AI 成熟度：對您組織的意義

什麼是 AI 成熟度

AI 成熟度用於衡量組織對 AI 的使用發展程度與慎重程度，而不僅僅是部署了 AI 工具。大多數框架將其描述為 AI 成熟度模型，從早期非結構化的實驗過渡到全面的 AI 整合。

在最早的階段，少數員工自發性地使用 AI。沒有人批准或對任何人進行過相關培訓。結果往往不一致，而且這些成果極少被其他人重複使用。

在下一個階段，各團隊會執行結構化的試點計畫。某個部門會選擇特定任務，使用 AI 進行測試，並衡量其成效。Inteleos 是一家管理醫療認證考試的非營利組織，它引入了 Perplexity Enterprise 來協助草擬低風險的測驗問題。一旦試點計畫證明可行，Perplexity 便推廣至 Inteleos 88% 的團隊中。

隨著企業的 AI 成熟度提高，他們開始將 AI 工具納入標準工作流程，並將其連接到公司的資料與系統中。例如，在 Paypal，企業風險管理團隊將 Perplexity 作為標準安全工作流程的一部分，透過交叉比對擁有權詳細資訊來驗證身分並標記可疑帳戶。

而在最成熟的階段，企業已調整其產品、商業模式或營運，以全面納入 AI。他們也可能會使用會將工作相互交接的自主式 AI 系統與模型。例如，在 Rox，AI 直接內建於產品本身：AI 代理程式自動化處理部分銷售研究和 CRM 維護，而 Perplexity 的 API 則提供支援這些工作流程的外部智慧。

為什麼 AI 成熟度很重要

來自 AI 的個人生產力提升相對普遍，麥肯錫 2026 年調查中 80% 的受訪者都回報了這一點。但只有 37% 的人表示這對其組織的 EBIT（息稅前利潤）有所貢獻。

結果上的差異似乎與公司 AI 使用的成熟度有關。大約佔受訪者 6% 的麥肯錫 AI 高績效企業，將至少 5% 的 EBIT 歸功於 AI，並將其價值描述為顯著。

具備成熟 AI 計畫的公司擁有以下幾項核心行為：

• 他們已圍繞 AI 解決方案重組工作流程。近四分之三的麥肯錫高績效企業因 AI 而重新設計了工作流程，相較之下，其他受訪者中這一比例僅為四分之一。
• 高階領導層致力於 AI 的使用。在 BCG 2025 年針對 1,250 名高階主管的研究中，在 AI 成熟度評分最高的前 5% 公司中，幾乎所有公司都回報了深度參與的 C 高階主管團隊，而評分最低的 60% 公司中這一比例僅為 8%。
• 他們優先考慮員工的 AI 技能發展。同年，獲得最高評分的相同公司預計對超過 50% 的員工進行 AI 培訓，而評分最低的公司的這一比例為 20%。
• 他們已經引入了自主式 AI 解決方案。麥肯錫的高績效企業在多數業務職能中擴展 AI 代理程式的可能性高出 3 倍以上。

AI 成熟度：熱門框架

Gartner 的 AI 成熟度模型根據 AI 整合到流程中的程度來評估組織的成熟度。它在七個領域分別對組織進行評分：策略、資料、治理、工程、營運模式、文化和 AI 價值。然後將組織歸入以下五個階段之一：

• 基礎級：實驗性使用，協調性低
• 新興級：進行早期試點，高階主管產生部分興趣
• 營運級：AI 用於業務流程
• 規模化級：AI 用於多個職能，並帶來可衡量的投資報酬率 (ROI)
• 轉型級：AI 影響決策和營運模式，帶來顯著的競爭優勢

德勤的 AI 自動化成熟度模型具體透過 AI 代理程式深度內建於公司流程中的程度來衡量成熟度。

• 第 1 級：不涉及 AI 代理程式的標準自動化。
• 第 2 級：基礎自動化，將 AI 代理程式引入現有流程中。
• 第 3 級：根據 AI 代理程式的功能主動重新設計流程。
• 第 4 級：組織本身圍繞 AI 能力進行重組。

Google 雲端的 AI 採用框架追蹤三個階段的成熟度。

• 戰術級：簡單、狹隘的 AI 用例，通常缺乏對下一步計畫的一致規劃。
• 策略級：AI 提供可持續的業務價值，並在生產環境中部署和維護多個系統。
• 轉型級：AI 是組織的核心，推動創新並由進一步擴展它的結構所支援。

它還將成熟度劃分為六個主題，每個主題都由兩個核心領域（人員、流程、技術和資料）的交集形成。

• 學習 (Learn)：建立 AI 技能的計畫之品質與規模。
• 領導 (Lead)：AI 工作是否得到領導層的支持以及各團隊之間的協調。
• 存取 (Access)：資料和 AI 資產在整個組織中共享和重複使用的便利程度。
• 規模 (Scale)：雲端原生服務是否能夠處理實際規模的 AI 工作負載。
• 安全 (Secure)：資料和 AI 系統受到保護和負責任治理的程度。
• 自動化 (Automate)：AI 系統在生產環境中執行的可靠程度。

儘管這些框架在焦點和衡量標準上有所不同，但它們描繪了相同的成熟度歷程：非結構化的實驗，然後是獲得領導層支持的試點，接著是將 AI 內建於日常工作中，最後是 AI 重塑組織本身。

AI 成熟度：常見阻礙

有四個障礙往往會阻礙組織實現 AI 成熟度。以下是如何應對這些障礙：

1. 資料品質

在引入跨職能 AI 試點時，請選擇第一個 AI 用例，然後確定它依賴的一到兩個資料來源。確保這些資料來源具備以下特點：

• 有組織：僅保留用例所需的記錄，並集中存放。
• 準確：移除重複項、修正過期記錄並檢查錯誤。
• 擁有者明確：指定專人負責保持資料準確，並決定誰可以變更資料。

只有在第一個資料來源產生可靠答案後，才新增更多資料來源。在 AI 工具讀取的一個位置中定義共享術語，例如什麼算作活躍客戶。

2. 技能

在行事曆上設定重複的時段（每日或每週），讓員工能夠獨自或以小組形式在自己的工作上練習 AI。教導員工如何檢查 AI 來源並評估其輸出結果。

在推出新的 AI 工作流程之前，請負責該任務的員工寫下步驟、試用 AI 版本，並指出其不足之處。將 AI 連接到已使用的工具中，並在更廣泛推出之前先由少數使用者進行測試。

3. 治理

關於工具、資料和審查的明確規則，可讓 AI 的使用快速增長並擴展規模，而不會增加風險。發布一份核准工具的簡短清單，並要求進行公司登入。設定資料層級，以說明哪些類型的資料可以進入哪些工具。

決定每種類型的工作需要多少人工審查，將每個 AI 輔助的工作流程分類為三種大類之一：AI 擁有、人工審查或人工擁有。並保留一份日誌，記錄哪些工作使用了哪些 AI 工具以及誰審查了輸出結果，以便能夠追溯錯誤來源並進行修正。

4. 業務價值

BCG 發現，成熟度評分最高公司中超過 60% 的企業會嚴格追蹤 AI 價值，而發展停滯的公司這一比例僅為 17%。挑選一個可量化的工作流程並記錄基準：時間、成本和錯誤率。在試點開始前設定成功標準和決策日期。從第一天起追蹤每次使用的成本，並在結果超越基準後才擴展規模。

AI 成熟度：詞彙表

AI 採用：AI 工具的使用程度。這經常與 AI 成熟度交替使用，但兩者有所不同：成熟度指的是在整個組織中對 AI 的系統化使用。採用僅指有多少人正在使用它。

AI 就緒度：基礎設施和資料是否到位以妥善使用 AI。如果一個組織尚未根據 AI 的能力調整其營運方式，即使擁有乾淨的資料和扎實的基礎設施，其成熟度仍可能落後。

AI 成熟度：使用 AI 的慎重程度與有效性。採用和就緒度使成熟度成為可能，但不能保證成熟度。

AI 治理：決定如何在組織內負責任地使用 AI、誰來批准新用例以及審查哪些內容的規則與流程。

自主式 AI：能夠自行採取行動並執行多步驟任務的 AI 系統，而不僅僅是回應單一提示詞。

編排：執行多個 AI 代理程式，其中一個代理程式可以將任務的一部分交接給另一個代理程式，而不是孤立地使用每一個代理程式。

AI 成熟度：快速自我評估

回答幾個問題可以讓任何員工對其組織所處的位置有大致的了解。

Perplexity 的定位

Perplexity Computer 將 20 個先進模型整合到一個系統中，涵蓋研究、分析、內容和程式碼，而不是將每一個模型作為獨立工具運行，藉此支援邁向組織 AI 成熟度的歷程。它直接在這些模型之間分派工作，這正是成熟度更高階段的標誌——編排。

常見問題集

什麼是 AI 成熟度模型？
一個評估組織 AI 能力並根據其 AI 使用的發展與慎重程度指派級別的框架。

AI 成熟度的階段有哪些？
大多數框架描述了類似的發展軌跡：非結構化實驗，然後是結構化試點，接著是內建於日常工作流程中的 AI，最後是自主運行於整個組織中的 AI。

AI 成熟度與 AI 採用有何不同？
採用衡量是否正在使用 AI 工具。成熟度衡量的是它們的使用有多有效率。

AI 成熟度與 AI 就緒度有什麼區別？
就緒度衡量基礎設施和資料是否到位以妥善使用 AI。成熟度衡量組織是否真正圍繞該能力建立了營運模式。

什麼是 AI 治理？
決定如何在組織內部負責任地使用 AI 的規則與流程，包括誰來批准新用例以及在部署前審查哪些內容。

什麼是自主式 AI？
能夠自行採取行動、執行多步驟任務而不是僅僅回應單一提示詞的 AI 系統。

什麼是 AI 編排？
將多個 AI 模型或系統一起運行，以便一個模型可以將任務的一部分交接給另一個模型，而不是孤立地使用每個工具。

組織如何提高其 AI 成熟度？
透過從孤立的實驗轉向具有明確擁有權的結構化試點，然後將 AI 連接到真實的資料與工作流程中，並為 AI 可以在無需審查的情況下採取行動的領域建立治理機制。