以下是我幫你整理兩篇文章的重點，並把它們整合成一篇適合放在 Blogger（或部落格）上的文章。 📄 原文來源 告別「專案交付」模式 台灣資服業轉型的抉擇 — 知勢 電子報 2025/11/23 ( 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體 ) 資服業者的 AI 商機：從專案交付走向價值共創 — 知勢觀點文章 ( 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體 ) 台灣資服業的 AI 轉型：從「專案交付」到「價值共創」 近年來，全球生成式 AI、大模型與 AI 應用熱潮席捲各行各業，而在這波浪潮中，台灣的資訊服務業（資服業）正站在一個關鍵的轉折點。過去習慣以「專案交付」為主的營運模式，如今正面臨必須轉型為更具「價值共創」的服務提供者。 以下整理出這個趨勢的背景、挑戰、機會與政策建議 —— 希望對關心台灣 AI 應用與產業轉型的你，有所啟發。 一、為什麼資服業是這波 AI 化關鍵角色 根據最近三年的觀察與調查，大約近一半的企業在導入 AI 時，選擇與現有資訊服務業者合作。這顯示出資服業者在企業 AI 化過程中，扮演了「驅動者、整合者、價值轉譯者」的角色，成為產業鏈中不可或缺的一環。 ( 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體 ) 在台灣目前的產業結構中，雖然硬體（尤其是晶片、AI 伺服器等）長期是強項，但軟體與應用服務的比重偏低。根據統計，台灣軟體產業產值僅占整體資訊硬體產值的約 3%。 ( 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體 ) 這意味著，若想讓台灣從「硬體強國」轉型為「AI 應用與軟體強國」，資服業者的轉型與壯大，是關鍵一步。 二、主要挑戰：為何很多企業導入 AI 遲遲上不去 資服業者在協助客戶導入 AI 的過程中，觀察到許多「導入瓶頸／迷思」。以下是幾項常見問題： ( 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體 ) 資料與數據基礎薄弱 ：許多企業仍使用紙本流程或分散的 Excel 管理，缺乏整合化、結構化的資料，也沒有統一的數據治理機制。即使擁有大量「資料」，也因系統孤島、格式不一致或資料品質不佳，而難以有效運用。 ( 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體 ) 對 AI 的認知偏差 ：在生成式 AI 熱潮下，不少企業誤以為「有了生成式 AI 就等於最強 AI」，忽略了機器學習、預測模型等在營運效率、流程優化上的...