【專題探索】AI時代的企業治理：建構可持續AI的關鍵
戴彗紋（台灣經濟研究院副研究員） (2026/04/09) 《台經月刊第49卷第4期》
AI技術快速發展，但制度與組織調整往往相對滯後，形成生產力悖論。對企業而言，導入AI不僅是技術部署，更涉及資料權利、資安與法遵等治理議題；當責任邊界未明，即使技術成熟，企業仍可能延後採用。近年國際AI治理逐漸成形，歐、美偏重制度規範，亞洲則發展較具彈性的政策路徑，對台灣而言，惟有整合制度、資料與算力等基礎條件，建立可預測的治理環境，方能促進AI應用擴散，並建構可持續的企業治理。
AI競賽正在從技術走向治理
自2024年以來，人工智慧(AI)幾乎已成為全球企業董事會最熱門的議題之一。從生成式AI到AI代理(AI Agents)，企業不僅關注技術突破，更關心AI是否能真正轉化為企業營運能力。然而，在高度關注與投資熱潮背後，一個現實問題逐漸浮現：真正能把AI轉化為長期競爭力的企業仍然不多。
如果AI技術已經準備好改變產業，為什麼多數企業在導入上仍顯得審慎甚至遲疑？答案往往不在技術本身，而在制度與治理。近年生成式AI的能力快速提升，使AI從技術工具逐漸升格為企業策略議題，但企業在實際導入過程中，仍面臨整合與規模化的挑戰。McKinsey (2025)全球調查指出，雖然已有超過半數企業在不同業務領域嘗試導入AI，但多數應用仍停留在單一部門或試點專案階段，真正能跨部門整合並形成企業級效益的案例仍然有限。
這種現象某種程度上反映了典型的「生產力悖論」：技術能力的進步往往快於組織與制度的調整。對企業而言，導入AI並非單純部署一套系統或引入一項演算法，而是一項牽涉資料權利、資安、法遵成本與模型風險管理的系統性轉型。當企業無法清楚掌握AI使用的責任邊界與合規要求時，即使技術條件成熟，也可能因風險不確定性而延後導入。因此，治理制度不僅不是AI發展的阻力，反而是推動AI應用擴散的重要基礎。
隨著AI應用逐漸深入企業營運流程，例如金融授信、醫療診斷、供應鏈調度與客戶服務等關鍵場景，一旦模型出現偏誤或錯誤，其影響可能迅速擴散至整個企業，甚至影響市場秩序與產業信任。同一份調查亦指出，在已導入AI的企業中，有相當比例曾經歷模型錯誤或不準確所造成的負面結果，例如錯誤決策、客戶申訴或營運成本上升。這些風險往往難以由單一企業完全承擔，也使AI的治理需求逐漸從企業內部管理問題，擴展為整個產業必須共同面對的制度議題。從這個角度來看，AI的競賽已不再只是技術能力的競賽，更是一場制度能力與治理能力的競賽。企業若缺乏清晰的治理架構與制度支持，即使擁有先進技術，也難以將AI轉化為可持續的營運能力。因此，如何建立兼顧創新與風險管理的治理制度，正逐漸成為各國政府與產業界共同關注的核心議題。
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