科技新报一篇评论文章认为，企业当前面对的 AI 治理挑战与十多年前的数据治理阶段高度相似：部门各自部署模型、SaaS 工具内置 AI、代理式 AI 可能动用未获核准的数据，使企业首先面临「可见性」问题。文章建议企业参照 Data Catalog 建立持续更新的 AI 清单，登记模型、代理与 AI 管道及其风险等级、数据分类、负责人与合规状态，并把治理嵌入运行流程（如提示词注入检测、输出前敏感数据识别、沙盒与防篡改审计轨迹），再对照 NIST AI 风险管理框架、欧盟 AI 法案与 ISO 42001 做合规与政策管理。文中援引 IDC 预测，亚太地区 AI 与生成式 AI 支出将从 2024 年 730 亿美元增长近五倍，年复合增长率 38.4%；并援引 PwC《2026 全球暨台湾企业领袖调查》称，31% 台湾企业最常用 AI 工具可存取所有文件与资料，但仅 28% 具备负责任 AI 与风险管理治理能力，低于全球 51% 与亚太 54%。