AI試點成功率僅5%，一旦AI未來一年仍不能兌現承諾，經濟將被拖累
科技產業資訊室 - 茋郁 發表於 2025年8月25日
圖、AI試點成功率僅5%，一旦AI未來一年仍不能兌現承諾，經濟將被拖累
根據麻省理工學院（MIT）NANDA計畫發布的新報告，美國公司已在生成式AI計畫上投資了350億至400億美元，但大多數計畫仍停留在試點階段。即使如今AI已成為全球關注的焦點，未來幾年AI的應用、研究和威力也將持續成長，這造就了無數的AI平台研究方法，但生成式AI試點計畫的成功率僅只有5%，也就是說，大多數專案成效甚微或毫無成效。
這項研究基於對150位領導者的訪談、對350名員工的調查以及對300個公共AI部署的分析，揭示了成功案例與停滯專案之間的明顯差距。
麻省理工學院NANDA計畫描繪出，會獲得這項結果的背後原因。他們表示，年輕的新創公司在生成式AI方面表現出色，是因為它們專注。例如：由19或20歲年輕人領導的新創公司，一年的收入就從零躍升至 2000 萬美元。這是因為他們抓住了痛點，執行得當，並與使用其工具的公司進行了明智的合作。
但對於其他失敗的95%的公司而言，生成式AI的實施都存在不足。核心問題並非AI模型的品質，而是工具和組織之間的學習差距。儘管高階主管經常將其歸咎於監管或模型性能，但麻省理工學院的研究指出，企業整合存在缺陷。其解釋說，像ChatGPT這樣的通用工具因其靈活性而對個人用戶來說非常出色，但由於它們無法從工作流程中學習或適應工作流程，因此在企業應用中會停滯不前。
數據也揭示了資源配置的錯置。超過一半的生成式AI預算都用於銷售和行銷工具，但麻省理工學院發現，後台自動化的投資回報率最高，例如：消除了業務流程外包、削減了外部代理成本並簡化了營運。所以這表示，生成式AI工具用錯了重點。
基本上，從專業供應商購買AI工具並建立合作關係，讓AI試點的成功率約為67%，然而內部建置的成功率僅為三分之一。這項發現在金融服務和其他高度監管的產業尤其重要。尤其研究發現許多公司在2025年建立自己的專有生成式AI系統，在獨立運作時卻遭遇失敗。
麻省理工學院的報告強調了企業內部擴展AI的障礙，並強調了IT服務/基礎設施供應商在緩解瓶頸和實現採用AI帶來可觀投資回報方面的關鍵作用。
其他成功的關鍵因素包括賦能前線經理（而不僅僅是中央AI實驗室）來推動應用，以及選擇能夠深度整合並隨時間推移而調整的工具。
該報告還強調了「影子AI(shadow AI)」（例如：ChatGPT 等未經批准的AI工具）的廣泛使用，以及衡量AI對生產力和利潤影響的持續挑戰。
展望未來，如果AI不能兌現其所有宏偉的承諾，它可能會拖累經濟，這大概是這份報告帶來的警示吧！（1028字；圖1）
參考資料：
MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing. Fortune. 2025/08/18
Generative AI pilots reporting 95% failure, finds MIT study; Author explains the ‘learning gap’. Financial Express. 2025/08/19
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