台灣的AI應用現況:淺灘還是深水?

林世駿

觀察台灣目前的AI應用狀況,多數企業和個人仍停留在「嘗鮮」階段。ChatGPT、Gemini等工具雖然普及,但使用深度有限。有中國觀察者提出,判斷AI是否真正融入工作的標準很直接:若AI明天消失,你的工作流程會崩潰嗎?

對台灣大多數工作者而言,答案恐怕是否定的。我們使用AI更像是「有就用,沒有也無妨」的輔助工具,而非不可或缺的工作夥伴。這正是台灣企業面臨的關鍵挑戰——如何從「偶爾用用AI」進化到「AI深度嵌入工作流程」。

台灣企業的三大AI應用機會

一、中小企業的效率革命

台灣以中小企業為經濟主體,這些企業往往人力精簡、資源有限。AI恰好能發揮槓桿效應。

以台中一家傳統製造業為例,會計部門原本需要三個人花兩天時間處理每月的進銷項發票。導入AI輔助後,一個熟悉流程的會計人員配合AI工具,半天內就能完成相同工作。關鍵不在於學會多少AI工具,而是找到一、兩個穩定好用的工具,持續整合進日常作業中。

這對台灣中小企業特別重要——不需要砸大錢建置系統,只要願意調整工作方式,就能立即受惠。

二、組織內的「AI轉譯者」

台灣企業文化重視「做事的人」,但AI時代更需要「設計做事方法的人」。這個角色可以稱為「AI流程設計師」或「AI轉譯官」——他們不只會用AI,更懂得如何將AI嵌入組織既有流程。

舉例來說,某物流公司有數百位司機需要定期健檢。過去人資部門得花一個月整理體檢報告、歸檔、追蹤異常數據。一位懂AI的主管設計了智能處理流程:第一階段AI提取所有體檢數據,第二階段AI分析數據並標註風險項目,最後產出個人化健康建議。整個流程從一個月縮短到兩天,還增加了血糖異常預警等原本做不到的功能。

這種角色在台灣企業裡極度稀缺,卻是未來五年最有價值的能力之一。

三、專業信任的槓桿放大

AI讓內容生產變得容易,但也讓「可信內容」變得稀缺。台灣各領域的專業工作者——醫師、律師、會計師、工程師——若能善用AI,將能大幅放大自己的專業價值。

一位骨科醫師的案例值得參考:他利用AI從大量手術影片中篩選出符合特定病症的片段,但最終的醫療判斷和內容準確性把關,仍由他的專業經驗來完成。AI負責「海量篩選」,人類負責「專業把關」,這種協作模式讓專業工作者能服務更多人,同時保持高品質輸出。

台灣的專業工作者若能掌握這種協作模式,將能在AI時代保持競爭優勢。

2026年台灣工作者的實踐建議

立即可行的「零初稿」原則

建議台灣工作者建立一個新習慣:凡是需要產出文字內容的場合——寫會議紀錄、做專案提案、回客戶信、寫產品說明——都不要自己從零開始寫。

把自己從「做題的人」轉變為「閱卷的人」。讓AI先寫初稿,你負責根據經驗修改、優化、把關。這不是偷懶,而是更聰明地分配人機任務。

三輪對話提升品質

與AI互動時,可以採用三輪對話法:

第一輪:要求AI反問你。「請針對這個任務問我五個問題,確保你掌握足夠資訊。」這能避免需求模糊導致的輸出偏差。

第二輪:要求多方案比較。「請提供三個方案,每個方案說明適用情境、可能風險和下一步行動。」這給你更多選擇空間,降低決策風險。

第三輪:要求批判性檢視。「請扮演最嚴格的主管,指出這個方案可能被否決的五個原因,並說明如何驗證。」這能提前規避漏洞。

這套方法特別適合台灣職場文化——我們重視細節、在意主管意見、習慣事前規避風險。

台灣還有多少準備時間?

有觀點認為,真正的AI深水區可能在一到一年半後到來。屆時AI將從「你叫它才動」進化到「它主動盯著你的需求」,從單點工具變成無感的基礎設施,從效率助手升級為決策夥伴。

對台灣而言,這段緩衝期既是機會也是警訊。機會在於普通工作者和中小企業還有時間布局、學習、建立優勢;警訊在於若這段時間仍在觀望,可能就會錯過這波紅利。

台灣向來擅長快速學習、靈活應變。在AI應用這件事上,我們不需要追求最新潮的技術,而是要找到最適合自己工作情境的應用方式,持續優化、深度整合。從現在開始,每天讓AI參與你的一項工作,一年後你就會發現自己已經走得比大多數人更遠。

重點不是AI有多強,而是你願意跟它一起進化到什麼程度。