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日立公司（TSE: 6501）旗下資料儲存、基礎架構與混合雲管理子公司Hitachi Vantara的最新報告顯示，儘管人工智慧（AI）已在台灣企業中被廣泛採用，但真正能夠展現 AI 投資報酬（ROI）的企業仍屬少數。研究進一步指出，隨著 AI 加速導入，企業長期存在的資料管理、治理與資安缺口不僅未被改善，反而更加明顯。

本次報告調查涵蓋來自美洲、歐洲、亞洲與大洋洲共 15 個國家、1,244 位最高管理層（C-level）主管與 IT 領導者。其中，亞洲與大洋洲地區共蒐集 425 份回覆，包含來自台灣不同產業與企業規模的 54 位受訪者。

調查結果顯示，99% 的台灣企業已導入 AI，且有 70% 表示已取得初步應用成效；然而，僅 29% 認為自身已具備實現 AI 長期投資報酬的成熟準備度，顯示 AI 是否能持續轉化為實質商業價值，仍存在明顯落差。隨著 AI 工作負載不斷增加，企業面臨的資料治理與資安架構也同步升高。68% 的台灣企業表示其資料環境的複雜度成長速度過快，已對管理與維運造成壓力，進而使企業在維持不同系統間的可視性、控管能力與責任歸屬上面臨更大挑戰。

在台灣企業與IT領導者中：
• 僅26% 表示具備預測式或自動化的基礎架構營運能力，限制了企業因應複雜環境的管理彈性
• 41% 指出資料環境的高度複雜度，使得資安事件的辨識變得更加困難
• 58% 擔心一旦關鍵資料流失，將對企業營運造成災難性影響
• 42% 表示其系統的複雜度已高到令人憂心的地步，若高階主管充分理解相關風險，將承受極大壓力

「AI 正快速從試點專案走向日常營運，這個轉變也清楚揭露既有資料環境的侷限，」Hitachi Vantara 台灣區首席技術顧問林祈禎表示。「當資料平台高度分散、且仍仰賴大量人工管理時，系統複雜度往往以超過團隊負荷的速度成長。能及早投資自動化、可視性與具備韌性基礎架構的企業，將更有條件穩健擴展 AI應用；反之，未及時布局的企業，將愈來愈難跟上市場步伐。」

AI導入普及下的準備度落差
AI導入幾乎已成企業常態，但企業的準備程度卻存在顯著差異。調查結果顯示，隨著AI導入加速，已建立穩固資料管理基礎的企業，與仍在苦苦追趕的企業之間正形成明確的分野。差異關鍵不在於企業是否使用AI或規模大小，而在於其資料環境是否具備清晰的 AI 發展方向、管理層支持，以及可因應規模化發展的資料治理與基礎架構。 

在台灣，僅有11%的企業被視為資料成熟度高或領先的組織，意指其資料運作已達到有效管理或最佳化水準，顯著低於全球平均的 41%。其餘89%的企業則處於已定義、發展中或分散等資料管理階段，顯示其資料環境在結構化、自動化與一致性方面仍不足，難以支援 AI 應用的大規模擴展。此一落差在營運層面尤為明顯，僅 13% 的台灣企業表示，已建立可預測、自動化且具成本效益的基礎架構擴展能力；也因此，在資料量與 AI 工作負載持續成長下，多數企業難以維持穩定的 AI 投資報酬。

資料成熟型企業的基礎架構準備度優勢
具備穩固資料基礎的企業往往展現出一套共通且成熟的實務作法，特別體現在領導階層共識、基礎架構現代化以及營運紀律等面向，這正是其在眾多組織中脫穎而出的主要原因。在亞洲與大洋洲地區的資料成熟型企業中，80%的企業表示其領導團隊具備明確願景，讓資料與AI相關計畫被視為策略的優先要務，而非各自為政的IT專案。

在自動化與營運效率方面，資料成熟型企業亦明顯勝出。調查顯示，52%的資料成熟型企業已導入預測式或自動化的基礎架構，大幅降低了AI規模化的營運阻礙。此外，79%表示其已在基礎架構中導入永續設計與韌性機制，確保在AI擴展過程中能夠支援長期成長、提升效率並降低風險。

若缺乏穩固的資料基礎，AI 專案將難以持續創造實際價值。當資料環境越分散或難以治理時，AI 的營運成本與複雜度亦隨之升高，企業對 AI 成果的信任度也將隨之下降。相對而言，能夠簡化並強化基礎架構，同時將治理、韌性與自動化納入設計核心的企業，將更有條件透過自建或是可信賴的合作夥伴，高效擴展 AI，並支援多元企業應用情境。

資料主權、資安與韌性成台灣 AI 部署關鍵因素
調查結果顯示，70% 的台灣企業表示資料主權的相關要求，將影響其 AI 工作負載的部署方式與位置，包含偏好地端部署或在本地治理的環境，反映企業在 AI 導入加速下，對資料控管與法規遵循的高度重視。

然而，企業在營運層面的準備度並未同步提升。僅 45% 的受訪者對員工能否一致遵循資安政策表示「完全有信心」，低於全球平均水準；同時，僅 41% 對基礎架構在勒索軟體攻擊後，可完整復原資料的能力有信心，顯示治理落實與資安韌性方面，台灣企業仍存在結構性缺口。

這些壓力進一步突顯，企業在推動 AI 的同時，必須同步強化資料基礎，否則，一旦在資安與韌性上的準備不足，將可能迅速侵蝕信任、提高風險，並限制 AI 的長期價值。

「當 AI 從實驗階段邁向核心營運，企業逐漸意識到，真正的關鍵差異在於資料準備度，」Hitachi Vantara 台灣區總經理江偉儀表示。「唯有建立可信的資料基礎、健全的治理機制與具韌性的基礎架構，才能讓 AI 穩定擴展。我們的角色，就是協助企業簡化環境管理、強化治理，並確保其資料策略能因應長期發展。」

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