生成式AI在企業應用中為何會面臨價值實現的挑戰？ | 數位時代

生成式AI企業應用面臨價值實現挑戰的原因

生成式AI雖然引發市場投資熱潮，但企業在投入大量資金後，發現打造出炫技的AI產品並不難，真正的挑戰在於創造可衡量的業務價值。麥肯錫的研究顯示，雖然有80%的公司表示使用了新一代AI，但其中也有80%並未看到收入或利潤的顯著提升，這就是所謂的「生成式AI價值悖論」。協助處理一般事務的AI工具雖能提升員工生產力，但節省的時間未能為企業帶來明顯財務效益，而針對特定職能設計的高價值應用，則大多卡在試點實驗階段。

大中華區企業在部署生成式AI時的四大痛點

麥肯錫與全球150多家企業合作生成式AI專案，包含十多家大中華區企業，發現企業在部署生成式AI時存在四大痛點：

1. AI價值與轉型目標不清晰：企業難以判斷生成式AI在哪個領域能釋放最大價值，是降低成本、提升效率還是推動業務成長。許多企業從個別使用案例進行小規模試點，缺乏從整體業務策略出發的系統性布局，導致AI投資分散、重複開發，難以聚焦在高潛力、可擴展的場景上。
2. 缺乏關鍵人才與協作機制：AI帶來的流程改革需要重新設計業務流程和職責，但業務團隊與技術或數位化團隊往往各有盲點。在許多華人企業中，技術團隊的話語權相對薄弱，加上資料工程師、AI營運專家和模型治理專家等關鍵人才供不應求，讓企業難以快速組建具備實戰能力的團隊。

如何突破生成式AI的價值悖論

企業需要更清晰的AI價值與轉型目標，並建立跨部門的協作機制，才能充分發揮生成式AI的潛力。同時，企業也需要積極培養或引進相關人才，以確保AI專案的順利進行和成功。

This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容