導入 AI，還是轉型組織？企業成功的策略要務
作者：Zokforce 研究團隊人工智慧革命已來到轉折點。MIT Project NANDA 的最新研究揭露了一個嚴峻的事實：投資生成式 AI 的組織中，有 95% 完全沒有獲得投資報酬，研究人員稱之為「GenAI 鴻溝」（GenAI Divide）。本文深入分析組織如何透過策略性轉型跨越這道鴻溝，讓 AI 帶來長久的成效。
歷經數十年的期待與數以十億計的投資，我們正站在關鍵的轉捩點：企業領導者面對的根本問題，已不再是要不要導入 AI，而是如何轉型組織，才能充分發揮 AI 的潛力。
這道鴻溝的一側，是成功把 AI 融入營運 DNA 的組織；另一側，則是深陷先導專案與概念驗證（PoC）無盡循環的組織。我們的分析顯示，兩者的差別不在於技術堆疊有多精密，也不在於 AI 預算有多高，而在於它們推動組織轉型的方式。
關鍵發現：MIT Project NANDA 的最新研究揭露了一個嚴峻的事實：投資生成式 AI 的組織中，有 95% 完全沒有獲得投資報酬，研究人員稱之為「GenAI 鴻溝」。
95%
組織未能從 GenAI 投資中獲得任何 ROI
300-400 億美元
企業每年在生成式 AI 上的支出
5%
企業客製化 AI 解決方案能走到正式上線
74%
企業難以擴大 AI 帶來的價值
AI 的大悖論
在全球各地的董事會裡，一個悖論正在上演。儘管企業對人工智慧的投資前所未見，絕大多數組織回報的業務影響卻微乎其微。投資與成果之間的落差，是我們這個時代最重大的策略挑戰之一。
- 亮眼的展示
- 龐大的預算
- 影響甚微
- 卡在先導階段
- ROI 為零
- 可衡量的回報
- 競爭優勢
- 正式上線的系統
- AI 融入組織 DNA
- 永續成長
雖然 80% 的組織已探索或試用過 ChatGPT、Microsoft Copilot 等 AI 工具，但企業客製化的 AI 解決方案只有 5% 能進入正式上線部署。更驚人的是，根據 Boston Consulting Group 的最新研究，74% 的企業難以從 AI 計畫中實現價值並加以擴大。
然而，在這片普遍失望的景象中，有一小群組織正取得亮眼的成果。這些企業不只是導入 AI 工具，而是從根本重新打造組織，讓它能在 AI 增強的世界中運作。
認識 GenAI 鴻溝
剖析 AI 的成敗
MIT 研究人員所指出的 GenAI 鴻溝，不只是單純的績效落差，更揭示了組織理念與執行上的根本差異。鴻溝的一側，是陷入我們或許可稱為「AI 作秀」的組織：令人驚豔的展示、可觀的預算，業務影響卻微乎其微。
研究洞察：部署成功率
產業分析顯示，只有科技與媒體兩個產業出現 AI 帶來結構性顛覆的明確跡象，其他七個產業儘管先導專案活動頻繁，基本上仍維持原貌。檢視部署率時，差距更加明顯：
- 通用型工具（ChatGPT）：從先導到導入的成功率為 83%
- 特定任務的企業 AI 工具：失敗率為 95%
影子 AI 經濟：通往成功的一扇窗
當前 AI 版圖中最具啟發性的現象，或許是研究人員所稱的「影子 AI 經濟」：組織的官方 AI 計畫停滯不前，員工卻普遍自行使用個人 AI 工具。
- 員工偏好反應靈敏的工具
- 彈性勝過精密複雜
- 立即可用，帶動採用
- 由下而上的創新行得通
- 官方工具常讓事情更複雜
只有 40% 的企業購買了官方 AI 訂閱，但超過 90% 的受訪員工表示，他們經常使用個人 AI 工具處理工作。這個影子經濟，為成功的 AI 導入應有的樣貌提供了關鍵啟示。
學習落差：為什麼多數 AI 計畫會失敗
超越技術：人機介面的挑戰
讓組織停留在 GenAI 鴻溝錯誤一側的主要障礙不是技術，而是組織。企業環境中部署的多數 AI 系統，都缺乏成功人機協作所需的基本能力：記憶、適應力與持續學習。
真實使用者經驗：「我們採購的 AI 工具只能產出僵化的摘要，客製化選項也很有限。用 ChatGPT，我可以引導對話、反覆調整，直到得到我真正需要的結果。」——企業律師，MIT 研究
- 固定不變的設定
- 一體適用
- 不記得先前對話
- 客製化有限
- 一再犯同樣的錯
- 跨對話保有記憶
- 因應情況調整回應
- 從回饋中學習
- 理解情境脈絡
- 持續改進
記憶問題：為什麼脈絡很重要
學習落差最明顯地體現在情境記憶上。ChatGPT 這類消費級 AI 工具雖然擅長單次互動，卻無法跨工作階段保留知識；在講求連續性與知識累積的企業環境中，這項限制就成了關鍵問題。
研究參與者一致認為，這種記憶缺陷是 AI 用於關鍵任務工作的主要障礙。這也說明了為什麼 90% 的使用者在處理複雜的長期專案時仍偏好人類同事，儘管他們承認 AI 在簡單任務上更勝一籌。
轉型要務：為 AI 成功而設計組織
超越技術：10-20-70 原則
Boston Consulting Group 的研究顯示，AI 表現頂尖的組織都遵循他們所稱的「10-20-70 原則」：把 10% 的心力投入演算法，20% 投入資料與技術，70% 投入人員、流程與文化轉型。
關鍵洞察
AI 能否成功，主要是組織的挑戰，而非技術的挑戰
這項原則挑戰了關於 AI 導入的傳統觀念。多數組織把重心放在技術選型與部署上，但領先者明白，持久的 AI 優勢來自改變人們的工作方式、流程的運作方式，以及組織學習與調適的方式。
策略夥伴關係，還是內部自行開發
成功率分析：與外部供應商建立策略夥伴關係的組織，部署成功率約為 67%；內部自行開發的解決方案則只有 33%。
這樣的差距反映出幾項因素。外部夥伴關係能更快實現價值、降低總持有成本，也與營運工作流程更加契合。或許最重要的是，組織不必承擔從零打造 AI 能力的負擔，仍能取得量身打造的解決方案。
AI 時代的領導：推動文化轉型
執行長的 AI 要務
高階領導在 AI 轉型中扮演的角色，再怎麼強調都不為過。McKinsey 的研究指出，擁有高階主管強力支持的組織，成功部署 AI 的可能性明顯更高。然而，有效的 AI 領導不只是分配預算和發表策略宣示。
AI 領導框架
- 設定願景：為 AI 轉型訂出清楚的策略方向
- 排除障礙：消除組織中阻礙實驗的因素
- 建立文化：培養協作與學習導向
- 設計指標：建立重視學習勝於立即成果的衡量方式
文化轉型：從規避風險到學習導向
成功的 AI 轉型需要根本的文化轉變：從規避風險走向學習導向。傳統組織文化強調可預測性與控制，往往難以應對 AI 與生俱來的不確定性，以及持續調適的需求。
案例研究：Fortune 500 製藥公司
一家 Fortune 500 製藥公司的資料暨 AI 長，與各事業單位合作，針對特定使用情境制定策略願景與導入藍圖。領導層沒有強行套用技術方案，而是透過協作探索與反覆改進，讓組織自己創造價值。
成果：透過 AI 驅動的分子分析，藥物研發流程加快 40%，臨床試驗成本降低 25%。
成功走過這場文化轉型的組織，通常會建立研究人員所稱的「可安全失敗」（safe-to-fail）實驗框架。這類做法鼓勵快速測試與學習，同時維持適當的風險控管。
策略手冊：組織如何跨越 GenAI 鴻溝
範圍小、影響大的策略
對成功 AI 導入案例的分析顯示出一致的模式：跨越 GenAI 鴻溝的組織，都是從範圍窄但價值高的使用情境著手，再有系統地擴展，而不是一開始就推動大規模的轉型計畫。
- 設定負擔低
- 立即看見價值
- 與現有工作流程清楚整合
- 對現行流程干擾極小
夥伴關係的優勢
跨越 GenAI 鴻溝的組織越來越常借助外部夥伴關係，加速能力建置並降低導入風險。這些夥伴關係有多種形式：與供應商合作、與系統整合商建立關係，以及與顧問公司結盟，同時取得技術專業與變革管理支援。
夥伴關係的影響：多數成功發掘的 AI 解決方案，都來自通路夥伴關係與轉介網路，反映出信任與社會認同在企業 AI 導入中的重要性。
轉型藍圖
根據對成功 AI 導入案例的全面分析，我們建議以結構化的方式跨越 GenAI 鴻溝。這份藍圖強調組織轉型，而非技術部署。
01
奠定基礎
第 1-6 個月
- 評估 AI 準備度
- 找出產消者（prosumer）社群
- 建立治理框架
- 啟動小範圍的先導專案
02
發展能力
第 6-18 個月
- 擴大成功的先導專案
- 發展策略夥伴關係
- 導入學習型系統
- 建立衡量框架
03
組織整合
第 18-36 個月
- 整合進核心流程
- 重新設計工作流程與角色
- 制定競爭策略
- 為代理式 AI 做好準備
投資優先順序框架
高優先投資
- 能從使用者回饋中持續改進的學習型系統
- 強化既有流程的工作流程整合工具
- 資料品質與治理基礎架構
- 變革管理與能力發展計畫
中優先投資
- 針對特定業務流程的客製化 AI 解決方案
- 進階分析與決策支援系統
- 價值主張明確的客戶端 AI 應用
- 以 AI 自動化例行營運工作
各產業的轉型模式
科技與媒體：顛覆的領頭羊
科技與媒體產業的結構性顛覆程度最高，新挑戰者不斷搶占市占率，既有的工作流程也正經歷根本改變。在科技業，AI 催生了新的軟體開發形式，GitHub Copilot 等工具正在改變寫程式的方式。
科技產業的影響
企業回報軟體開發任務的生產力提升了 20-40%，部分組織透過 AI 輔助的程式碼生成與除錯，獲得更高的成效。媒體組織也透過 AI 原生的內容創作與自動化新聞，經歷類似的轉型。
金融服務：審慎的採用者
受法規要求與風險管理考量影響，金融服務機構一如既往地以審慎態度導入 AI。不過，領先的機構正透過後台作業自動化、風險評估與客戶服務強化，創造可觀的價值。
製造與醫療：營運優化者
製造與醫療機構展現出不同的 AI 導入模式，主要著重於營運優化，而非面向客戶的應用。醫療機構表示，AI 驅動的病歷文件、診斷支援與行政自動化帶來了顯著效益。
AI 驅動組織的未來
代理式網路：超越個別 AI 工具
企業 AI 的下一步演進，是超越個別工具，打造研究人員所稱的「代理式網路」（Agentic Web）：由自主 AI 系統組成的網路，能在整個商業生態系中自行探索、談判與協調。
- 採購談判
- 跨平台協調
- 自主工作流程
早期實驗已經展示：採購代理能自主尋找供應商並談判條件，客服系統能在各平台之間無縫協調，內容創作流程則能串接多家供應商，並自動進行品質保證。
AI 時代的競爭態勢
AI 正從根本改變各產業的競爭態勢，在創造新優勢來源的同時，也讓其他優勢變得商品化。成功跨越 GenAI 鴻溝的組織往往會發現，他們的競爭護城河正從規模、地點等傳統資產，轉移到學習能力、資料品質與調適速度。
策略窗口：建立 AI 驅動競爭優勢的機會之窗正迅速縮小。正如 McKinsey 的研究指出，企業越來越常鎖定與供應商的合作關係及回饋循環，而這些日後都將難以解除。
立即行動的必要
證據再明確不過：能在 AI 時代蓬勃發展的組織，會把 AI 導入視為全面組織轉型的催化劑，而不是一項技術導入專案。GenAI 鴻溝區隔了理解這個事實的企業，與深陷先導專案和概念驗證無盡循環的企業。
跨越這道鴻溝的機會之窗正迅速縮小。隨著領先組織鞏固其 AI 能力與競爭優勢，追趕的成本將呈指數上升。實驗的時代即將結束；轉型的時刻就是現在。
轉型的抉擇
對企業領導者而言，選擇很清楚：不主動轉型，就會被轉型。擁抱這項要務、決心跨越 GenAI 鴻溝的組織，不只能在 AI 革命中存活，更將引領這場革命。
問題已不再是 AI 會不會改變商業世界——它早已在改變。真正的問題是，您的組織會成為推動轉型的一方，還是被轉型的一方。
前進的道路需要勇氣、承諾，以及從根本重新構想組織如何在 AI 增強的世界中創造價值的意願。它要求對人員與流程的投資不亞於技術；體認到文化變革與演算法選擇同等重要；並理解競爭優勢屬於那些比對手學得更快、調適得更快的組織。
參考資料
Challapally, A., Pease, C., Raskar, R., & Chari, P. (2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT NANDA Project.
McKinsey & Company. (2024). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value. McKinsey Global Institute.
Boston Consulting Group. (2025). AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain. BCG Global AI Survey.
Harvard Business Review. (2024). Building the AI-Powered Organization. Harvard Business School Publishing.
McKinsey & Company. (2025). Seizing the agentic AI advantage. McKinsey Quarterly.
Lakhani, K. R., Stave, J., Ng, D., & Martines, D. (2025). A Guide to Building Change Resilience in the Age of AI. Harvard Business Review.
關於 Zokforce
Zokforce 於 2025 年在加拿大註冊成立，是一家領先的 AI 顧問公司，專門協助企業因應人工智慧導入與組織轉型的種種複雜挑戰。我們以研究為本，結合深厚的技術專業與務實的商業洞察，協助組織跨越 GenAI 鴻溝，在 AI 時代建立持久的競爭優勢。
