為什麼高達95%的企業生成式AI專案未能帶來實質獲利？

高達 95% 企業生成式 AI 專案未能獲利的原因分析

麻省理工學院 (MIT) 的報告指出，企業導入生成式 AI 專案卻未能帶來實質獲利的比例高達 95%，主要原因在於企業 AI 工具與組織之間存在「學習落差」。然而，除了學習落差之外，還有其他因素導致企業 AI 導入的失敗。許多企業在評估 AI 導入時，往往過於關注技術本身，而忽略了與現有工作流程的整合，以及員工是否具備足夠的技能來有效使用這些工具，進而影響 AI 專案的成效。

「影子 AI 經濟」與 AI 工具的記憶能力限制

MIT 報告中提到的「影子 AI 經濟」現象，突顯了企業提供的 AI 工具在記憶能力上的不足。由於缺乏記憶能力，AI 工具難以整合工作流程，無法滿足員工在實際工作中的需求，進而導致員工放棄使用這些工具。這種情況不僅造成資源浪費，也顯示企業在規劃 AI 導入時，未能充分考慮員工的實際使用情境與需求，導致投資報酬率不如預期。

自行開發與外購 AI 工具的策略考量

報告顯示，自行開發 AI 工具的成功率僅有三分之一，遠低於外購 AI 工具的 67%。這意味著企業在 AI 導入策略上，應優先考慮向外部廠商購買 AI 工具並與之合作。自行開發 AI 工具需要投入大量資源，且面臨技術風險與時間壓力。相較之下，外購 AI 工具可以更快地導入並應用，同時也能夠借助外部廠商的專業知識與經驗，降低導入風險。特別是在金融服務等高度監管產業，外購 AI 工具更能確保合規性與安全性，成為企業導入 AI 時的重要考量。