IBM商業價值研究院《2025年五大趨勢》指出，全球企業正在加快AI規模化應用的腳步，近半數的受訪企業表示在2025年運用AI技術優化流程或加速推動產品與業務模式創新。然而根據麥肯錫的發表，雖然有88%企業已啟動轉型，卻只有10%能夠實現跨越多部門和應用的規模化部署，企業都相信AI將帶來巨大的價值，但價值實現的道路卻相當崎嶇。企業究竟都遇到了哪些風險？規模化的關鍵又為何？
AI規模化應用路上，隨之而來的風險
根據Deloitte於2025台灣人工智慧年會發表重點，強調企業導入AI並非單一專案，若僅停留在個別專案導入階段，AI成效將零散且難以累積，唯有將AI深度融入組織與流程，走向模組化最充實現規模化，企業才能形成穩健的轉型架構。針對AI規模化的應用，可將企業的風險挑戰分為以下：
- 監管壓力持續升高：隨著AI快速發展，全球對其風險與影響關注日益升高，不論是政府部門或技術開發者皆呼籲建立明確且嚴謹的監管機制，以確保AI的安全、可控與負責任的使用。
- 網路風險與資安議題：生成式AI的出現，使進階網路攻擊更容易執行，同時也衍生出全新的惡意行為和威脅途徑。
- 資料保護與隱私挑戰：AI仰賴大量資料進行訓練與運作，這一需求與個資保護原則存在衝突，組織須重新思考資料使用方式，確保智慧財產權、安全性與法規遵循。
- 使用者對AI的期待：使用者對AI的安全性、可信度與道德使用標準有越來越高的要求，企業也正加速回應，將「信任」與「透明」納入AI發展與應用的核心原則。
AI規模化的關鍵在於資料基礎架構現代化與資料保護
企業除了需要足夠的資源及AI人才與技能外，資料基礎架構與保護是支撐關鍵，包含現代化的資料平台、完備的資料治理及保護措施，此能確保AI安全運作與擴展。若資料零散或無安全的風險控管，規模化應用將無法推進，企業應讓資料成為加速器，而非導入過程中的阻礙。企業AI資料的3大關鍵策略如下：
- 對資料管理的關注程度：建立可擴展、可治理的資料基礎
- 明確的資料存取權限控管
- 分層的資料管理策略
- 支援不同資料來源的流通能力
- 增加資料安全性：在AI規模化的同時確保信任與合規
- 落實零信任架構，每次存取皆經過驗證
- 敏感資料進行分類與加密，確保不外洩
- 監控資料使用行為，偵測潛在威脅
- 掌握資料品質：確保模型決策的準確與可解釋性
- 釐清哪些是有用的資料及儲存方式
- 建立自動化的資料清理與驗證流程
- 定期檢查資料的完整性、準確性與時效性
AI時代的零信任管理系統 OmniStor AI，加速AI應用規模化並兼顧安全性
華碩雲端數據安全團隊多年專注於企業的資料安全，致力打造AI時代下的零信任檔案管理系統，同時擔任AI數據安全樞紐，確保資料權限嚴格控管，滿足稽核符規，並整合AI算力資源與工具，加速AI應用發展並兼顧安全性。OmniStor AI 四大亮點如下：
- 端點資料即時同步數據池，加速資料分享及訓練
- 數據集中整合資源，輕鬆串接算力與分析工具
- AI資料權限控管，避免機敏資訊外洩
- 完善監控與審核機制，落實AI治理掌握風險
AI的規模化不僅是企業轉型的終極目標，更將成為長期營運穩健與創新能力的核心支柱，其中資料管理和資料安全扮演著關鍵角色。華碩雲端作為企業的轉型夥伴，提供高資安、高合規性的資料管理平台，助攻企業在邁向AI轉型路上，兼顧資料安全性，並加速AI應用的發展。
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參考資料來源：
- iThome: https://www.ithome.com.tw/pr/171218
- https://www.find.org.tw/indus_trend/browse/5c0e03073ccc40f0f439e51c294a851d
- 2025 台灣人工智慧年會《Agentic AI 驅動企業邁向 Scalable AI：落實策略、落地方法與關鍵挑戰》