預計到 2025 年，全球企業在生成式人工智慧方面的支出將達到每年 300 億至 400 億美元，但這些支出的回報似乎並不豐厚。
根據麻省理工學院 (MIT) 今年 8 月發布的 NANDA 計畫結果（該計畫調查了 300 家公司的 AI 實施案例並採訪了 150 位高管），只有 5% 的公司從其 AI 投資中獲得了足夠的回報，而 95% 的公司都失敗了。
當前的 AI 浪潮正呈現一個清晰的「雙軌現象」：
導致高達95%失敗率的最大因素是，許多公司忽略了自身業務的特點，簡單地將通用的、市面上現成的AI產品生搬硬套到現有的業務流程中。短期大量企業導入失敗、看不到 ROI，長期AI 投資將重塑全球產業、推動下一輪創新浪潮，這不是矛盾，而是科技普及的典型路徑。
根據麥肯錫的一份報告發現，95%的經銷商已經在探索如何將人工智慧更好地融入全球供應鏈營運。但真正成功運用這項技術的企業卻少得多。
為什麼「95% 的企業導入 AI 會失敗」？
然而，如果我們深入探討問題的根源，就會發現問題的癥結並非在於人工智慧技術本身，而是在於企業策略的缺失、與業務流程的整合不足、投資的持續性以及治理不善。
以短期來看，導入AI協作不等於變革（Technology ≠ Transformation），大部分企業是「為導入而導入」——沒有重寫流程、沒有重建資料治理、沒有訓練員工。最終 AI 成為一個浮在空中的工具，無法創造商業價值。
AI 成功 70% 仰賴資料，而資料往往很糟，存放在部門孤島無一致格式，無權限治理，髒資料（缺漏/錯誤），AI 就算再強，也無法在這種環境產生 ROI。POC 做得漂亮，真正落地卻難以維運，企業常停在概念驗證，而非產品化：舊系統無法串，MLOps 不成熟，成本不透明，資安顧慮大，可以成功 Demo，卻無法上線。
很多企業導入 AI 時缺乏商業 KPI（無法衡量 ROI），沒有先定義省多少時間？降多少人力？增多少營收？沒有 baseline，就不會看到 ROI。企業文化跟不上技術，AI 真正的阻力來自人，而不是模型：主管抗拒流程改變，一線員工擔心被取代，缺乏 AI 素養，缺乏跨部門協作，AI 導入本質是變革，而非工具部署。
為什麼 AI 投資「一定」會推升全球創新浪潮？
AI 的本質不是產品，而是「生產力平台」每一次生產力革命，都重新定義全球經濟，把人力放大、把工廠流程化、把白領生產力數位化、把資訊全球串聯、「知識與判斷」AI自動化，將是最大級別的生產力躍遷。
AI 將讓每家公司都變成「軟體公司」AI 可自動生成，行銷內容、報表、合約，產品原型，程式碼，服務流程，知識密集產業的成本結構將被重塑。當企業進入「AI 倍速時代」：快的更快，慢的迅速被淘汰，AI 的性質是「複利效應」，自動化越多 → 流程越快，越快 → 能收集更多數據，更多數據 → 模型更準，模型更準 → 再自動化更多，效率差距將拉大，不會是 10%，而是 10 倍。
產業鏈重新洗牌AI引領下一波跨產業創新
金融：自動化授信、風控，醫療：AI 診斷、個人化醫療，製造：自我優化的工廠，零售：AI 驅動的預測式供應鏈，服務業：AI 員工 × 人類員工的混合模式，全球 GDP 的新驅動力，正從「人力密集」轉為「算法密集」。
短期是混亂，長期是必然
AI 是未來 20 年的「基礎設施」就像網路普及後，每家公司都必須有的運營工具: 網站、電商、ERP、社群媒體，真正成熟的 AI 時代，才正要開始，未來企業也會必然擁有：AI 客服、AI 助理、AI 知識庫、AI 流程機器人、AI 研發和決策助手、AI 將成為企業不可或缺的內部OS（Operating System）。
簡而言之，許多公司對人工智慧的使用方式有偏差。要真正取得成功，企業必須對其組織結構、價值鏈和業務流程進行根本性的變革。
