前言：AI 投資暴增，但 AI 導入失敗率高達 95%
全球企業在生成式 AI（GenAI）上的投入正呈現爆發式成長，根據多份產業調查，企業總投入已高達 300 至 400 億美元。然而，美國麻省理工學院（MIT）最新發布的《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》調查指出：高達 95% 的 AI 導入專案沒有帶來任何營運回報。
問題不在於 AI 技術本身，而是企業錯把「導入工具」當成「創造價值」；流程、資料、治理與組織能力不足，使 AI 無法真正落地，形成投入與回報之間的巨大落差。
MIT 將此現象稱為 「GenAI Divide（AI 鴻溝）」。
文章大綱
個人效率提升 ≠ 企業效率提升：AI 無法進入真正有價值的流程
像 ChatGPT、Copilot 這類工具，在企業內的採用率超過 80%，其中約 40% 已進入正式使用。不過，這些工具主要提升的是「個人效率」，而非企業級系統對 P&L（損益表）帶來的影響。對比之下，企業級 AI 系統（不論客製或 SaaS）：
- 60% 曾經評估導入
- 20% 進入試點
- 只有約 5% ：成功落地、規模化應用
造成大量專案銷聲匿跡的核心原因包括：
- 流程僵化、權責複雜，AI 無法嵌入
- 缺乏情境學習 (contextual learning) 與流程整合 (workflow integration)
- AI 導入與日常營運脫節
這些現象共同形成 MIT 所稱的 「GenAI 鴻溝」，意指「高投入」和「低回報」間出現的巨大斷層。
「GenAI 鴻溝」背後的四大結構性因素
MIT 報告以金融、保險、醫療、製造、零售、科技、專業服務、公共部門等八大產業為調查對象，透過分析訪談、問卷以及 300 個公開企業案例，梳理出企業 AI 導入失敗最常見的四大模式：
1. 有限的破壞性（Limited disruption）
雖然 AI 備受關注，但真正的結構性變革僅集中在少數產業。在主要產業中，僅有科技（Tech） 與 媒體（Media）出現明顯的 AI 結構轉變，其餘產業多數只發生在工具層面的效率提升，這顯示目前的 AI 導入多流於表面，尚未觸及核心業務運作。
2. 企業悖論（Enterprise paradox）
大型企業雖然在 AI 試點專案的數量和資源投入上遙遙領先，但在將這些專案成功「規模化（scale-up）」並落地至實際營運的進度上，卻遠遠落後於中型企業的現象，反映出其決策鏈與流程整合上的僵化。
3. 投資偏誤（Investment bias）
預算大多被投入在高曝光、收入導向，成果更容易量化的「銷售與行銷」這類前台部門。然而，真正能帶來最高投資回報（ROI）的機會，往往隱藏在後勤部門，如採購、財務、法務與營運。透過自動化流程，企業可大幅減少對業務流程外包（BPO）的依賴，或降低外部供應商與代理機構的費用，雖然能直接反映在財報上的實質收益，但是卻難以量化向管理層展示過程中的實質影響力。
4. 實施優勢（Implementation advantage）
透過外部夥伴進行導入的成功率，是企業內部自建的兩倍以上，顯示 AI 導入需要專業整合能力，而非單純依靠技術團隊。
作為管理者與專案負責人，如何快速判斷任務是否值得導入？
推薦延伸閱讀：AI 導入前要怎麼評估？七大面向幫你建立專屬指標與治理邊界幫助你將多個候選流程攤開來比較，挑出最值得優先落地的項目，降低導入風險，並逐步擴散成效。
企業如何跨越「GenAI 鴻溝」？Aiworks 五大實務策略
結合 MIT 報告與 Aiworks 產業輔導案例，企業若要跨越 AI 鴻溝，我們建議可從以下五點著手：
1. 先做好資料治理與流程盤點
AI 的效能高度依賴資料品質與流程穩定度。若資料錯誤、格式不一、權責不清，AI 再強也無法產生正確輸出。
2. 從高 ROI 的流程切入
企業最常犯的錯誤，就是將資源投注在看起來「前端亮眼」但難以衡量成果的應用。可以先從後勤、客服、合規等可衡量、可快速改善的領域著手，再循序漸進導入其他部門。
3. 將 AI 專案與營運指標綁定
AI 導入是為了改善企業營運，因此衡量方式不能停留在「使用次數」或「部署量」，而是要直接關聯企業的 P&L。
4. 建立變革管理與組織共識
AI 導入的成功與否，很大程度取決於人。透過有效的變革管理，讓員工明確理解 AI 導入的目的、方法與預期成果，使流程與工作內容能同步調整。
5. 善用外部夥伴
AI 導入牽涉資料工程、流程設計、模型治理、安全控管等多個專業，並非只靠內部工程師即可完成。善用外部專業協助，避免走冤枉路，也能降低累積 AI 債的風險。
Aiworks 洞察：跨越 GenAI 鴻溝的核心，是擁有「駕馭技術的人才」
企業缺的不是技術，而是能夠駕馭技術的人才，培育人才的 AI 能力，即是為團隊注入跨越資料、流程、策略、治理的整合能力。成功的企業正逐步具備以下特徵：
- 培養出同時懂業務、資料與 AI 的複合型人才
- 中層主管具備 AI 策略視角與導入能力
- 員工理解如何在自己的職能中重塑工作，而不是只學工具
- 內部逐漸形成「能夠定義問題，並透過 AI 重設流程」的文化
未來的企業競爭力，將取決於其是否能打造從基層到主管皆具備 AI 思考能力、能與 AI 協作、能設計 AI 流程的人才團隊。因此，最重要的 AI 戰略不是導入更多更新的模型，而是著重在投資與培育人才，讓「人能真正駕馭 AI」。
唯有當人才理解流程、能定義問題並重新設計工作方式，AI 才能最終從技術熱潮，變成企業真正的競爭優勢。
參考資料
Challapally, A., Pease, C., Raskar, R., Chari, P., & MIT NANDA. (2025, July). State of AI in business 2025. Project NANDA. https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
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