講到香港企業用 AI，最容易混淆的就是「有沒有開始用」和「有沒有真正用到成為日常營運」。Accenture 10 月 21 日公布的《香港 AI 指數 2026》顯示，受訪企業中有六成至少一項策略性生成式 AI 項目已擴大應用；但若看所有策略項目，真正達到規模化的只有 12%。兩個數字看似矛盾，其實分母不同，正好反映不少公司已經有成功試點，卻未能把它複製到整間企業。
調查於 2026 年 3 至 4 月進行，訪問 150 名香港企業 C-suite 及高級管理人員，涵蓋九個行業；受訪機構年收入由低於 5 億美元至 500 億美元以上。這是 Accenture 委託研究，不是全港公司普查，亦不能直接當成每間中小企的實況。不過，它提供了一個較具體的參考：企業 AI 的進度，關鍵逐漸由「試過甚麼工具」轉到「有沒有把流程、數據和管理方式一併改好」。
60% 與 12% 講緊不同事情
「六成企業至少一項項目擴大」不代表六成企業已全面部署 AI。它只說明有一項或以上策略項目由試點走向較大範圍；但把所有策略性生成式 AI 項目加起來，只有 12% 已經規模化。換句話說，一家公司可能有一個成功案例，同時仍有不少項目停留在測試、部門試用或等待整合的階段。
報告另指，只有 3% 受訪企業已把 AI 與數據全面納入核心業務策略；只有 34% 表示已在多個部門持續創造 AI 價值，或在整間企業廣泛取得持續成果。這些都不是「有沒有 ChatGPT 帳戶」之類的使用率，而是看 AI 有沒有連到公司策略、業務流程和可衡量的成果。對一般員工來說，可能已經每日用 AI 整理文件或寫初稿；對企業而言，真正要解決的仍是資料能否安全接通、輸出是否可靠，以及工作流程要不要重新設計。
卡位未必在模型，而是舊系統和工作方式
調查把企業擴大 AI 的難題指向基礎設施與組織改變。41% 受訪企業把欠缺彈性的舊有 IT 系統列為主要障礙；45% 預期僵化的營運模式會成為 AI 提升生產力的阻力。即使買到最新模型，如果公司資料散落在不同系統、權限設定不清，或者每個部門仍沿用舊流程，AI 很難由「幫手做一小段」變成可靠的整體方案。
Agentic AI 的整合更加早期：只有 1% 受訪企業表示已跨部門整合代理式 AI。代理不只是生成文字，還可能按指示讀取資料、連接不同系統，甚至執行操作；權限、審核和記錄方式都要配合。報告亦提到，57% 企業已使用來自至少兩個供應方的大型語言模型，代表企業可能同時面對不同平台、合規要求和資料治理安排。這對跨境經營的香港公司尤其實際，內地與海外服務的可用性及資料規則未必一樣。
企業應該看成果，唔係只看採購清單
Accenture 的受訪企業預期，未來 18 個月生成式 AI 可令生產力提升 15%、成本減少 11%。這是管理層對未來的預期，不是已經實現的全港成績。報告同時指出，只有 12% 項目達到規模，兩者放在一起看，期待與落地之間仍有明顯距離。
所以我會把今次結果理解為：香港企業已經過了「要不要試 AI」的階段，下一關是挑出真正有用的場景，計算成本和回報，再投資去打通資料、改善系統及重整工作流程。只報告買了幾多 AI 工具、開了幾多試點，未必代表生產力已經提升。對用家而言，短期內不一定即時見到 AI 服務大變；但如果企業肯把流程整合做好，AI 才有機會由一個新工具變成服務速度、準確度和成本上的實際改善。
資料來源
- Accenture：《The Enterprise AI Advantage: Hong Kong AI Index 2026》研究頁
- Accenture：《Hong Kong AI Index 2026》完整報告 PDF
- South China Morning Post：Only 3% of Hong Kong firms have fully integrated AI into workflows, survey finds
