如果近幾年我們還在為 AI 的火力感到『驚奇』，那麼根據 DMA 台灣數位媒體應用暨行銷協會發布的《2026 台灣數位行銷 AI 應用現況與展望》，此刻產業已正式進入真刀真槍的「實戰」。調查顯示，超過 98% 的企業已進入 AI 探索或實驗階段，94% 的會員公司認為 AI 帶來至少一成以上的效率提升。但在這波看似全面擁抱的背後，一個結構性危機正快速浮現：當生成式 AI 能即時完成文案、視覺與基礎企劃，穩定產出「60 分」的內容，原本以「執行能力」與「產出量」為核心的代理商角色，正被迫重新定位。更嚴峻的是，產業內已出現明顯的「兩速導入（Two-Speed Adoption）」現象——資源充足的媒體組快速進入結構化導入期，多數代理商與應用組卻仍停留在零散試用階段。這樣的落差，將在 2026 年進一步放大強者恆強的馬太效應。面對這場不可逆的轉變，數位行銷若要避免被邊緣化，必須主動完成三個關鍵轉型。
產業正積極嘗試AI應用
轉型一：工時會被取代，判斷與控風險不會
DMA 報告指出，已有客戶因能自行生成內容而降低外包需求，這已成為代理商與媒體組的首要衝擊。若服務價值仍停留在「做完」，而非「做對」，就等同與客戶內部 AI 或低價競爭者正面對撞。真正的價值轉移點，在於「降低試錯成本」與「策略判斷能力」。AI 可以大量生成方案，卻無法為商業結果負責；行銷專業的角色，正是利用 AI 快速驗證方向、排除錯誤路徑，提升整體成功率。問題在於，多數企業尚未建立有效的成效評估機制。調查顯示，仍有 35% 的企業缺乏清楚的 ROI 指標。若無法量化策略如何降低失敗風險、提升轉換效率，高階顧問型服務將難以被市場接受。建立結合 AI 模擬與數據驗證的評估體系，已是代理商的基本門檻。
轉型二：停止各自摸索，將 AI 能力制度化為公司資產
在 AI 導入策略上，另一個隱憂正在累積。高達 88.9% 的企業仍以「鼓勵員工自主學習」為主要方式，看似彈性，實則造成能力無法累積的結構問題。報告顯示，已有過半媒體組建立 AI 使用指南，但多數代理商與應用組仍停留在個人試用階段。當關鍵 know-how 掌握在少數資深員工手中，卻未被制度化，組織效率就無法規模化成長。因此，企業必須將 AI 從「個人工具」升級為「組織資產」。無論是指派 AI Ops 角色，或成立專責小組，核心任務都在於：把個人的最佳實踐，轉化為標準化 SOP、提示詞架構與可重複使用的工作流程。當能力被留下，新進人員才能迅速達到穩定水準，組織競爭力才不會隨人流失。即便有企業擔心技術更新過快導致 SOP 僵化，但具備動態調整機制的系統，仍遠勝於毫無章法的個人摸索。
DMA 會員公司在推動AI 導入上，最普遍的做法為「鼓勵員工自主學習與試用」
轉型三：在 AI 時代，信任比效率更稀缺
在 AI 應用溝通上，許多業者仍選擇低調處理，避免主動談論技術細節。但 DMA 調查清楚指出，客戶最在意的，正是「數據隱私與合規」（56%），以及「內容原創與版權」（73%）。這代表，「安全」與「信任」本身，就是高度可被商品化的價值。尤其在深偽技術與版權爭議頻傳的環境中，能否讓品牌主安心使用 AI，已成為關鍵差異。行銷公司應主動提出「人機協作共管」方案，清楚界定 AI 使用邊界、資料隔離流程與人工審核節點。誰能提供一套透明、可追溯、可負責的 AI 治理架構，誰就更有機會贏得大型品牌與長期合作。合規不只是風險控管，更是建立競爭門檻的工具。當市場從「能不能用 AI」轉向「誰用得最安全」，先建立標準者，往往也成為規則的制定者。
在客戶關切的AI 應用疑慮中，主要集中於三個面向：內容版權與法律風險、品質
不只是執行指令，而是參與關鍵判斷
2026 年的數位行銷，不再比拼誰擁有最多 AI 工具，而是比誰能把 AI 深度嵌入決策流程，放大「人」的不可取代性。AI 已拉齊執行層的下限，迫使行銷角色往上游移動。未來的行銷人，不只是指令輸入者，而是能結合 AI、策略與風險判斷的決策賦能者。這是一場從勞力密集走向腦力與技術密集的進化。當試用期結束，能否停止販售平庸的工時、建立組織級 AI 資產、並構築信任壁壘，將決定誰能在 AI 浪潮中留下，並與客戶共創真正不可替代的價值。
在行銷產業導入 AI 的關鍵挑戰中，「數據合規與整合」最為迫切，其中數據隱私與合規與內容與品牌標準建立並列首要，皆占 56%。
