AI支出年增110%　自主工作流程僅9%落地

企業在「人工智慧」上的支出年增高達110%，但真正把日常工作流程交給AI自主處理的企業卻只有9%。這項數據來自ServiceNow(NOW)最新發布的調查，顯示AI導入的討論重心正從「加碼預算」轉向「檢視實際成效」。

吉娜·馬斯坦圖諾(Gina Mastantuono）ServiceNow總裁暨財務長14日在《財星》(Fortune)雜誌撰文表示，企業投入AI資金前應先問三個問題，包括「這筆投資是否能加深既有競爭優勢」、「資金是否真正對應實際客戶需求」、「客戶使用後是否能獲得可衡量的價值」。這三個提問，某種程度點出了企業推動AI專案時最容易忽略的驗收標準。

ServiceNow發布的《2026企業AI成熟度指數》用具體數字呈現這個落差，該調查訪問了19個國家、12個產業共4500名企業高層。

調查顯示，企業AI相關支出較去年成長110%，其中已採用「代理式AI」（agentic AI）的企業比例達59%，但真正建立起有意義、能自主執行多步驟工作流程的企業僅9%，整體AI成熟度平均分數只有51分。

所謂代理式AI，是指AI系統能依照使用者指令，自行規劃並執行一連串工作步驟。在企業場景中，這類技術多用於客服應對、資安檢查、財務處理等需要跨部門、跨系統銜接的流程自動化。

馬斯坦圖諾文中談的重點，與其說是呼籲加碼AI投資，不如說是主張重新建立「資本配置」的判斷標準。她表示，企業資本有限，一旦把錢投入某個領域，勢必得在其他地方縮手。

換句話說，隨著AI競爭加速，即使面對多個看似不錯的方案，企業也必須排出優先順序。她認為，投資決策的關鍵不在於導入了多少AI工具，而在於客戶需求、實際應用場景與可衡量的價值是否真正對齊。

ServiceNow也把這套邏輯套用在自家的投資案例上。公司4月20日宣布，以77億5000萬美元現金完成收購資安企業Armis。

Armis專注處理企業內部連網資產與網路風險管理，ServiceNow將這筆收購定位為縮小「資產可視性」與「網路風險」落差的投資。

AI控管方面也是同一套思路。ServiceNow5月5日宣布擴充「AI控制塔」（AI Control Tower）功能，強調能對企業內外的AI系統進行發現、監看、控管、資安防護與成效衡量，同時新增30項企業級整合。

這代表企業不能只停留在「到處導入AI工具」的階段，而必須同步檢視營運、資安與成效衡量。從ServiceNow社群與LinkedIn上的討論也能看到，AI準備度、資料品質、系統整合、治理與執行管理都是目前業界關注的焦點。

這個問題同樣值得台灣企業關注。本站先前報導，企業在導入AI的過程中，如何把既有系統與資料串接起來已成為關鍵課題，當時也提到ServiceNow、Salesforce、Databricks、Workday等既有企業系統，都需要與AI代理人（AI agent）完成串接。

不過，《財星》專欄中提到的「數兆美元」規模，仍須拆開來看。文中提到全球在AI新專案上的投入已達數兆美元規模，但公開機構的預估則顯示，今年全球AI資本支出可能還不到1兆美元，未來十年AI基礎建設投資才有機會累積到數兆美元的規模。

ServiceNow第二季財報也被拿來佐證這個論點。公司公布，截至6月30日的第二季訂閱營收達38億7700萬美元，總營收39億8700萬美元，其中「ServiceNow AI」的年度合約價值(ACV)已突破10億美元。

綜合來看，ServiceNow這份資料想傳達的重點，並非AI預算規模有多大，而是客戶需求、工作流程與可衡量的價值，能否真正在企業實際營運中相互扣合。