今年是生成式AI創新大爆發的一年。生成式AI開始影響甚至改變臺灣的大型企業，高達17.6%的企業CIO評估，自家企業或所屬產業在2024年會因生成式AI而大受衝擊，其中有些現在就已經感受到這股衝擊。對於人力密集需求高的醫療和政府學校，感受到的生成式AI衝擊感尤其強烈，超過兩、三成的CIO如此認為。對這些企業而言，生成式AI不是未來的課題，而是今年需要面對的挑戰。
許多企業早在去年就開始嘗試生成式AI，除了鼓勵員工嘗試外，已有不少企業開始評估生成式AI技術的可行性，並設立種子團隊進行試驗。今年，隨著企業級生成式AI相關技術和開發工具的出現，這股生成式AI浪潮進一步加速，影響到臺灣各個產業。在今年3月，已有8.8%的企業認為生成式AI技術已經大幅改變了所屬產業和自家企業。這股衝擊不僅影響服務業，甚至高科技製造業和一般製造業也有少數企業CIO感受到其影響。
整體來看，近九成企業認為自家企業有必要採用生成式AI，即使所在產業尚未受到直接衝擊，也有不少企業打算跟進嚐鮮。今年，真正開始展開計畫和行動的企業大約占七成，其中，金融業和政府學校的需求最高，金融業有96.2%的企業認為需要採用，政府學校則有95%。需求最低的產業是一般製造業，但也有近八成企業認為有需求。
為了應對生成式AI浪潮，不少企業積極嘗試，尋找可行的應用場景。去年那些積極嘗試的企業，已經摸索到部分可行的應用場景，因此，7%的領頭企業已經在正式環境中採用生成式AI，尤以服務業和醫療業較為突出。
今年，近三成企業開始導入並展開各種PoC驗證實驗，另有三成企業正在計畫準備跟進。金融業、醫療和政府學校中，超過半數企業在今年積極擁抱生成式AI，開始嘗試這些技術。誰能以合理的資源和成本，找到更有價值的生成式AI應用場景和做法，將在這場創新競爭浪潮中搶得先機。
雖然ChatGPT讓企業高層和一般員工感受到生成式AI的威力，但對企業來說，不見得所有工作或業務都適合引進生成式AI技術。許多企業仍處於導入和驗證階段，並考慮AI監理與法遵風險，避免冒進。即便在正式環境中採用生成式AI，企業也會搭配真人把關，或者避開可能有法遵風險的應用場景。
去年，金管會發布了《人工智慧法案金融業運用AI指引》草案，這是國內第一份產業AI指引，從系統規劃設計、資料搜集和輸入、模型建立及驗證到系統部署與監控，涵蓋四大AI系統生命周期。這份指引迅速成為各產業引進生成式AI時的參考採用原則，企業為了避免日後主管機關跟進發布類似指引，十分重視這份產業AI指引。今年6月，這份指引正式發布，並修正了諸多實務執行上的細節，例如針對不同部署方式的考量，明確規定了高風險AI系統可視需要引進第三方審查評測，也放寬了AI可解釋性的要求，企業可以自行說明自家AI系統的運作情況。
臺灣的第一份產業AI指引的出爐，有助於加快企業在正式環境中採用生成式AI的腳步，讓企業不用再面對法遵風險時自行摸索，而是依據指引做好準備，更放心地嘗試生成式AI的應用場景。這一步將成為企業從實驗驗證階段跨入正式採用的關鍵助力，預計從2024年下半年開始，會有更多企業將生成式AI整合到正式環境，並在內部系統或對外產品與服務中採用，這也會帶來臺灣另一波生成式AI應用的爆發。
