大多數企業的 ESG 工作流程呈現「多元協作、高度人工、低度整合」，資料分散在採購、廠務、財會、人資、子公司與供應商之間，靠 Excel、Email 與人工彙整作業，尤其在環境E方面最耗資源，包含組織碳盤查、產品碳足跡、盤查報告揭露與碳減量等複雜工作，關鍵在於碳資料鏈長、複雜且跨組織，尤其 Scope 3 需要向供應商與價值鏈夥伴取得活動數據或排放數據，並在缺乏第一手數據時得使用替代估算因應，但同時必須維持資料品質。

AI 能力正在轉向：從知識生成走向通用智慧 過去幾年，生成式AI為企業帶來最大的改變，在於「知識型工作的自動化」。大型語言模型（LLM）能寫文章、做摘要、寫程式，快速提升白領工作的效率，讓許多企業首次感受到AI的實質價值。

科技的研發創新，是學術界、產業界從事科技研發人員的使命與興趣所在，他們不斷發掘新知與研發新技術，促成社會進步，創造商業價值，提升企業甚至國家競爭力。

人工智慧（AI）正在以驚人的速度重塑世界秩序。從醫療診斷、城市交通、金融科技到產業數位轉型，AI正逐漸成為新世代的「生產力引擎」。然而，在人們追求效率與智慧的同時，一個更關鍵的問題也日益凸顯——當我們把決策交給AI時，是否還能「信任」它？

我們改變不了風向，但可以調整帆的方向，AI 不再是選項，而是製造業生存的必修課。筆者長期觀察市場變化，最明顯的感受就是【不確定性】已成為常態。美國市場關稅政策持續升高、匯率波動侵蝕毛利、國際運輸與能源價格節節攀升，出口型企業的利潤控制愈發艱難。同時，ESG 的壓力愈加嚴峻，低碳製造已從加分條件轉變為能否進入供應鏈的門檻。