在AI驅動的未來中做好準備。

思科最新調查發現，雖然AI的應用在過去數十年不斷緩慢演進，但生成式AI的進步，加上過去一年開放予公眾使用，促使大眾更加關注AI帶來的挑戰、變化和新的可能性。雖然84%台灣受訪者認為AI將對其業務營運產生重大影響，但也帶來數據隱私和安全的新問題。調查結果顯示，81%台灣受訪者認為企業中存在的資訊不對等是處理數據時面對的最大挑戰。

不過，調查結果亦顯示台灣企業正採取各種積極措施，為邁向AI未來做好準備。97%台灣企業已制定或正在制定高效可靠的AI策略；逾三分之二(74%)台灣企業已做好充分或適度準備，僅4%台灣企業準備不足。其中可見企業管理層和IT主管十分重視AI的導入。這可能是由於絕大多數(98%)台灣受訪者認為在過去六個月部署AI技術的需要越趨迫切，調查亦指出IT基礎架構和網路安全是企業部署AI的優先事項。

思科台灣總經理林岳田表示，儘管台灣擁有一些全球領先的科技公司，但在AI的準備上，仍還有進步的空間。很高興得知，有97%的台灣企業組織已經制定了AI的策略，或正在努力制定中。思科迫不及待的想要協助企業，讓AI計畫能轉化為實際成果，進一步帶來業務上的成功。

主要調查結果

就企業的AI準備度而言，調查顯示僅19%台灣企業已做好充分準備；超過一半(56%)台灣企業準備不足或有限，其中5%為落後者(準備不足)，51%為追隨者(有限的準備)。其他調查結果包括：

• 迫切性：企業認為在失去競爭優勢之前，自己有最多一年時間實行AI策略。68%台灣受訪者認為在其企業開始蒙受重大業務損失前，他們最多有一年時間來實施AI策略。
• 策略：第一步是制定策略，大部分企業已取得良好進展。74%台灣企業已做好充分或適度準備，僅4%被評為準備不足。此外，97%台灣企業已制定或正在制定清晰明確的AI策略，顯示企業積極應對AI技術，但仍存在進步空間。
• 架構：網路無法滿足AI工作負載。全球95%企業清楚AI將增加基礎架構的工作負載，但僅30%台灣企業的架構具有較高的擴展性。逾半(55%)台灣企業在應對當前IT基礎架構中的新AI挑戰時只有中等或有限的擴展性。為適應AI不斷增長的發展能力和運算需求，超過三分之二(72%)台灣企業將需要更多數據核心圖形處理器(Graphics Processing Units，GPUs)以對應當前和未來的AI工作負載。
• 數據：企業必須重視數據的AI準備度。雖然數據是AI運作的核心之一，但也是企業準備最為不足的領域。相較其他核心面向，在數據方面準備不足的企業最多(12%)。81%受訪台灣企業中的數據存在一定程度的不對等或碎片化，為企業帶來嚴峻挑戰。因為整合各種來源的數據，並使其能適用於AI尤為複雜，這將會影響運用AI的程度。
• 人才：企業對AI技能的需求出現新時代的數位鴻溝。台灣企業的董事會及領導團隊最傾向接受AI帶來的轉變，83%和80%受訪者分別持較高或中等接受度。然而，企業在提高中層管理人員對AI的接受度方面仍需更多努力。31%中階管理層對AI的接受程度有限或根本不願接受，逾三分之一(33%)台灣員工對於使用AI的意願不大，更有人表示抗拒。企業對AI技能的需求展現新時代的數位鴻溝。儘管89%台灣受訪者認同投資在員工技能提升的急迫性，但22%受訪者質疑是否有足夠人才提升相關技能。
• 治理：企業採用AI政策的起步緩慢。僅32%受訪台灣企業已制定非常全面的AI政策，這是企業在考慮和管理所有可能削弱信心和信任的因素時必須解決的問題。這些因素包括數據隱私和數據主權，以及理解和遵守全球法規。此外，企業必須注重數據和演算法中的偏見、公正及透明原則。
• 文化：準備不足，但將其視作優先事項的意願較高。相較其他核心面向，在文化方面做好充分準備的台灣企業最少，僅有6%，主要原因是10%受訪台灣企業尚未制定全新的管理計劃，而在已制定全新管理計劃的企業中，69%仍在計畫階段。高階管理層最傾向接受內部AI變革，並必須帶頭制定全面計劃，及將計劃清晰地傳達給接受度相對較低的中層管理人員和員工。台灣企業在這方面十分積極，逾八成(81%)受訪企業正熱切，甚至高度關注AI的採用，僅3%企業抗拒改變。