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。^[2]

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」。^[6]

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]

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。^[4]

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。^[6]

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。^[1][6]

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。^[1]

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。^[1]

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。^[1]

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。^[4]

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。^[11]

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。^[1][4][6]

• 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。^[2][4][6]

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。^[1][4]

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。^[6]

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。^[1][2][4][6]

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。^[1][4][6]

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。^[1][4]

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。^[1][4][6]