台灣 AI 熱門研究主題 2025：行銷與工程的 9 個優先方向

行銷人要看：從「生成器」變成可治理流程

1. 生成式 AI 內容工作流

對行銷人而言，生成式 AI 仍是最容易開始的入口，但研究重點已經不只是提示詞。iThome 服務業新興技術資料指出，台灣服務業是積極擁抱生成式 AI 的產業之一，已有 16% 服務業企業在正式環境採用生成式 AI。

這代表行銷團隊可以把文案、客服回覆、社群貼文、EDM、產品說明與內部知識整理，設計成可重複、可審核、可追蹤的工作流。單次產出速度很重要，但能否穩定接進團隊流程，才更接近企業導入現場。

2. AI Agent 行銷自動化

AI Agent 是行銷、產品與工程團隊都該理解的共同題。INSIDE 的 2025 白皮書指出，企業不再滿足於跟 AI「聊天」，而是要求 AI 開始「做事」；白皮書也把 AI Agent 描述為具備感知、規劃、行動與反思能力的「數位協作者」。

從行銷角度看，下一步不是只讓 AI 寫一篇貼文，而是讓 AI 能讀取資料、規劃任務、產出內容、觸發流程，並在必要節點交由人類審核。技術上，AI Agent 也可以透過知識圖譜、RAG、API 查詢等工具提升取得與處理資訊的能力。

3. 多模態內容與素材流程

CIO Taiwan 引述 IDC 指出，多模態會是 2025 年企業關注的 GenAI 趨勢之一，企業將偏好可同時處理圖片、影像與文字等不同資訊的模型。

這對行銷的意義很直接：內容策略不該只停留在文字生成。產品頁、廣告素材、短影音腳本、客服知識與社群視覺，都可能被放進同一個多模態流程中規劃、產製、檢查與再利用。

4. ROI、預算與幻覺治理

AI 導入越接近正式環境，越會遇到成效衡量與風險控管。INSIDE 白皮書提到，企業一方面面臨「70.9% 的預算迷霧」，另一方面也面臨對 AI 幻覺的信任危機。

因此，行銷人員應同步研究三件事：AI 是否真的縮短產製時間、輸出是否符合品牌與事實、成本是否能追蹤到活動或流程層級。這些治理問題，會決定 AI 是短期實驗工具，還是日常營運系統的一部分。

工程師要看：從模型呼叫走向系統設計

1. AI Agent／代理式 AI 系統設計

對工程師來說，AI Agent 的核心不是單次回答，而是系統能否穩定完成任務。iThome 指出，代理型 AI 比去年多了 2 成企業採用；INSIDE 也把 AI Agent 放在企業從「聊天」走向「做事」的轉折點上。

優先研究的問題包括工具調用、API 串接、任務規劃、狀態保存、錯誤復原、權限控管、觀測性與人工介入。這些設計會決定 Agent 是展示用 demo，還是能在企業流程中穩定執行的系統。

2. RAG／檢索增強生成

RAG 仍是工程師最值得追的基礎題之一。iThome 將 RAG 列為生成式 AI 相關、採用成長明顯的新興技術，顯示企業導入 AI 時會持續關注模型如何連接內部資料與回答依據。

可研究的問題包括：資料來源如何整理、檢索結果如何排序、回答如何附上依據、如何評測正確率，以及如何處理過期或互相矛盾的知識。若 AI 要從聊天工具變成企業知識入口，RAG 通常會是工程團隊繞不開的架構題。

3. AI 增強軟體工程

iThome 明確把 AI 增強軟體工程列為採用成長明顯的主題之一，並點出其應用包含輔助開發、除錯到測試。

因此，工程師不應只把 AI coding tool 當成自動補完工具。更值得研究的是如何讓 AI 參與測試案例生成、錯誤分析、重構建議、文件更新、程式碼審查，以及團隊內部開發知識的保存。

4. AIOps／AI 維運

iThome 指出，在生成式 AI 浪潮帶動下，更多台灣企業開始想採用 AIOps，用 AI 優化 IT 維運。

AIOps 的價值不只在自動化告警，也在於把 log、監控、事件紀錄與維運知識串起來，協助事件摘要、異常判斷、可能原因分析與排障流程加速。對工程與 SRE 團隊來說，這是 AI 從開發端延伸到營運端的重要方向。

5. SLM、小語言模型與多模型部署

CIO Taiwan 引述 IDC 指出，並非所有企業都需要大型語言模型；企業將依場域需求靈活運用小語言模型，且多模型應用會成為企業發展 AI 模型的常態。

這代表工程師要研究的不只是模型能力排行榜，而是部署策略：哪些任務交給大型模型、哪些任務交給小模型、何時需要多模型路由，以及如何做成本與品質評測。若團隊接近硬體、終端或基礎架構，也可延伸關注邊緣 AI；資策會 MIC 提到，2025 年 AI PC 與 AI 手機將加速滲透，AI 走向邊緣也會帶動 AI 晶片更多樣化。

繁中內容可以從這些關鍵字追起

如果要優先追繁體中文內容，可以從以下關鍵字開始。這些詞對應到台灣 CIO 調查、ICT 趨勢與 AI Agent 白皮書中反覆出現的主軸。

• 生成式 AI、GenAI、AI 內容工作流
• AI Agent、人工智慧代理人、代理式 AI、Agentic AI
• RAG、檢索增強生成、企業知識庫問答
• AI 增強軟體工程、AI 輔助開發、AI 測試
• AIOps、AI 維運、IT 維運自動化
• 多模態 AI、Multimodal、文字圖片影音模型
• SLM、小語言模型、多模型應用、模型部署選型
• AI 治理、AI 幻覺、ROI、預算控管

建議學習順序

行銷人員可以先把生成式 AI 內容流程標準化，再研究 AI Agent 如何串接任務與工具，接著把多模態素材與治理機制納入同一套流程。這個順序呼應了服務業正式採用生成式 AI、企業關注多模態模型，以及 AI Agent 從聊天走向做事的趨勢。

工程師可以先掌握 RAG 與 AI 輔助開發，再往 Agent 系統設計、AIOps 與多模型部署深入。這個順序比較貼近 iThome 所點名的採用成長主題，以及 IDC 對 SLM／多模型應用的觀察。

如果你負責產品或導入，最重要的不是先問「哪個模型最強」，而是先選一條可衡量的工作流程：輸入是什麼、AI 要做什麼、誰負責審核、成功指標是什麼、失敗時如何回退。INSIDE 白皮書提到的預算不確定性與幻覺信任危機，正是 AI 從展示走向產品化時最需要處理的問題。

常見問題

台灣有針對行銷人的 AI 官方熱門排行榜嗎？

以本文採用的公開資料來看，沒有一份只針對台灣行銷人員的官方熱門研究主題排行榜。比較可靠的做法，是交叉參考企業 CIO 調查、服務業採用現況、ICT 趨勢與 AI Agent 白皮書，再整理出較高頻、較貼近導入現場的主題。

為什麼 AI Agent、RAG、多模態特別值得優先追？

AI Agent 對應的是企業從「跟 AI 聊天」走向「讓 AI 做事」；RAG 對應的是模型如何連接可檢索資料與企業知識；多模態則對應文字、圖片、影像等素材與資料型態進入同一套 AI 流程。

工程師只學提示詞夠嗎？

不夠。提示詞仍有價值，但台灣企業趨勢資料中更明顯的工程主題，是 RAG、AI 增強軟體工程、AIOps、Agent 架構與 SLM／多模型部署策略。

結論

2025 年台灣 AI 研究與導入的主軸，正在從「單次生成」轉向「接上流程」。行銷人要看內容工作流、Agent 自動化、多模態與治理；工程師要看 Agent、RAG、AI 輔助開發、AIOps 與模型部署。這些主題加在一起，才是台灣企業把 AI 從試用推向落地時最需要補上的能力拼圖。