MIT 報告揭示企業 AI 轉型挑戰

麻省理工學院（MIT）的 NANDA 專案近日發佈報告《The GenAI Chasm: The State of AI in Business 2025》（GenAI 鴻溝：2025 年人工智慧在商業領域的應用現狀）。報告中指出，儘管生成式人工智慧（GenAI）為企業帶來巨大潛力，但絕大多數旨在快速推動營收增長的 GenAI 先導計畫都以失敗告終。

報告揭示，儘管企業積極整合強大的新型 AI 模型，但僅約 5% 的 GenAI 先導計畫成功實現了營收的顯著增長。絕大多數專案進展緩慢或停滯不前，對企業的損益表幾乎沒有產生任何可衡量的影響。

這項研究深入分析了 150 位企業領導者的訪談、350 名員工的調查，以及 300 個公開的 AI 部署案例，清晰地描繪了成功與停滯專案之間的「GenAI 鴻溝」。

核心問題：「學習差距」而非模型效能

MIT NANDA 計畫研究貢獻者 Aditya Challapally 觀察到：「一些大型企業的試點項目和部分新興新創公司確實憑藉 GenAI 取得了非凡成就。」他舉例說明，由 19 或 20 歲年輕人領導的新創公司能做到「一年內營收從零飆升至 2,000 萬美元」，原因在於他們「鎖定了一個痛點，執行到位，並與使用其工具的公司建立了巧妙的合作關係。」

然而，資料集的 95% 的公司實施 GenAI 的效果並不理想。報告指出：「企業級 AI 解決方案 95% 的失敗率清楚表示出生成式人工智慧的鴻溝。」核心問題不是 AI 模型的品質，而是同時存在於工具和組織內部的「學習差距」。

儘管高階主管通常傾向於將責任歸咎於監管限制或模型效能不足，但 MIT 的研究直指癥結在於企業整合的缺陷。

Challapally 解釋，像 ChatGPT 這樣的通用工具因其靈活性受到個人用戶青睞，但在企業應用中卻舉步維艱，因為它們難以深度學習或適應特定工作流程。

此外，資料也揭示了資源分配失衡。超過一半的 GenAI 預算用於銷售和行銷工具，但 MIT 的研究發現，後台自動化帶來的投資報酬率（ROI）最高它能有效減少業務流程外包、降低外部代理成本並精簡營運成本。

成功部署的關鍵

企業如何採用 AI 至關重要。 報告發現，從專業供應商購買 AI 工具並建立合作關係的成功率約為 67%，而企業內部開發的成功率僅為前者的三分之一。

這項發現對於金融服務和其他高度監管行業尤為重要，因為許多公司計畫在 2025 年建立自己的專有 GenAI 系統。然而，MIT 的研究表明，企業「單打獨鬥」的失敗率要高得多。

Challapally 指出，受訪公司通常不願透露失敗率。他表示，「我們幾乎到處看到企業試圖建立自己的工具，」但數據資料顯示，採購的解決方案能提供更可靠的結果。

其他成功的關鍵因素包括：授權前線主管，而非僅靠中央 AI 實驗室推動導入，並選擇能夠深度整合並隨時間調整的工具。

勞動力市場的衝擊也已悄然開始，尤其是在客戶支援和行政職位。企業並未採取大規模裁員，但趨向不再填補空圈的職位。最多變化集中在以前因低附加價值而外包的工作。

報告還重點關注了 「影子 AI」（員工在未經公司資訊部門或管理單位正式核准的情況下，私自在工作中使用如 ChatGPT 等人工智慧工具）的廣泛使用，以及衡量 AI 對生產力和利潤影響所面臨的持續挑戰。

展望未來，最先進的組織已經在試驗能夠自主學習、記憶並在設定的範圍內獨立行動的代理式 AI 系統，這預示企業 AI 下一階段的發展方向。