2026年7月31日 · 12分鐘
171.5 萬家中小企業、27.6 萬個缺工職缺：台灣 AI 導入的真實數字
台灣中小企業多達 171.5 萬家、占全體 98% 以上，但連最領先的電子資訊製造業也僅 28% 已實踐 AI。另一邊是 27.6 萬個缺工職缺與 2026 基本工資 29,500 元。用具名台灣數據，看清 AI 導入的真實現況。
先看兩組數字。根據經濟部《2025 中小企業白皮書》，2024 年台灣中小企業家數達 171.5 萬家，占全體企業 98% 以上，就業人數約 919.4 萬人（占全國就業近 8 成），銷售額首度突破新台幣 31 兆元。另一組數字來自勞動部「職位空缺概況調查」：2025 年 3 月底，全台工業及服務業職缺數達 27.6 萬個，平均一個職缺要對外招募 3.5 個月才補得上。
直接回答這篇文章要處理的問題：台灣的 AI 導入離「普及」還有很大一段距離，而且呈現明顯的產業與規模落差——資策會 MIC 的調查顯示，數位化程度最高的電子資訊製造業，也只有 28% 已實踐 AI、46% 規劃中；至於全產業、特別是中小企業的導入率，目前沒有官方的成對統計，只有「大型企業領先、中小型企業追趕」的質性描述。同一時間，缺工被 160 個產業公會票選為第一大挑戰，2026 年基本工資又調升到月薪 NT$29,500。這篇文章把公開可查、具名的台灣數據攤開來，讓你看清楚 AI 導入的真實現況，以及缺工與漲薪如何把這件事從「可以再等等」變成「今年就得面對」。
台灣中小企業的基本盤有多大？
171.5 萬家，占全體企業 98% 以上——中小企業就是台灣經濟的絕對主體。
根據經濟部《2025 中小企業白皮書》，2024 年台灣中小企業家數為 171.5 萬家，占全體企業 98% 以上；就業人數約 919.4 萬人，撐起全國近 8 成的就業；全年銷售額突破新台幣 31 兆元。這三個數字放在一起，意義很清楚：談「台灣的 AI 導入」，如果只看上市櫃大企業與科技大廠，等於忽略了 98% 的企業與 8 成的就業人口。真正決定台灣 AI 落地速度的，不是那 2% 的大公司，而是這 171.5 萬家中小企業的老闆們，願不願意、以及有沒有能力跨出第一步。
而這個基本盤的另一個特徵是分工極細：從製造業的代工廠，到街邊的服務業、零售業、餐飲住宿業，每一家的數位化起點都不一樣。這也是為什麼下一節看導入率時，必須把「哪個產業、哪種 AI、哪種規模」拆開來讀——籠統的平均數，對做決策沒有幫助。
台灣企業真的在用 AI 了嗎？導入率有多高？
看你問的是哪個產業、哪種 AI：最領先的電子資訊製造業有 28% 已實踐 AI；跨五大行業的生成式 AI 意願與行動比例則約 19%；全產業以規模切分的官方導入率，目前並不存在。
先看最常被引用的數字。根據資策會產業情報研究所（MIC）《臺灣電子資訊製造業導入 AI 發展》（2024 年 11 月調查、回收 316 份有效樣本，2025 年 3 月發布），台灣電子資訊製造業有 28% 已實踐 AI、46% 規劃中，且大型企業進度明顯領先中小型企業。要注意的是，這是「電子資訊製造業」——全台數位化程度數一數二的行業——的數字，不能直接套到全產業。
跨產業的圖像則保守得多。根據資策會 MIC 2024 年 4 月發布的調查，台灣五大行業（金融保險、製造、營建、批發零售、醫療照護）有導入生成式 AI 意願或相關行動的比例約 19%，其中金融保險業 25% 最高、製造業 22% 次之。而且即使在已投入 AI 的製造業裡，根據 MIC 2025 年的統計，AI 預算有 73% 仍投在鑑別式 AI（如品檢、瑕疵辨識），生成式 AI 僅占 27%，2026 年預估也只升到 29%——多數企業的 AI 還是「機器看圖」，而不是「機器對話」。
| 指標 | 數值 | 調查年份 | 來源 |
|---|---|---|---|
| 電子資訊製造業：已實踐 AI | 28% | 2024 | 資策會 MIC |
| 電子資訊製造業：規劃中 | 46% | 2024 | 資策會 MIC |
| 五大行業：生成式 AI 意願／行動 | 19%（金融保險 25%、製造 22%） | 2024 | 資策會 MIC |
| 製造業：生成式 AI 占 AI 預算 | 27%（2026 預估 29%） | 2025 | 資策會 MIC |
| 大型 vs 中小企業 | 大型領先、中小追趕（中小 AI 投資 CAGR 26%） | 2024–2026 | 資策會 MIC |
這裡必須誠實指出一個資料缺口：目前並沒有一份「以企業規模切分的全產業 AI 導入率」官方統計。MIC 僅以質性描述指出大型企業領先、中小型企業追趕中，佐證是中小型企業的 AI 投資 2024–2026 年複合成長率達 26%——成長很快，但基期在哪裡，沒有公開數字。
由此可以做一個推論（明確標示：這是推論，不是官方統計）：連數位化最深的電子資訊製造業都只有 28% 已實踐 AI，那麼 171.5 萬家中小企業——尤其是服務業、零售業裡的小型與微型企業——實際導入比例大概率遠低於這個數字。換句話說，台灣的 AI 導入現況是「聲量很大、落地很少」；對還沒開始的中小企業來說，這既是落後的警訊，也代表先行者的空間還很大。
缺工加漲薪，跟 AI 導入有什麼關係？
關係是直接的：人找不到、人變貴，是 2026 年台灣企業評估 AI 的兩個最現實的推力，也是政府補助政策的底層邏輯。
先看缺工。根據勞動部「職位空缺概況調查」（2025 年發布），2025 年 3 月底全台工業及服務業職缺數 27.6 萬個、職缺率 3.1%，平均對外招募時間 3.5 個月；其中製造業 9.2 萬個最多，服務業合計 16.2 萬個。而在各行業中，住宿及餐飲業的職缺率 4.4% 為全體最高，進、退率分別高達 4.6% 與 5.0%——不只找人難，留人更難。企業端的感受也一致：根據全國工業總會《2025 工總白皮書》（2025 年 9 月發布，針對 160 個產業公會問卷調查），「缺工」以 70.5% 高居五大挑戰之首，超過減碳（59.0%）、國際經貿（55.2%）、能源（52.4%）與產業轉型（50.5%）。
再看漲薪。根據勞動部 2025 年 9 月 26 日公告，2026 年（民國 115 年）基本工資調升至月薪 NT$29,500、時薪 NT$196，調幅 3.18%，約 247 萬名勞工受惠。對以基層人力為主的服務業與零售業來說，這代表同一個職缺，明年的底價又墊高了一階——而且基本工資逐年審議，這個趨勢短期看不到回頭。
把兩件事疊起來，就能理解政府政策的走向：近年的中小企業補助資源，幾乎都往「AI 與數位轉型」集中。最具代表性的是依特別條例編列 460 億元的「產業競爭力輔導團」，單一企業的 AI 數位轉型補助最高可達 NT$42 萬（AI 工具導入最高 10 萬＋人才培訓最高 12 萬＋診斷 19 萬）。政策邏輯很直白：既然人補不上、薪資又往上走，就補助企業用 AI 補缺工、扛漲薪。各項補助的申請現況與注意事項，可參考「2026 年雲市集點數還能領嗎？台灣中小企業 AI 補助現況」。
對個別老闆來說，這組數字還有一層更切身的含義：平均 3.5 個月的招募空窗，不代表這 3.5 個月的顧客詢問會自動暫停。訊息照進、電話照響，差別只在有沒有人接。每一則沒人回覆的詢問，都是花了行銷費用帶進來、卻白白流失的潛在營收——缺工的隱形成本，往往不在薪資單上，而在漏接的訂單裡。這筆帳怎麼算，可以參考「AI 客服費用怎麼算？導入成本與 ROI 試算」。
已導入 AI 的企業投入多少錢？卡在哪裡？
已導入 AI 的企業平均年投入超過 NT$200 萬且逐年增加；最大的瓶頸是資料，其次是成本與效益評估。
先看投入金額。根據資策會 MIC 2025 年的調查，已導入 AI 的企業平均投入金額，2024 年為 NT$209 萬、2025 年 NT$236 萬、2026 年預估 NT$261 萬，三年複合成長率 11.5%；其中中小型企業的 AI 投資成長更快，2024–2026 年複合成長率達 26%。預算態度也偏積極：約 46% 業者在 2025 年增加 AI 預算、39% 預計 2026 年續增；2025 年的 AI 資源配置為硬體 46%、軟體 42%、服務 12%。
成效如何？資策會 MIC 產業分析師張家輔具名指出，企業導入 AI 後最有感的三項改善依序是「增加營收、減緩缺工壓力、降低成本」，滿意度最低的則是「提升問題的可預見性」；目前前三大應用為瑕疵檢測、瑕疵圖片標記與生產流程改進（僑務電子報轉引資策會 MIC 新聞稿）。值得注意的是，「減緩缺工壓力」排在第二位——這與上一節的缺工數據互相印證：企業導入 AI，很大程度上就是在解人力問題。
那卡在哪裡？張家輔具名表示，高達八成的 AI 實踐企業表示數據相關問題是其發展瓶頸，特別是大型企業，資料的整理、統整與應用變得更為困難；而仍在規劃導入的企業，最常遇到的則是「高昂成本」與「效益難以評估」。
這組障礙數據，對中小企業反而有兩個務實的啟示。第一，NT$209–261 萬是「已導入企業」的平均投入，樣本偏向製造業與較具規模的公司，多半包含硬體與客製開發；中小企業不需要被這個數字嚇退——訂閱制的現成工具，門檻遠低於自建系統。第二，「效益難以評估」這個障礙，最好的解法是從一個效益容易衡量的環節切入：與其一開始就挑戰資料底層工程，不如先選一個進出都數得出來的場景，用小成本驗證，再決定要不要擴大。
中小企業該從哪一個環節開始導入 AI？
從「高重複、直接連到營收」的環節開始——對多數服務業與零售業而言，就是顧客詢問的回覆。
理由可以直接從前面的數據推出來。其一，MIC 調查中企業導入 AI 後最有感的改善，第一是增加營收、第二是減緩缺工壓力——而顧客詢問的處理，恰好同時踩在這兩點上：回得快、回得準，訂單就進來；有工具接手重複問題，現有人力就能喘口氣。其二，缺工最嚴重的住宿餐飲與服務業（職缺率 4.4%、平均招募 3.5 個月），缺的那個人往往正是回訊息、接電話、處理詢問的基層人力；在補不到人的空窗期，這個環節是最先破洞的地方。其三，相對於動輒數百萬的產線 AI，詢問回覆的效益是可以直接數的：多接住幾筆詢問、少漏掉幾張單，一個月就看得出來，正面回應了「效益難以評估」這個最常見的規劃期障礙。
這也是 AI 工具裡最容易先驗證效益的一類。Omago 是一個 AI 代理平台，能以顧客自己的語言全天候自動回覆詢問，需要時再轉接真人。對人手不足的小團隊來說，它處理的正是下班後、假日與旺季尖峰這些最容易漏接詢問的時段。至於導入前常見的疑慮——會不會亂答、顧客資料放哪裡、繁體中文答得準不準——我們在「台灣 SME 導入 AI 客服最常見的 5 個疑慮與破解」有逐項拆解。
把整篇的數字收攏成一句話：台灣有 171.5 萬家中小企業，撐起 919.4 萬人的就業與 31 兆元的銷售額，但 AI 落地仍集中在少數產業與大型企業；同一時間，27.6 萬個職缺補不滿、基本工資漲到 NT$29,500，缺工與漲薪不會等任何人。電子資訊製造業已有 46% 的企業在規劃導入——當「規劃中」的企業陸續變成「已實踐」，落差只會越拉越大。對還沒開始的老闆來說，最理性的做法不是觀望，而是挑一個小而可衡量的環節，現在就開始驗證。
常見問題
台灣有多少家中小企業？
根據經濟部《2025 中小企業白皮書》，2024 年台灣中小企業家數達 171.5 萬家，占全體企業 98% 以上，就業人數約 919.4 萬人（占全國就業近 8 成），銷售額突破新台幣 31 兆元。中小企業是台灣經濟與就業的絕對主體。
台灣企業的 AI 導入率是多少？
沒有單一的全產業官方數字。最常被引用的是資策會 MIC 的調查（2024 年 11 月調查、316 份有效樣本）：電子資訊製造業 28% 已實踐 AI、46% 規劃中；另一份 MIC 2024 年調查顯示，五大行業有生成式 AI 導入意願或行動的比例約 19%。以企業規模切分的全產業導入率目前沒有官方統計，MIC 僅指出大型企業領先、中小型企業追趕中。
2026 年基本工資調到多少？
根據勞動部 2025 年 9 月 26 日公告，2026 年（民國 115 年）基本工資調升至月薪 NT$29,500、時薪 NT$196，調幅 3.18%，約 247 萬名勞工受惠。對以基層人力為主的服務業與零售業，這代表人力成本的底價再度墊高。
中小企業導入 AI 最常見的障礙是什麼？
依資策會 MIC 分析師張家輔的具名說法，已實踐 AI 的企業有高達八成表示數據相關問題是發展瓶頸；仍在規劃導入的企業，則最常卡在「高昂成本」與「效益難以評估」。務實的對策是從效益容易衡量、投入門檻低的環節（例如顧客詢問回覆）先小規模驗證，再決定是否擴大投入。
資料來源：經濟部《2025 中小企業白皮書》（2025）、資策會 MIC《臺灣電子資訊製造業導入 AI 發展》（2024 年 11 月調查，2025 年 3 月發布）、資策會 MIC 生成式 AI 相關調查（2024–2025）、勞動部「職位空缺概況調查」（2025）、勞動部基本工資公告（2025 年 9 月 26 日）、全國工業總會《2025 工總白皮書》（2025，經濟日報報導）、經濟部產業發展署「產業競爭力輔導團」（2025）、僑務電子報、經理人月刊。