一份科技報告顯示，高達 95% 的生成式人工智慧（generative AI）試點專案最終失敗，主因是缺乏有效的變革管理，讓企業在導入 AI 時除了技術，更需仰賴領導者帶頭示範、培養內部倡導者，並建立回饋機制，才能確保 AI 轉型成功。
一份科技解決方案報告指出，高達 95% 的生成式人工智慧（generative AI）試點專案最終都以失敗告終。這些失敗的原因包含工作流程不夠彈性、缺乏情境學習，以及與日常營運脫節等。這凸顯了企業在推動 AI 轉型時，不能僅著重於技術本身，更需將重心放在「變革管理（Change Management）」上，這是一套有系統的方法，用於引導組織成員從現有的工作方式過渡到新的工作方式，以適應新的策略、技術或流程。
報告強調，有效的 AI 採用需要全面的賦能與營運準備。若使用者不理解新技術，自然不會去採用。因此，企業領導者在變革過程中扮演關鍵角色，必須清楚闡釋導入 AI 的「原因」與「對員工的好處」，以提升員工的認知與意願。此外，領導者也應親身示範使用生成式 AI，例如分享會議摘要或即時起草策略文件，藉此建立信任感，並將「AI 優先」思維融入日常，要求各業務單位主管推動 AI 應用，從而強化 AI 專案的支持度。
為了將 AI 工具從「可用」提升到「願意用」，營運化至關重要。這意味著企業需將 AI 視為一項流程變革，而非僅是功能更新，才能維持推動的動能。麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）一項名為 Project NANDA 的研究也指出，成功的 AI 導入必須將 AI 工具與具體的業務動機及目標緊密結合，並展現實際價值，而非只追求新奇技術。
同時，內部 AI 倡導者（AI champions）的培養是擴大 AI 採用的重要環節。這些早期採用者與高階使用者應獲得新功能的優先體驗權，並直接與賦能團隊對接。企業應認可並獎勵他們的創新，為他們建立專屬社群或舉辦交流時間，分享提示語（Prompt）和成功案例，並提供同儕輔導。此舉能促進知識交流，形成良性循環。
最後，持續的用戶回饋機制不可或缺。如果缺乏回報問題的管道，員工很可能會回到舊的工作模式。因此，企業必須建立機制來收集 AI 效能的回饋，並識別出潛在的應用場景。透過分享用戶成功案例，能鼓勵更多人採用。一個整合的 AI 採用路徑，也能避免員工出於便利，將敏感資料複製貼上到不安全的公開聊天視窗，確保 AI 從新奇工具轉變為安全且核心的企業基礎設施。當工作流程被社群共同優化，最佳提示語和 AI 成果也會被分享並標準化，推動企業不斷進化。