產業AI化以處理大量數據資料、分析應用為主，台灣企業目前導入AI的程度仍有不足，七成企業仍屬於AI 化的前期階段。而組織文化常是AI效益規模化的瓶頸，經營者的策略與規劃，更是企業 AI 化的關鍵，企業評估將AI應用在管理或營運上，主要面臨的挑戰包括「缺乏相關技術人才」、「公司資料尚未進行整合」與「導入AI 的金額成本太高」。
生成式AI 熱潮席捲全球，科技大廠競相投入大量資源，技術研發快速迭代、經營模式推陳出新，超過半數企業已使用生成式AI 工具，但僅有兩成企業將生成式 AI 工具導入公司營運流程，其餘仍以現成的工具使用或試用為主，多半無下一步積極行動，數位轉型最終考量還是：節省成本或增加收入，生成式 AI 雖然降低了 AI 使用的門檻，但對於提高企業 AI 化無明顯幫助。
AI 越用會越有用，可以趨動企業持續改善。台灣企業 AI 化指數的差異正在逐步加大，有強者愈強、弱者愈弱的現象。而企業內部的資料是需要時間積累的基礎建設，企業後續如何善用所搜集的數據，讓數據驅動業務並發揮最大的價值，也是決勝關鍵。
各國嘗試規範AI 的發展及應用，許多 AI 發展領先的企業，已開始注意到相關影響及AI 可能帶來的風險，並回頭檢視過往使用AI 的範疇及應用層面，台灣相較之下仍在起步階段，台灣企業自評對於AI 的風險掌握能力明顯不足，企業對於AI化的「隱私和資料治理」、「技術穩健性和安全性」與資安存在隱憂。
台灣企業如果導入非國產高端 AI 設施恐有更多的限制條件與考量，透過 AI Motherboard 模組可以加速 AI 普及化，政府和產業界正在努力讓台灣全產業數位轉型、基礎建設升級。AI 時代，算力即國力，台灣不只有建算力，還有維運算力的經驗，甚至有能力協助其他國家建置。
