許多組織已聲明 AI 意圖。根據 2026 年第 ¹ 季調查了 15 個國家超過 620 位 IT 主管的調查結果，顯示 81% 的組織具有詳細的 AI 策略。然而，只有 12% 至 16% 的企業層級已達到有意義的 AI 驅動執行。其餘都停留在充滿希望的 AI 試驗以及他們期望實現的企業整體轉型之間。這是 IDC 資訊簡介所稱的「AI 執行差距」，大多數組織因技能、工具、基礎架構、資料就緒度和管理等方面的差距而受阻。

IDC 定義 AI 成熟度的三個層級。首先是「觀察」，AI 協助個人但缺乏企業策略。下一層是「進步」，AI 融入工作流程中並帶來治理組織在「領先」層級達到完全成熟度，其中自動化代理人可透過負責的 AI 制度化，大規模營運。

未能達到「領先」層級的組織有三種持續差距：

• 分散的工具鏈：只有 13% 的組織回報頂層統一工具，使 AI 與發生工作的系統中斷連接。
• AI 缺乏業務內容：AI 代理程式需要比原始資料更多。他們需要即時的業務內容，讓他們在維持商業規則與流程的同時，也能以權威的方式採取行動。
• AI 管理不足：超過一半的觀察組織僅有初始的風險導向指導原則和管理工具仍在開發中。在領導組織中，45% 具有標準化治理內嵌式組織。

資料表面有第四種模式。 生產力、客戶回應能力、上市速度等組織成果，只能透過部署 AI 代理程式來擴大規模。然而，只有 11% 的代理式 AI 已經達到了，因為停止執行的資料、工具和管理的差距與阻擋 AI 代理程式部署是相同的。因此，縮小執行差距並使代理公司準備就緒，是相同的行動。

頂尖組織如何縮小 AI 執行差距？

IDC 資訊概覽《高成熟度組織：企業人工智慧成熟度研究，超越執行策略》，並分享三大特色。

首先，他們將 AI 策略視為一份活性文件。相較於描述低成熟度組織的特別規劃，最多有 90% 的領導組織會持續更新策略，並在業務和技術團隊中協調策略。

第二，領導組織在重點領域投資較重：行政教育（47% vs. 29%）、管理平台（36% vs. 23%）和變革管理（35% vs. 18%）。領導者和觀察機構不是投資不同東西，而是以近一倍的速度投資同一件事情，每季度擴大差距。

第三，或許最重要的是，領導組織已經統一了技術基礎。他們擁有整合工具、連結資料和嵌入式管理，將其視為不是單獨的法規遵循執行，而是 AI 營運的架構。這是將流程成熟度轉換為 AI 驅動自動化的目標。

AI 執行差距的人性

IDC 資訊概覽顯示出許多技術領導者容易忽略的發現。AI 執行的最大障礙不是基礎架構或資料，而是人員。由於企業嘗試從「推進」轉為「領先」階段，員工抗拒、改變疲勞，以及缺乏大規模的 AI 素養，是最常用的障礙。

這符合我們在客戶部署中所看到的內容。投資特定角色提升技能、內建 AI 冠軍和目標導向變更管理計劃的組織，在成熟度階段上的發展速度明顯高於將採用視為通訊問題的組織。技術已就緒，但問題仍是組織是否存在。

視窗已開啟，但並非無限期

全球僅有 8% 的組織已達到 AI 成熟度最高水準。但這並不是靜態的休息場所。隨著 AI 創新每週紛紛問世，且 AI 輔助功能的底層隨著每次發佈而上升，成熟的前沿將會持續發展。 這表示，競爭窗口保持寬闊的開放性，讓願意以紀律為導向類別的組織遷移。

78% 的 IT 主管認為 AI 代理商具有高度轉型營運的潛力。只有 11% 已達到代理式 AI。現在縮小結構差距的組織，不僅會更有效率，而是會以與等待的方式分類不同的方式運作。

從何開始

針對嚴重縮小執行差距的組織，IDC 資訊概覽指出一致的起點。正確評估您的位置，而非您所期望的位置。加速速度最快的組織，是指對於目前成熟度跨策略、人員和技術有明確看法的企業。其具有結構化的向前路徑，可同時處理所有三個維度。

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