企業雖積極投資AI，但麻省理工學院研究指出逾九成生成式AI專案失敗。主因在於誤將工具取得當作導入成功，或僅將AI視為零星內部應用，而非全面轉型，導致成效不彰。
儘管全球企業正以前所未有的速度投資人工智慧（AI），但多數公司仍難以將其轉化為可衡量的商業價值。根據麻省理工學院（MIT）《2025年企業AI現狀》研究報告，高達95%的企業生成式AI（GenAI）試點專案都未能達成預期成果，凸顯AI導入過程面臨嚴峻挑戰。
專家指出，企業AI導入失敗主要源於兩大常見錯誤。首先，許多企業誤將取得AI工具視為成功導入，而非專注於重新定義工作流程。這導致大量投資於AI工具後，卻未能有效改變現有作業模式。文章更形容此為「工具形狀物」（tool-shaped objects）——這些解決方案看似酷炫或實用，卻無法解決實際問題或創造有意義的價值。企業常因害怕錯失趨勢而盲目採納AI，缺乏清晰的策略，形成虛假的導入假象。當專案失敗時，組織往往歸咎於技術本身，而非認知到實施環節的缺陷。
其次，許多公司並未將AI視為全面的營運模式來實施，而是將其局限於特定的內部應用案例。其中，涉及客戶端的AI應用，因對失敗的恐懼或等待業界先行者創新再模仿的心態，成為最大的阻力點。這種心態導致AI導入陷入「炒作、猶豫、被動模仿」的循環，未能真正釋放AI的潛力。
為克服這些挑戰，企業需對傳統流程進行根本性再思考。這包括重新設計工作流程、推動內部對AI的採納，並清晰理解如何衡量AI工具的真實價值。在電商領域，AI的投資報酬率（ROI）可能體現在縮短配送時間；在醫療領域，則可能是減少行政工作時數；在金融業，則是透過詐欺預防減少損失。明確定義投資報酬率，有助於企業聚焦核心任務，避免將AI應用於邊緣、影響力低的任務上。
衡量標準的選擇也是關鍵。文章引述英國經濟學家查爾斯·古德哈特（Charles Goodhart）提出的古德哈特定律（Goodhart’s Law）指出，一旦某個衡量標準成為目標，它就會失去其可靠性。例如，有些公司僅追蹤AI模型運算量（Token consumption）作為AI使用量的指標，卻無法反映員工是否有效利用AI，還是僅用於娛樂目的。若AI未能解決對業務有實質影響的問題，那便只是導入的幻象。真正的轉型，在於整合AI代理（AI Agent）到更全面的流程中，解決與企業核心目標一致的功能，並創造可衡量的商業價值。在此過程中，高階主管的決策與其溝通願景的能力，將是成功的決定性因素。