
《2026 企業 AI 現狀:未開發的優勢》- 勤業眾信年度報告
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《2026 企業 AI 現狀:未開發的優勢》- 勤業眾信年度報告
每張幻燈片頁面的詳細視圖,包括版面、關鍵內容和視覺元素。
Deloitte年度企業AI現狀報告的標題頁,日期為2026年1月,副標題為「The untapped edge」
全寬標題投影片,Deloitte標誌位於左上方,標題文字位於左下方,右側為大型彩色抽象3D球體圖形
結構化的目錄,列出所有主要章節:簡介 (3)、概述 (4)、主要發現 (8)、挖掘AI的全部潛力 (30)、致謝 (36)、方法論 (40)
雙欄版面配置,包含章節標題和頁碼、裝飾性菱形圖案邊框、底部有彩色波浪圖形
為報告奠定基礎,討論AI如何改變工作和業務,強調實驗與真正的企業轉型之間的差距。重點介紹主權AI、代理AI和物理AI,作為重塑未來的關鍵趨勢。
三欄文字版面配置,包含章節標題,右上角有裝飾性抽象紫色漩渦圖形
總結主要發現:AI從試點轉向企業規模化,員工存取權限擴大50%;34%的公司正在透過AI進行深度轉型;30%的公司正在重新設計關鍵流程;只有37%的公司僅在表面層次使用AI
左欄包含概述文字,中間和右欄包含兩個以綠色標題突顯的發現區塊
84%的公司尚未圍繞AI能力重新設計工作;77%的公司表示,AI開發的地點是選擇新技術的關鍵因素。突顯了AI流暢度重點與實際工作重新設計之間的差距。
雙欄發現版面配置,底部有大型77%統計數據標註,右側為專業人士使用技術的照片
74%的公司計劃在兩年內部署代理AI,但只有21%的公司擁有成熟的治理。58%的公司使用物理AI,預計兩年內將達到80%。製造業、物流業和國防業領先採用。
雙欄版面配置,包含發現,底部有大型74%統計數據標註,右側為工業工作者使用筆記型電腦的照片
42%的公司認為他們的策略已為AI採用做好充分準備。報告調查了來自六個行業和24個國家/地區的3,235名總監到C級主管的回應者(2025年8月至9月)。並輔以15次高階主管訪談。
雙欄版面配置,左側為發現文字和42%標註,右欄為「關於報告」框和方法論詳細資訊,中間為專業照片
員工對AI的存取權限在一年內擴大了50%(從低於40%到約60%)。迄今為止,只有25%的公司將40%以上的AI實驗投入生產,但54%的公司預計在3-6個月內達到該水準。
三欄版面配置,左側為章節介紹,中間為規模加速文字,右側為圖1甜甜圈圖表,顯示生產部署百分比
解釋為什麼試點未能投入生產:試點和生產要求之間存在根本不匹配。警告「試點疲勞」和在沒有明確價值實現的情況下資助新試點的惡性循環。
三欄文字版面配置,底部有關於連貫AI策略的大型綠色引言標註
25%的領導者報告了變革性的AI影響(高於一年前的12%)。84%的人增加了AI投資。圖2顯示了今天實現的效益與希望在效率、決策、成本、客戶關係、產品/創新和收入方面實現的效益。
左欄包含轉型統計數據,中間到右側包含圖2長條圖,比較六個效益類別中「今天實現的」與「希望實現的」
34% 正在進行產品/流程/商業模式的深度轉型;30% 重新設計關鍵流程;37% 表面層次的使用。以一家礦業公司嵌入 AI 以實現市場顛覆的案例研究為例。
三欄式版面配置,包含文字、案例研究引言和顯示當前方法細分的圖 3 甜甜圈圖表
36% 的公司預計至少有 10% 的工作將在一年內完全自動化;82% 預計在三年內實現。入門級工作受影響最大。來自定性訪談領導者的職業發展路徑考量。
雙欄式版面配置,左側文字關於流暢度和自動化預期,右側是專業人士協同工作的照片,底部有大型 36% 統計數據標註
84% 的公司尚未圍繞 AI 能力重新設計工作。AI 需要從根本上重新思考營運模式。53% 的公司考慮過基於小組或非層級模式,但只有 16% 的公司顯著採用了這些模式。
雙欄文字版面配置,右側有突出的 84% 統計數據標註,底部有彩色彩虹波浪圖形
員工技能不足被視為最大障礙。圖 4 顯示了人才策略調整:53% 教育員工,48% 提升/再培訓技能,36% 評估人才需求,33% 重新設計職業道路,其他策略的百分比較小。
三欄文字版面配置,帶有圖 4 氣泡圖,顯示九項人才策略調整以及百分比標籤
83% 的人認為自主 AI 對於戰略規劃至少是中等重要;43% 的人認為非常/極其重要。66% 的人對依賴外國擁有的 AI 技術表示擔憂。數據落地和計算考量是董事會問題。
左側文字欄包含自主 AI 定義,中間圖 5 堆疊條形圖顯示數據落地的重要性,右側圖 6 堆疊條形圖顯示對外國 AI 的擔憂
77% 的公司在選擇供應商時,會將 AI 解決方案的來源國納入考量。58% 的公司主要與本地供應商建立 AI 技術堆疊。各地區存在差異:美洲地區有 11% 的公司依賴外國來源的解決方案,而歐洲、中東和非洲地區 (EMEA) 則有 32% 的公司依賴外國來源的解決方案。
三欄文字佈局,右側有大型 77% 統計數據重點標示,底部有彩色彩虹波浪圖形
目前有 23% 的公司至少在一定程度上使用自主型 AI;預計兩年內將激增至 74%。圖 7 顯示了堆疊長條圖,比較了當前與兩年後各使用程度的自主型 AI 使用情況。
左側文字欄位說明自主型 AI 的演變,右側圖 7 包含兩個堆疊長條圖,比較當前和未來的使用程度
85% 的公司希望客製化代理程式。四個產業範例:金融服務(會議行動)、航空公司(客戶重新預訂)、製造商(產品開發)、公共部門(勞動力短缺)。
四欄使用案例佈局,每個產業範例都有圖示標題,底部有大型 85% 統計數據重點標示
AI 代理程式不會消除人類價值,而是會增加對獨特人類優勢(如適應性和判斷力)的需求。來自電信公司副總裁的引言:員工成為力量倍增器,而不是被取代。
兩欄文字佈局,底部有大型綠色引言重點標示,內容關於賦予員工「力量倍增器」,右側有彩色抽象設計
只有 21% 的公司擁有成熟的自主代理程式治理。需要明確的自主邊界、即時監控、稽核追蹤。建議採取有條理的方法:從較低風險的使用案例開始。
三欄文字佈局,右下角綠色方框中有 21% 統計數據重點標示,彩色波浪裝飾
資料隱私/安全以 73% 的比例成為風險關注的首要問題。圖 8 顯示風險層級:法律/IP 合規性 (50%)、治理能力 (46%)、模型品質 (46%)、勞動力影響 (30%)。治理不僅僅是合規,更能實現規模化。
三欄文字,右側為圖 8 泡泡圖,顯示依關注程度劃分的 AI 風險
58% 的公司目前正在使用實體 AI(至少是有限的使用);預計兩年內將達到 80%。實體 AI 包括機器人、感測器、機器學習和控制系統。
左側文字欄包含實體 AI 定義和採用數據,右側為圖 9,顯示兩個環圈圖(目前為 58%,兩年後為 80%)
亞太地區在實體 AI 的採用方面領先(目前為 71%,2 年後為 90%),而美洲為 (56%/77%),歐洲、中東和非洲地區為 (56%/81%)。與代理式 AI 相比,更高的成本、更長的開發週期和更嚴格的安全法規減緩了實體 AI 的發展。
左側文字欄包含區域分析,右側圖 10 包含世界地圖,顯示三個區域的環圈圖對
受控環境中的主要應用:倉庫自動化、裝配線上的協作機器人、檢查無人機、機器人揀貨臂、自動駕駛堆高機。製造業、物流業和國防是主要產業。
左側文字欄包含用例描述,中間是倉庫機器人的照片,右側區域有色彩繽紛的波浪裝飾
圖 11 顯示預期的影響領域:智慧安全/智慧監控 (21%)、協作機器人 (20%)、數位分身 (19%)、IoT 驅動的零售 (16%)、自動物流 (13%)、智慧材料 (7%)。
左側文字欄包含分析,右側圖 11 環圈圖包含六個實體 AI 類別和圖示標籤
餐飲業範例:從訂購到交付的食物追蹤的電腦視覺。公司必須確保安全性、互通性和彈性。複雜的監管環境需要安全批准和特定產業的合規性。
雙欄文字,中間上方為製造/檢測照片,右側為色彩繽紛的波浪裝飾
成本是實體 AI 部署的最大障礙。總持有成本包括設施改造、設備、整合、維護、備件和潛在的停機時間。倉庫自動化在實體基礎設施方面的成本可能高達數百萬美元,而在 AI 軟體方面的成本僅為數十萬美元。
左側文字欄關於成本考量,中間是工廠環境中專業人員的照片,漸層背景流向右側
圖 12 顯示五個維度的準備情況:技術基礎設施(43% 高度準備,下降 4 個百分點)、策略(42%,上升 3 個百分點)、資料管理(40%,下降 3 個百分點)、風險與治理(30%,上升 6 個百分點)、人才(20%,下降 2 個百分點)。
左側文字欄包含分析,右側圖 12 包含五個堆疊長條圖,顯示各維度的準備程度
對於基礎設施、資料管理和人才的高度準備的認知正在下降。歐洲銀行 AI 負責人的引言:組織為傳統 AI 的未來做好了準備,但 80-90% 的新用例是生成式 AI,需要新的能力。
雙欄文字版面配置,底部有大型綠色引言標註,關於 GenAI 需要新能力
六項策略建議中的第一項。專注於啟動而非存取:授權員工進行實驗、分享成功經驗、成為擁護者。從一開始就為部署而設計。角色特定的培訓和高階主管倡導轉變行為。
帶有圖示的章節標題,三欄文字版面配置,包含策略指導,左下角有色彩繽紛的波浪裝飾
圍繞 AI 重新設計工作,將人類優勢與 AI 能力相結合。新興角色:AI 營運經理、人機互動專家。隨著 AI 吸收例行執行工作,組織應扁平化結構。
雙欄文字佈局,帶有綠色人物圖示和章節標題,右側有抽象裝飾
治理實現規模化,而不僅僅是合規。高階領導層必須積極塑造 AI 治理。與現有的風險結構整合。跨職能團隊(技術、法律、合規、業務)應儘早建立框架。
三欄文字佈局,帶有綠色盾牌/勾選標記圖示,左下角有彩色波浪裝飾
企業必須駕馭數據控制、模型透明度、合規性和本地化要求。評估數據落地需求,確定強制性本地託管,建立跨境政策。積極參與建立戰略優勢。
三欄文字佈局,帶有橘色/珊瑚色方向箭頭圖示,簡潔的專業佈局
傳統架構無法支援即時自主 AI。建立一個「活的 AI 骨幹」:全組織範圍、即時系統,可動態適應。使用統一的數據策略啟用模組化、雲原生平台。基礎設施決定了企業速度。
左側文字欄位提供基礎設施指導,右側為具有 AI/數據覆蓋層的高級工業設施照片
戰略重塑是超額回報的最強預測指標。投資於重塑營運和創造新的收入來源。自主 AI 加速了知識密集型產業的轉變。在大胆轉型與營運連續性之間取得平衡。
三欄文字佈局,帶有綠色火箭/發射圖示,右側有抽象裝飾
列出四位主要作者:Jim Rowan(Deloitte Consulting 美國 AI 負責人)、Beena Ammanath(Global Deloitte AI Institute 執行董事)、Nitin Mittal(Principal, Global AI Leader)、Costi Perricos(Global GenAI Business Leader)。以及全球專家網絡貢獻者。
雙欄式版面配置,左側為作者的頭像和職稱,右側為貢獻者列表,底部為彩色波浪
感謝技術和研究團隊(Vivek Kulkarni、Lisa Hohener、Caroline Ritter)以及為報告做出貢獻的眾多其他貢獻者。
雙欄式版面配置,左側為研究團隊頭像,右側為貢獻者姓名列表,底部為裝飾性波浪
列出 24 位 Global Deloitte AI Institute 領導者,按國家/地區(非洲、美洲、亞太地區、歐洲和中東)排列,附有頭像。
網格版面配置,24 張頭像按行排列,每張頭像都附有姓名、國家/地區和電子郵件聯絡方式
描述 Deloitte AI Institute 的使命,即在「Age of With」中促進人機協作。邀請讀者探索 AI 資源、podcast、電子報和活動。
雙欄文字版面配置,帶有綠色的「Let's explore the future of AI together」CTA 按鈕,以及彩色彩虹波浪裝飾
對來自 24 個國家/地區的 3,235 位領導者進行的調查(2025 年 8 月至 9 月)。50/50 IT 和業務領導者。國家/地區包括美國 (n=1,200)、加拿大 (175)、巴西 (115)、英國 (220)、德國 (170)、法國 (150)、印度 (200)、澳洲 (100) 等。六個尾註參考文獻。
雙欄式版面配置,左側為方法論詳細資訊,右側為尾註/參考文獻,底部為裝飾性波浪
標準的Deloitte法律免責聲明與著作權聲明。Deloitte係指Deloitte Touche Tohmatsu Limited之成員事務所。Copyright 2025。
全頁法律文字,含Deloitte標誌,極簡設計
關於此幻燈片和基礎簡報內容的常見問題。
本報告擷取自一項針對 24 個國家/地區與六個產業中 3,235 位全球企業與 IT 領導者的調查,檢視各組織如何採用與擴展 AI。報告涵蓋六個主要主題:員工存取擴展、AI 轉型影響、AI 流暢度與工作重新設計、自主 AI、代理型 AI 與實體 AI,並提供企業 AI 成功的可行策略。
主要發現包括:員工對 AI 的存取權限在一年內擴大了 50%;只有 25% 的企業將 40% 以上的 AI 實驗轉移到生產環境;34% 的企業正在透過 AI 進行深度業務轉型;74% 的企業計畫在兩年內部署代理型 AI;58% 的企業已在使用實體 AI;由於自主 AI 的考量,77% 的公司在供應商決策中會將 AI 解決方案的來源納入考量。
此範本非常適合需要呈現 AI 採用數據、以全球同業為基準評估其組織,或為 AI 投資與轉型計畫建立商業案例的高階主管、AI 策略領導者、資訊長/技術長、企業顧問與企業技術決策者。
代理型 AI 指的是可以設定目標、透過多步驟任務進行推理、使用工具,以及與人員或其他代理協調的自主 AI 系統。報告顯示,74% 的公司計畫在兩年內部署它,但只有 21% 的公司擁有成熟的治理模型,突顯了為自主代理行為建立明確界限的迫切性。
自主 AI 關乎 AI 技能的策略獨立性。83% 的公司認為它對策略規劃至少具有中等程度的重要性,77% 的公司現在在供應商決策中會將解決方案的來源國納入考量,而 66% 的公司對依賴外國擁有的 AI 技術表示擔憂。這種趨勢正在重塑企業建構與部署 AI 基礎設施的方式。
此簡報包含 41 張投影片,其中包含 12 個數據豐富的圖形,包括環圈圖、堆疊長條圖、成對長條圖、泡泡圖、包含區域數據的世界地圖與大型統計標註。每個視覺化都經過專業設計,採用 Deloitte 標誌性的綠色、青色與藍色配色方案。
報告概述了六個重點領域:(1) 縮小 AI 存取與啟動之間的差距,(2) 透過圍繞 AI 重新設計工作來釋放人類優勢,(3) 在擴展規模之前建立治理,(4) 滿足自主 AI 需求,(5) 建構具備生命力的技術與數據基礎設施,以及 (6) 追求策略性重塑,而非漸進式效率。
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