在 2026 先行智庫年會中，博弘雲端科技總經理 陳仲儒 Jerry Chen 以「從趨勢到行動」為題，從 AI、雲端、資安與企業數位轉型的實務經驗出發，分享企業在 AI 快速進入工作現場後，真正需要面對的治理課題。
當員工開始自行使用各種 AI 工具，企業面對的已不只是「要不要開放」，而是：公司是否清楚哪些人正在使用、資料去了哪裡、不同工具該如何管理，以及這些零散的使用經驗，能不能逐步轉化成組織能力？
Jerry 的分享從風險管理一路談到組織能力建立，也帶出一個值得管理者重新思考的問題：
當 AI 已經進入日常工作，企業真正需要建立的，究竟是一套規範，還是一套能持續管理與累積 AI 能力的機制？
一、企業 AI 治理的第一步：先看清楚員工到底怎麼用 AI
很多企業談 AI 治理時，第一個反應是「要不要開放工具」，但 Jerry 提醒，真正更前面的問題是：公司是否知道員工現在已經怎麼使用 AI？
實務上，員工可能早已透過個人帳號、私人裝置或外部工具處理工作。Jerry 在分享中提到，企業安全掃描甚至可能發現薪資資訊、IC 設計藍圖、產品規劃等敏感資料曾進入 AI 使用情境。
因此，企業 AI 治理的起點，不應只是制定更多規範，而是先掌握誰在使用、用了哪些工具、資料流向哪裡。如果連現況都不清楚，後續的權限、資安與責任分工，就很難真正落地。
換句話說，管理 AI 之前，企業得先回答一個更基本的問題：
我們現在看到的，真的是公司全部的 AI 使用現況嗎？
二、全面禁止 AI，為什麼反而可能讓風險更難管理？
面對生成式 AI 的資安疑慮，企業最直覺的做法往往是先禁止使用。但 Jerry 提醒，禁令不一定能阻止實際使用，反而可能讓員工轉向個人帳號、私人裝置或公司未核准的工具。當正式管道太難使用，真正發生的工作行為就可能轉到企業管理範圍之外，出了問題後，甚至難以追查使用者、工具與資料流向。
因此，企業 AI 治理並不是在「全面禁止」與「全面開放」之間二選一。更重要的是建立合理的使用邊界，同時讓合規工具足夠好用，降低員工繞過制度的誘因。治理真正要做的，是在控制風險的同時，也讓工作能夠繼續往前走。
三、工具開放了，不代表員工真的知道怎麼跟 AI 工作
即使企業已經採購 AI 工具、開放帳號，使用成效仍可能因人而異。有人只是把 AI 當搜尋引擎，有人直接採信產出，也有人做出不錯的方法，卻只留在自己的工作習慣裡。Jerry 因此把下一個課題放在 AI 工作素養：工具與政策解決的是「能不能用」，真正影響結果品質的，則是人如何判斷工作是否適合交給 AI、如何說明需求、驗證結果，以及承擔最後的責任。
換句話說，企業培養 AI 能力，不應只停在教員工 Prompt 或新功能，而是要逐步建立一套共同的工作方式。工具降低了使用 AI 的門檻，但真正拉開差距的，是人如何與 AI 一起完成工作。
四、公司裡有很多 AI 高手，為什麼還是沒變成組織能力？
一家公司可能已經有不少員工很會使用 AI，但這不代表企業本身已經具備 AI 能力。Jerry 提到一個很典型的現象：「同一個問題，被解決了二十次。」 好方法留在個人筆記，各部門各自摸索，一旦人員離開，經驗也跟著消失。
因此，下一階段的重點不是再找更多「AI 高手」，而是思考如何讓有效的方法被整理、分享與再次使用。當 Prompt、Agent、工作流程或實際案例能逐步沉澱成組織資產，其他同仁才不需要每次重新摸索。
對管理者來說，更值得追蹤的問題可能是：我們現在累積的是更多 AI 使用次數，還是更多可以被重複使用的企業經驗？
五、AI 治理真正的終點，不是制定規範，而是納入日常管理
企業很容易把 AI 治理視為一次性的制度專案：政策公布、權限設定完成，就算告一段落。但 Jerry 的觀點更進一步——治理要真正發生，就必須進入原本的經營管理節奏。 他在分享中甚至直接指出：「治理不是文件，是每月會議上真的看那一頁。」
這也意味著，管理團隊不能只在導入初期關心 AI，更要持續理解使用狀況、累積了哪些成果、是否產生價值，以及伴隨而來的風險。單看 ROI，也未必足以掌握 AI 導入的全貌。
Jerry 最後留下三個很直接的管理問題：AI 要解決什麼商業問題？誰負責推動？六個月內要看到什麼結果？
當這三件事開始出現在主管的日常討論裡，AI 才真正從「新工具」走進企業的經營管理。
結論｜AI 治理真正要建立的，是組織持續學習與調整的能力
當 AI 開始進入每一個人的工作，企業真正的挑戰，已經不是「要不要用 AI」，而是能不能把分散在個人身上的使用經驗，逐步轉化成組織可以管理、複製與累積的能力。
如果沒有這套機制，AI 反而可能放大原本的問題：每個人都在嘗試不同工具、各自累積方法、重複解決相同問題，但公司本身並沒有因此變得更聰明。
從這個角度看，企業 AI 治理的價值，不只是降低風險，更是在建立一套新的組織學習機制。真正拉開差距的，也許不是誰最快導入最新模型，而是誰能更快把個人的試驗，轉成團隊可以共同使用的經驗，再進一步成為管理與決策的一部分。
當 AI 的變化速度愈來愈快，企業最需要建立的，或許不是一套永遠不變的規範，而是一個能持續學習、調整，並重新做出判斷的組織。
講者簡介｜博弘雲端科技總經理 陳仲儒 Jerry Chen
具備 20 年以上科技與通路生態系經驗，專業橫跨 AI 策略與智慧代理系統、雲端與數據平台轉型、資安治理與企業數位轉型。
曾任 中國微軟通路生態系總監、京東集團・京東雲事業群副總裁、中國平安・壹賬通金融科技華南區總經理，並於 台灣微軟擔任生態解決方案總經理，累積企業科技導入、雲端轉型、生態系經營與市場發展等實務經驗。
從大型科技企業到目前投入 AI 與數位轉型實務，Jerry 持續關注企業如何將新技術真正帶進工作流程與管理機制，並從 工具導入、風險治理、人才能力到組織共創 等面向，協助企業思考 AI 從個人使用走向組織能力的落地路徑。
【關於博弘雲端科技】
博弘雲端科技（Nextlink Technology) 成立於2006年，目前在台灣、香港、上海、東南亞等地設有據點，擁有多平台認證架構師及國內外經驗豐富的團隊，為企業提供專業、多元且全球化的雲端及AI解決方案與代管服務。博弘雲端攜手子公司宏庭科技(Microfusion)，提供公有雲、私有雲以及混合雲的整合服務，包含Amazon Web Service (AWS)、Google Cloud、Alibaba Cloud 與 Azure ，為企業量身打造多雲服務架構，建置完整雲端生態系，並具備海內外逾2500家客戶服務之經驗，客戶產業別涵蓋高科技、遊戲、媒體、零售、電商等，協助企業最大化營運綜效。了解更多請洽官網：https://www.nextlink.cloud/
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