設計思考 Design Thinking 2026-04-04355

從「追著走」到「提前看」：Deloitte與McKinsey最新報告揭示，2026企業AI的真正分水嶺

讀完這篇，你會知道：

Deloitte報告中最值得企業主管警覺的數字：AI工具擁有率與實際使用率的巨大落差
為什麼只有34%的企業真正在用AI「改造商業模式」，其他企業卡在哪裡
McKinsey提出的「預見型決策框架」，以及Apple如何用這個邏輯把損失轉為優勢

思考的起點

Deloitte AI Institute在2025年8至9月調查了全球24個國家、6大產業共3,235位主管，2026年初發布了這份長達數年追蹤的報告：《企業AI現況：未被挖掘的邊緣》（State of AI in the Enterprise: The Untapped Edge）。同一時期，McKinsey發布了《建立地緣政治洞察生態系》（Building an Ecosystem of Geopolitical Insights）報告，以及對15個國家10,000位資深領導者的《組織現況2026》調查。

把這兩份報告放在一起看，會得到一幅非常清晰的2026年企業AI全景圖：AI的工具採用速度已超越大多數人的預期，但企業真正將AI轉化為競爭優勢的能力，卻遠遠落後。與此同時，地緣政治的不確定性正在以前所未有的速度衝擊企業的決策節奏。站在這個交叉點上，企業主管面對的核心問題只有一個：你的組織是在「追著AI走」，還是已經開始「預見並主導」？

一、60%有工具，但真正在用的不到60%—Deloitte揭示企業AI的執行落差

AI工具的普及速度已超越企業消化的速度，導致大量資源投入卻沒有轉化為真實的競爭優勢。

Deloitte報告中最值得停下來思考的數字，不是AI採用率，而是採用率背後的落差。

在過去一年內，企業員工能夠使用獲准AI工具的比例從不足40%躍升至約60%—足足成長了50%。這個速度，已超過大多數企業的IT建設、人才培訓和流程重設計的速度。然而，真正在日常工作中使用這些工具的員工比例，仍低於60%。換句話說：工具到位了，但使用習慣、工作流程和組織能力，還沒跟上。

這個落差，在AI治理層面看得更清楚：42%的企業認為自己的AI策略已高度準備好，但在技術基礎設施（43%）、資料管理（40%）、以及人才（僅20%）的準備度上，數字明顯落後—而且與去年相比，人才準備度還在下降。

最關鍵的一組數字出現在「轉化」層面。在企業如何使用AI這件事上，Deloitte發現了明顯的三層分化：

第一層（34%）：真正用AI深度改造產品、服務或商業模式——這是真正的AI轉型。

第二層（約33%）：重新設計關鍵工作流程，但不改變整體業務結構—這是局部優化。

第三層（約33%）：把AI疊加在現有系統上，幾乎沒有結構性改變—這是表面採用。

換句話說，三分之二的企業，AI仍然停留在「效率工具」的層次，而非成為業務轉型的驅動力。

Agentic AI：下一個拐點已到，治理卻嚴重落後

企業正在加速部署AI代理，但只有21%的企業已建立成熟的代理治理模型。

報告中另一個值得主管特別關注的發現，是關於Agentic AI（代理型AI）的快速普及與治理落差之間的矛盾。

目前，23%的企業已至少中度使用Agentic AI—也就是可以在無需人類逐步指示下、自主完成一系列任務的AI系統。但在未來兩年內，這個比例預計將躍升至74%。也就是說，從現在到2028年，有超過三分之一的企業將首次大規模部署Agentic AI。

問題是：只有21%的企業表示已建立成熟的代理治理模型。在這樣的速度差下，企業將在治理框架尚未準備好之前，就已把自主決策的AI系統嵌入核心業務流程。Deloitte的數據顯示，企業最擔心的AI風險全都集中在治理層面：資料隱私與安全（73%）、法律與監管合規（50%）、治理能力與監督（46%）。

國際案例：Siemens的Agentic AI治理架構

Siemens在推進Agentic AI之前，先建立了跨功能的代理治理委員會，有效降低了部署風險。

德國工業巨頭Siemens在2024年至2025年間，在其工廠自動化和供應鏈優化部門大規模引入Agentic AI系統。為了避免治理落後於部署速度的問題，Siemens在啟動之前，先成立了由IT、法務、業務和風控共同參與的「代理治理委員會」，明確界定每個AI代理的決策邊界：哪些決策可以完全自主執行，哪些需要人工確認，哪些必須完整記錄可追溯的決策路徑。這套框架讓Siemens在部署後的前六個月，將代理系統的異常行為事件控制在可接受範圍內，並成為業界引用的治理案例。Siemens的做法印證了Deloitte報告的核心建議：治理不是部署之後的補救措施，而是部署之前的前提條件。

二、地緣政治已成最大商業威脅—McKinsey：從「追新聞」到「預見事件」

企業領導者已把地緣政治與貿易不穩定，列為比總體經濟波動、網路安全攻擊或科技顛覆更大的全球成長威脅。

McKinsey的《建立地緣政治洞察生態系》報告，開頭引用了諾貝爾獎得主Herbert Simon的話：「大量資訊製造了注意力的貧困。」這句話，精準描述了當前企業主管面對的處境。

地緣政治事件的速度與複雜度—中東衝突的二三階效應、烏克蘭重建帶來的投資機會與風險、新一輪關稅談判、各地的AI監管法規—已讓傳統的「追新聞式」地緣政治監控失去意義。企業不缺資訊，缺的是能把資訊轉化為決策的系統。

McKinsey報告中最重要的觀察是：大多數大型組織確實在追蹤地緣政治發展，但「決策者收到的資訊往往是碎片化的，來源有限，且與業務優先事項缺乏清晰的連結」。結果是：企業在收到資訊後，是在反應事件，而不是在預見事件、主動部署。

報告提出了四個地緣政治洞察的應用領域：風險管理（為敏感地區或技術領域設定護欄）、策略（評估地緣政治敏感地區的投資或退出決策）、營運（調整商業模式以應對監管和地緣政治動態）、以及利害關係人關係（主動與客戶、監管機構分享地緣政治分析以強化信任）。

國際案例：Apple如何把地緣政治風險轉為競爭優勢

Apple的執行長Tim Cook早在貿易摩擦升溫之前，就開始系統性地分散製造基地，把地緣政治洞察轉化為供應鏈韌性的戰略動作。

McKinsey在報告中直接引用了Apple的案例作為「預見型決策」的典範。Apple的Tim Cook在多年前就預見了美中貿易摩擦的長期趨勢，並系統性地推進iPhone製造向印度轉移。根據路透社和《華爾街日報》的報導，到2024財年，約14%的iPhone已在印度組裝，折合約140億美元的產值。這個提前布局，讓Apple在2025年的關稅風波中，比競爭對手多出了顯著的緩衝空間，也讓Apple在印度的政策補貼談判中擁有更強的籌碼—把對手眼中的「外部威脅」，轉化為自身的「操作優勢」。

McKinsey的核心訊息是：地緣政治洞察的競爭優勢，不在於比對手更快看到新聞，而在於比對手更早把地緣政治的含義，轉化為具體的投資、退出和佈局決策。

三、Deloitte + McKinsey的交集：2026年企業AI的真正分水嶺

技術採用是門票，但真正的競爭差距，在於能否把AI能力與地緣政治洞察，整合進「預見型」的組織決策體系。

把Deloitte與McKinsey的兩份報告放在一起，會看到一個共同指向的結論：2026年，企業在AI領域的真正分水嶺，已不再是「有沒有導入AI」，而是「能否讓AI真正改變你的決策品質」。

Deloitte的數字告訴我們，三分之二的企業的AI仍停留在效率工具層次；McKinsey的數字告訴我們，72%的領導者承認地緣政治不確定性已對組織產生顯著影響，但大多數企業的資訊系統是碎片化的，無法有效轉化為前瞻性決策。

這兩個問題的解法，有一個共同的方向：不是更多工具，而是更好的整合—把AI的分析能力，與地緣政治的情境理解，整合進一套能讓主管真正「預見而非追趕」的決策框架。McKinsey在報告中建議的「神經中樞」（Nerve Center）正是這個邏輯的具體化：一個跨功能的前瞻性團隊，持續掃描環境、壓力測試策略，並把洞察嵌入日常決策。