95%企業AI試點失敗？MIT揭秘原因與成功策略！

麻省理工學院報告：95%企業的生成式人工智能試點計劃失敗

香港時間2025年8月18日，麻省理工學院（MIT）最新發佈的《2025年企業生成式人工智能現狀報告》揭示，雖然生成式AI對企業前景充滿希望，但絕大多數企業的AI試點計劃未能成功推動收入快速增長，幾乎停滯不前。

報告由MIT媒體實驗室Connected AI組負責人Aditya Challapally主導，基於150次領導者訪談、350名員工調查及300個公開AI部署案例分析得出結論。數據顯示，僅約5%的AI試點項目能實現顯著的收入增長，其餘95%則未能對損益表產生明顯影響。

Challapally指出，成功案例多出現於大型企業及年輕初創公司，例如一些由19、20歲創辦人的初創，能在一年內將收入從零提升至兩千萬美元。成功關鍵在於聚焦單一痛點、執行力強，以及與目標用戶建立緊密合作。

然而，失敗的企業主要問題並非AI模型本身質量，而是「學習差距」——無論是工具使用者還是組織整合能力不足。雖然高管常將失敗歸咎於監管限制或模型性能，但MIT研究強調，企業內部的整合失誤才是核心。類似ChatGPT這類通用工具在個人使用上表現靈活，但在企業環境中因無法根據工作流程學習和適應而受阻。

此外，資源配置上也存在嚴重錯配。超過一半的生成式AI預算投入銷售與市場工具，但MIT發現最大投資回報率卻來自後台自動化，例如取消業務流程外包、削減外部代理成本及優化運營。

成功部署AI的關鍵因素

報告強調，企業如何採用AI至關重要。購買專業供應商的AI工具並建立合作關係，成功率約為67%；而內部自建系統的成功率僅約三分之一。此現象在金融服務等高度監管行業尤為明顯，許多公司嘗試自建生成式AI系統，但MIT研究顯示，獨立開發帶來的失敗率更高。

Challapally透露，企業普遍不願公開失敗率，且普遍傾向自建工具，但數據表明購買方案更可靠。成功的另一要素是賦權給一線經理，而非只依賴中央AI實驗室，並選擇能深度整合且隨時間適應的工具。

勞動力及未來展望

生成式AI已開始影響客戶支持與行政職位。企業多選擇不補充離職空缺，而非大規模裁員。變動主要集中於過去被外包且價值被低估的崗位。

報告同時指出「影子AI」（未經授權使用的工具，如ChatGPT）普遍存在，且衡量AI對生產力和利潤的影響仍具挑戰。

展望未來，部分先進組織已在嘗試具備自主學習、記憶和行動能力的代理型AI系統，這可能預示企業AI的下一個階段。

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編者評論：

這份MIT的報告為企業推行生成式AI敲響警鐘，讓人深思AI技術的落地並非單靠模型先進就能成功，而是需要企業從組織文化、流程整合到資源配置全面配合。香港企業在引入AI時，應避免盲目追風，重點在於找準具體痛點，選擇合適的工具與合作夥伴，並培養內部使用者能力，才能真正發揮AI價值。

此外，報告揭示了生成式AI投資存在的誤區，過度聚焦前端銷售和市場，忽略後台自動化的巨大收益，這一點對香港中小企尤為重要，因為他們更需提升運營效率以應對競爭。

最後，企業須正視勞動力結構轉變的現實，AI帶來的職位變動並非簡單裁員，而是工作重新配置，這要求管理層有更長遠的人力資源規劃和員工再培訓策略。面對AI浪潮，香港企業領袖需具備更全面的視野，將技術創新與組織變革同步推進，方能在全球競爭中立於不敗之地。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。