麻省理工報告：95%企業想做自己的「生成式AI」但最後都失敗告終
記者鄧天心／綜合報導
麻省理工學院（MIT）近日公布一份最新研究，發現全球企業在部署生成式人工智慧（Generative AI, GenAI）過程中普遍會遇到瓶頸，報告顯示，雖然生成式AI近年來因能自動生成文案、編寫程式碼、回覆客戶訊息與管理知識庫而備受矚目，高達95%的生成式AI計畫未能帶來明顯的財務效益。
這份名為《生成式人工智慧鴻溝：2025年商業AI現狀》的報告，深度訪談150位企業高層、350名員工，以及300個公開AI部署案例的綜合分析，僅有5%的AI專案真正快速轉化為收入成長，大部分計畫仍停留在驗證階段，無法擴展至大規模應用。
MIT媒體實驗室「互聯人工智慧小組」負責人Aditya Challapally強調，問題並不在於AI模型本身的性能，而在於「工具與組織之間的學習落差」，他指出，像 ChatGPT 這類消費級應用能靈活滿足個人需求，但企業級AI若不經過高度定制，就無法真正融入內部流程與工作生態。
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另外，相關專業人才供不應求，缺乏能將演算法研究轉換為實際商業解決方案的AI工程師與數據科學家。
此外，資料隱私與監管要求亦使企業在推進生成式AI時趨於保守，從內部流程審批，到外部法規審核，導致許多計畫卡在初期階段而無法規模化，部分企業在規劃時缺乏清晰的應用場景，導致投資金額龐大卻缺少切合核心業務，專案就卡住。
然而，MIT報告並未否定生成式AI發展的未來，研究團隊指出，目前的挫折主要反映出企業策略與基礎建設仍未成熟，如果能聚焦於有明確商業價值的場域，例如智慧客服、知識檢索或程式開發輔助，並以小規模、可控的做法逐步推展，仍有機會實現長期價值。
專家也特別提醒，生成式AI的成功關鍵在於「業務與技術雙軌並進」，同時與公司戰略緊密銜接，投資才可能真正轉化為競爭優勢。
