根據麻省理工學院 NANDA 專案的研究報告，企業在導入生成式 AI（GenAI）時，與原本預期成果之間存在一個巨大的「GenAI 鴻溝」（GenAI Divide）。該報告指出，儘管企業在 GenAI 領域投入了 300 至 400 億美元，但驚人的結果是 95% 的組織沒有獲得任何回報（零回報）。只有 5% 的已整合 AI 試點能夠創造數百萬美元的價值。
你還期盼AI能給你公司帶來什麽轉變嗎？ 95%的老闆搞錯方向，進行之後理想與現實的鴻溝越來越大。
企業導入 AI 的巨大鴻溝（鴻溝是什麽）？
GenAI 鴻溝的本質是「高採用率，低轉型」，具體表現為以下幾個主要面向：
1. 部署與落地的鴻溝（The Pilot-to-Production Chasm）
這是 GenAI 鴻溝最明確的表現。
- 客製化工具的極高失敗率： 雖然 60% 的組織評估了客製化或供應商出售的企業級 AI 系統，但只有 20% 進入試點階段，最終僅有 5% 成功落地進入生產。
- 靜態工具的無效性： 這些客製化解決方案大多失敗，因為它們的工作流程脆弱、缺乏上下文學習能力，並且與日常營運嚴重脫節。組織持續投資於無法適應其工作流程的靜態工具，是陷入鴻溝的主要原因。
2. 產業轉型與顛覆的鴻溝（The Disruption Reality）
儘管 GenAI 備受矚目，但真正實現結構性轉型的產業極少：
- 轉型集中度高： 只有科技業和媒體與電信業兩個主要行業顯示出有意義的結構變化和顛覆跡象。
- 七大行業變革不足： 報告觀察到的九大行業中，有七個（例如：專業服務、醫療保健、金融服務、能源與材料）仍處於低轉型的一側。許多行業，例如能源與材料，採用率幾乎為零，即使有實驗，也未對供應鏈或生產流程產生實質影響。
3. 企業規模與擴展的鴻溝（The Enterprise Paradox）
大型企業（年營收超過 1 億美元的公司）在試點數量上居於領先地位，但其將試點推向規模化（Scale-up）的成功率卻較低：
- 時間效率低： 大型企業從試點到全面實施平均需要九個月或更長時間。
- 中型企業更快： 相比之下，表現最好的中型企業平均只需約 90 天即可完成從試點到全面實施的過程。
4. 投資與價值的鴻溝（Investment Bias）
企業在 GenAI 預算分配上存在偏見，導致資源流向高可見度但往往轉型效果較低的領域：
- 前台功能獲取多數資金： 銷售和行銷功能佔據了約 70% 的 GenAI 預算分配。這是因為這些領域的成果（如電子郵件回復率、演示數量）易於量化，能直接與董事會的 KPI 掛鉤。
- 後台高 ROI 機會被忽視： 法務、採購和財務等後台部門雖然可能提供更高的投資回報率（ROI），特別是在減少業務流程外包（BPO）和外部代理支出方面，但由於其效率提升難以在主管對話中具體量化，因此預算往往不足。
5. 影子 AI 經濟（The Shadow AI Economy）
正式的企業 AI 舉措停滯不前，但員工已透過個人工具跨越鴻溝，這凸顯了企業工具的不足：
- 個人工具廣泛使用： 雖然只有 40% 的公司購買了官方的 LLM 訂閱，但超過 90% 的受訪員工表示經常使用個人 AI 工具（如 ChatGPT、Claude）來處理工作任務。
- 企業工具的笨拙： 員工偏愛通用工具的靈活性和熟悉度，而企業級 AI 工具常被描述為脆弱、過度設計或與實際工作流程不符。
造成巨大鴻溝的核心原因（什麽原因造成的）
報告指出，阻礙 AI 規模化的核心障礙不是基礎設施、法規或人才短缺，而是學習差距（The Learning Gap）。
1. 核心障礙：AI 工具缺乏「學習能力」與「記憶力」
絕大多數 GenAI 系統缺乏持續適應和改進的能力，這是導致試點停滯的核心原因。
- 缺乏上下文記憶： 許多 GenAI 系統不會保留用戶反饋、不適應上下文，也不會隨著時間改進。用戶認為，對於任務關鍵型工作，工具必須能夠累積知識並隨時間改進。
- 模型輸出品質的擔憂： 儘管通用工具如 ChatGPT 受到歡迎，但在企業系統中使用時，用戶對模型輸出品質仍抱持高度擔憂。這是因為對於涉及敏感數據或高風險的工作（例如處理法律合同），AI 一旦出錯就會造成大問題。
- 對複雜任務的不信任： 這種學習能力的缺乏導致用戶對企業 AI 工具產生不信任。對於複雜或長期的項目（如多週專案管理、客戶維護），90% 的用戶寧願選擇人類同事也不願使用 AI。
2. 工作流程整合的困難
企業級 AI 系統難以與現有的業務流程和系統深度整合。
- 流程僵硬與不匹配： 客製化工具往往因為工作流程銜接不順暢、缺乏客製化能力、或與公司日常營運脫節而失敗。成功的買家要求系統必須能與 Salesforce 等現有流程整合，並且能夠隨著時間推移而改善。
- 手動上下文輸入繁瑣： 用戶抱怨企業 AI 工具需要每次都手動輸入過多的上下文才能工作，而且無法從之前的錯誤中學習。
3. 錯誤的組織設計和實施策略
企業選擇了成功率較低的實施方法：
- 過度依賴內部開發： 許多組織傾向於完全在內部構建和維護 GenAI 工具，但內部開發專案的成功部署率僅有 33%。
- 外部合作成功率更高： 相比之下，透過戰略夥伴關係（與外部供應商共同開發或採購）的試點成功部署率達到約 66%，成功率是內部開發的兩倍。
- 中央主導的僵化： 由中央實驗室或 IT 部門主導的 AI 倡議往往因不了解具體的工作流程而失敗。成功的組織則允許業務一線經理和超級用戶主導 AI 的選型和落地，以確保工具能真正適應業務需求。
4. 投資偏見與信任不足
如前所述，預算傾向於可見度高的銷售和行銷，錯過後台的高 ROI 機會，加劇了鴻溝。此外，企業在採購決策中面臨信任挑戰：
- 對新興供應商的懷疑： 由於市場上充斥著大量聲稱提供最佳 GenAI 解決方案的供應商，採購領導者難以建立信任。
- 依賴社會證明： 企業在採購時，高度依賴同行推薦、現有的供應商夥伴關係以及渠道推薦，而非僅僅依賴產品功能或技術規格。這使得許多創新但缺乏信任背書的初創公司難以進入企業。
~鈳恩智聯，莊濠禧
