全球對人工智慧（AI）的投資與期待正快速膨脹，但企業的實際準備度卻未同步提升。根據思科（Cisco）發布的第三年度《人工智慧準備度指數》（AI Readiness Index）調查，全球僅有13%的企業被歸類為「領導者」（Pacesetters），具備成熟的AI準備度，而這個比例在過去一年並無明顯成長。
調查進一步揭示，在台灣，達到這一水準的企業僅占8%，顯示本地企業在AI競爭中正面臨顯著挑戰。
這份涵蓋全球30個市場、超過8,000位企業決策者的雙盲調查，不僅揭露準備度的差距，更首度將準備度與商業成果進行對應，提出一個潛在的結構性危機──「AI架構債務」（AI Infrastructure Debt）。當企業急於導入AI，卻未在策略、基礎設施與治理上同步跟進，隱性成本將逐步累積，恐侵蝕創新與營運的根基。
思科亞太、日本及大中華區總裁兼銷售資深副總裁Ben Dawson指出，市場上的討論已從「AI能做什麼」轉向「如何確保AI投資能產生可衡量的投資報酬率（ROI）」。《人工智慧準備度指數》調查顯示，全球超過八成的企業已將AI列為優先發展方向，其中約三分之二表示AI專案的成效達到或超過預期，帶動營收成長、獲利能力提升與新商業模式開展。
然而，真正的問題點並非AI沒有價值，而是企業缺乏精準的衡量方式。調查指出，全球僅有約三分之一的企業擁有明確的AI價值衡量架構；Ben Dawson表示，多數「領導者」已建立嚴謹的衡量機制，能夠將試點計畫有效擴展為規模化應用，並從中擷取穩定回報。這些企業的差異在於，它們不只是識別應用場景，更以紀律性的方式篩選、執行並驗證其商業影響，成功跨越從潛力到價值的鴻溝。這種能力正在決定市場競爭格局，也預示了未來的贏家與落後者之間將出現結構性的差距。
自主式AI代理崛起
當許多企業仍停留在探索傳統AI應用的階段，更具顛覆性的技術浪潮已快速逼近。思科亞太、日本及大中華區雲端與人工智慧基礎設施業務總經理Simon Miceli指出，自主式「AI代理」（AI Agents）的興起，將對企業IT基礎設施形成前所未有的壓力測試。《人工智慧準備度指數》調查顯示，82%的企業已開始規劃AI代理的導入，其中30%預期在未來12個月內，AI代理將與人類員工協作執行任務。
思科亞太、日本及大中華區雲端和人工智慧基礎設施業務總經理Simon Miceli強調，面對AI技術的快速演進，企業唯有建立清晰的策略藍圖、同步強化基礎設施與安全治理，才能在AI代理崛起的新階段中站穩腳步。
這種新型態的AI運作模式不再只是針對特定任務進行回應，而是持續運作、主動決策與不斷學習。例如，一個AI代理可能持續運行數小時甚至數天，監控並優化跨部門流程，這對運算資源、儲存能力與網路連線提出永遠在線（Always-on）的高負載要求。
現實卻顯示，企業的基礎設施普遍無法因應這樣的負載型態。僅11%的企業認為其網路具備足夠彈性與適應性來支撐AI工作負載，超過半數坦承現有架構無法有效擴展，以應對龐大且持續增長的資料流與複雜性。當市場的高速發展與企業的低準備度發生碰撞，「AI架構債務」便開始形成。Simon Miceli將其比擬為技術債務（Technical Debt）：這些債務源於缺乏前瞻性的決策、延宕的升級與基礎建設投資不足，初期雖不明顯，卻會隨時間疊加成為創新阻力與營運風險，侵蝕AI投資的長期報酬。
AI準備度不足衍生資安風險
AI架構債務的早期跡象已相當明顯。《人工智慧準備度指數》調查指出，近六成企業的AI部署速度緩慢，主要原因是過時的基礎設施與決策延宕。當這些技術債務與資安議題交織，其風險呈指數型擴張。少於四分之一的企業具備偵測或防範AI相關威脅的能力，且僅部分組織在AI部署中採取加密、監控與防護措施。對於資料外洩、提示注入攻擊（Prompt Injection）或惡意AI代理的防禦能力普遍不足，顯示AI導入的資安防線仍相當薄弱。
Ben Dawson與Simon Miceli皆強調，「領導者」企業的差異不在於是否能完全免於AI架構債務，而在於能否及早辨識並採取系統性策略應對。這些企業將AI策略置於企業核心，而非附屬計畫；在設計網路架構時即考量未來的擴展性；對應用場景進行嚴格篩選並持續衡量成果，確保每一筆投資都能轉化為具體的商業價值。
更重要的是，對於安全性要求，不是事後補強，而是從資料收集、模型訓練、部署維運的每一階段都深度整合的核心要素。這種由內而外的安全設計，使其AI系統更具韌性與可信度，也確保AI投資能夠長期發揮效果。
領導者企業普遍將AI準備度視為長期的企業旅程，而非一次性的專案終點。他們在策略、基礎設施、資料治理、技術架構、安全機制、人才與組織文化六大領域同步投入資源，形成完善AI營運體系。調查顯示，這些企業在營收、獲利與創新指標上，表現比同業高出近25%，證明成熟的準備度不僅能降低風險，更能創造結構性優勢。
面對AI時代的來臨，思科也正積極轉型其產品與解決方案組合，以協助企業建構安全的「AI工廠」。Simon Miceli表示，從支援AI工作負載所需的高頻寬、低延遲網路架構，到整合Splunk觀測能力以提升全堆疊可視性，再到保障基礎設施與AI模型安全的網路防護方案，思科正以全方位創新回應企業在AI準備度上的挑戰。