思科今（22）日公布《人工智慧準備度指數》調查，顯示僅 19% 台灣企業充分準備好部署和運用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）技術；本次調查訪問全球逾 8,000 家企業，探討企業運用和部署人工智慧的準備情況。
僅 19% 台灣企業充分準備好部署和運用人工智慧
就企業的人工智慧準備度而言，調查顯示僅 19% 台灣企業已做好充分準備； 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）。
企業認為在失去競爭優勢之前，自己有最多一年時間實行人工智慧策略；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人工智慧策略；其它調查結果包括：
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人工智慧策略，顯示企業積極應對人工智慧技術，但仍存在進步空間。
架構：網路無法滿足人工智慧工作負載。全球 95% 企業清楚人工智慧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 基礎架構中的新人工智慧挑戰時只有中等或有限的擴展性。為適應人工智慧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人工智慧工作負載。
數據：企業必須重視數據的人工智慧準備度。雖然數據是人工智慧運作的核心之一，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，並使其能適用於人工智慧尤為複雜，這將會影響運用人工智慧的程度。
人才：企業對人工智慧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人工智慧帶來的轉變，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人工智慧的接受度方面仍需更多努力。31% 中階管理層對人工智慧的接受程度有限或根本不願接受，逾三分之一（33%）台灣員工對於使用人工智慧的意願不大，更有人表示抗拒。企業對人工智慧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：企業採用人工智慧政策的起步緩慢。僅 32% 受訪台灣企業已制定非常全面的人工智慧政策，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人工智慧變革，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，甚至高度關注人工智慧的採用，僅 3% 企業抗拒改變。
