AI 搶人類飯碗五大迷思被破？MIT 報告：95% 企業追求 AI 轉型「食白果」，員工私下用 ChatGPT 更有用？

在 MIT 專門研究去中心化架構的連網代理式 AI 發展的 MIT NANDA，最新發表了一份針對企業生成式 AI 轉型報告《The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025》，以結論而言，在他們調查了超過 300 家公開宣稱 AI 轉型的企業、總投資額達 300-400 億美元，95% 受訪對象都表示「食白果」，代表絕大部分企業並沒有因此而在財務報表上有任何實質正回報。到底是什麼原因導致數百億美元白白浪費了呢？

打破五大 AI 迷思：報告揭示的真相

報告首先打破了業界對企業採用 AI 的五個普遍迷思，揭示了與直覺相反的現實：

迷思一：AI 將大規模取代職位？

真相： 研究發現，由生成式 AI 導致的裁員情況有限，且主要集中在早已受 AI 影響的行業，包括科技、金融和媒體業，而醫療、能源等傳統行業則主要原地踏步。對於未來 3-5 年的招聘規模，企業高管們並未達成共識 。

迷思二：企業採用新科技緩慢？

真相： 恰恰相反，企業對採用 AI 的態度極為熱切，高達 90% 的受訪企業已認真探討過購買 AI 解決方案 。

迷思三：技術、法律或數據風險是最大阻礙？

真相： 真正阻礙 AI 落地的最大瓶頸，反而在於大多數 AI 工具無法從實際工作中學習，也難以與現有工作流程有效整合 。

「高採用，低轉化」的弔詭現實

報告指出，所謂「生成式 AI 正在徹底改變商業生態」的說法是第四個迷思。現實是「高採用率，低轉化率」的困局 。

• 試點項目停滯不前： 超過 80% 的受訪企業嘗試引入生成式 AI，但自建工具中只有 5% 最終能正式落地生產，絕大多數項目難見實質效益。從行業來看，科技、金融和媒體業的變革較為明顯，而醫療、能源等傳統行業則主要原地踏步。

• 核心的「學習落差」： 報告特別強調，現有 AI 工具在企業環境下普遍存在「學習落差」(Learning Gap)。它們難以根據真實的業務流程進行持續的自我學習、優化及融合，導致試點方案無法規模化，也難以持續產生價值。

• 「影子 AI」盛行： 一個值得注意的現象是，超過九成的員工私下使用如 ChatGPT 等個人 AI 工具處理工作。這反映出企業的正式 AI 計劃已落後於前線員工的實際需求，但大部分企業卻未能建立有效制度，善用這些隱性的創新力量。

策略決定成敗：聰明地「買」，而非盲目地「建」

第五個迷思是「最優秀的企業都自行建構 AI 工具」。報告數據顯示，這是一個致命的誤解，因為內部自建項目的失敗率是外部合作的兩倍 。

• 購買與合作的成功率更高： MIT 發現，購買市場上的專業解決方案並進行深度客戶訂製，成功率高達 67%，而自建項目的成功率僅約三分之一。

• 投資重點錯配： 企業往往將過半 AI 預算投放在銷售及市場推廣上，但報告發現，最佳的投資回報其實來自於後勤辦公室自動化、減少外判流程等內部效益的提升 。

打比方說，ChatGPT 雖然被廣泛應用在個別的新進工作項目之中，但卻鮮有成功完全結合到企業的關鍵工作流程。更突顯了一些主打泛用的「SaaS 型」AI 商業方案，即未能勝過消費版本的 AI 工具，更不能滿足企業真正需求。

企業在生成式 AI 轉型時，應如何發展？

為跨越「生成式 AI 鴻溝」，報告建議企業應：

• 重視「系統學習型」部署： 部署 AI 時，應優先考慮那些能持續優化、並深度嵌入現有業務流程的「學習型」系統。

• 策略性分配資源： 積極與 AI 供應商合作，透過訂製工具實現目標，並將預算更策略性地投放在內部自動化與知識管理等高回報領域。

• 善用「影子資源」： 鼓勵開放文化，善用員工自發採用 AI 的隱性力量，將其轉化為由下而上推動業務創新的動力。

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MIT NANDA

The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025

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