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台灣資服業的 AI 轉型：從「專案交付」到「價值共創」

 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。

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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、流程優化上的強大價值。同時，企業高層與技術團隊往往有語言／思維落差，導致「想用 AI」卻不清楚「為什麼用、要解決什麼問題」。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

  • 仍停留在「硬體思維」與採購模式：不少企業習慣「先買設備，再想需求」，以硬體或雲端算力方案作為專案的交付指標，卻忽略 AI 導入背後所需的流程重塑、問題定義、資料治理與後續價值評估。這樣的思維與模式，使得資服業者難以推動真正的「AI 解決方案」。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

  • 資服業者自身結構限制：長期以來多採「客製專案／一次性交付」模式，導致無法累積可重複、可標準化的價值。每個案子都得重新做，難以形成規模與平台效應。對於 AI 專案這種需求多變、調整快速的應用場景來說，這樣的商業模式明顯不合適。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

三、轉型契機：從「交付」到「價值共創」

文章提出了一個核心觀點：AI 導入不能再只是一次性的「交付專案」，而應該走向「價值共創」（Value-Co-creation）模式。具體來說：

  • 資服業者應主動從「接案／交付」角色，轉變為「解決問題／創造價值」的合作夥伴。也就是 —— 不只是交付硬體／算力／雲端方案，而是協助企業從最初的「問題定義」、「需求梳理」、「數據治理」、「流程優化」開始，到後續的「效果驗證」、「價值衡量／收益分析」，形成完整、可複製的 AI 應用模式。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

  • 當資服業者能積累標準化流程、可重複的解決方案，以及跨產業經驗，就有機會形成平台效應，提高整體效率與產業附加價值。對台灣整體 AI 生態系而言，也有助於彌補軟體／服務的弱項，強化「硬體 + 軟體 + 產業應用」的完整鏈條。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

  • 對企業（特別是中小企業與傳產／服務業）而言，有機會藉由資服業者的專業與經驗，以相對低成本、低複雜度的方式，邁入 AI 化的道路，實現流程優化、營運效率提升、數據價值化等目標。

四、政策建議與短期行動：政府與資服業者應怎麼做

根據文章建議，要讓整體轉型成功，需要政策 + 產業雙邊協力：

  • 政策端：除了補助企業購買 AI／算力設備之外，更要著眼於「加強資服業者的中介整合能力」 — 例如提供小型 AI 伺服器降低中小企業進行 POC（概念驗證）的門檻；並建置具 AI + 產業背景的顧問／服務團隊，協助企業從問題定義到落地轉型。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

  • 協助解決人才短缺與技能差距：協助資服業者內部建立 AI 能力與專案能力，不只是技術上的，也包括顧問能力、產業知識、資料治理能力等等。這對於台灣從硬體導向轉向軟體／服務導向，是一項重要投資。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

  • 鼓勵企業從「需求清析／問題導向」出發：不是先買算力或工具，而是先了解企業痛點、流程桎梏、數據現狀，再規劃、再導入。讓 AI 解決「真正需要解決的問題」，而不是為了導入 AI 而導入。這樣的思維轉變，比技術更重要。 (知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體)

五、對於我（你）與台灣產業的啟示

作為一個對軟體、AI 有興趣，並可能參與相關專案的人來說 — 這兩篇文章提供了以下幾點啟示，值得列入思考／行動方向：

  1. 專案導向 vs. 平台／服務導向：如果你之後想做 AI 導入／整合／解決方案提供，建議思考如何打造可重複、可複製、可擴展的「服務板塊／平台」，而不是一案一做。這樣能有效累積經驗、降低邊際成本。

  2. 資料治理與業務流程重構很重要：AI 成功不只是模型／算力問題，而是資料問題 + 流程問題 + 組織問題。若是在企業導入 AI，往往要從最基本、最繁瑣的資料清理、流程重整做起。

  3. 跨領域能力 + 顧問能力 + 溝通能力 = 關鍵資產：對台灣來說，硬體能力是優勢，但軟體應用、流程整合、顧問／顧客引導能力才是下半場勝負關鍵。若你能結合技術 + 業務 + 顧問能力，將是很有競爭力的位置。

  4. 留意政策導向與產業資源：若你在台灣投入 AI 應用／整合／開發，建議關注政府未來是否推出相關支援（小型伺服器補助、顧問資源補助、AI 人才培育等），把握可能來的轉型機會。

結語

這兩篇文章所揭示的是一個不只是技術層面的轉型，而是整體產業思維、商業模式與生態系建構的深刻轉變。台灣若想在這波 AI 大潮不只是當「硬體供應商」，而能真正轉型為「AI 解決方案與服務提供者」，資服業者的轉型與茁壯，將是關鍵。而對於像你這樣有軟體／AI背景、也有產業實作經驗的人來說，正是最有可能參與、也最值得投入的契機。

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