根據麻省理工學院（MIT）最新報告，雖然全球企業已在生成式人工智能投入約 300 億至 400 億美元，但高達 95％ 的企業仍未獲得任何實際回報。只有 5％ 已整合人工智能的試點專案能真正「創造數百萬美元價值」，而大多數案例對企業獲利沒有可測量的影響。
重點文章
企業大舉導入 AI 工具
目前，超過 80％ 的企業已經探索或試行如 OpenAI ChatGPT 與 Microsoft Copilot 等人工智能工具，並且近 40％ 已正式在組織中部署。然而，這些應用多數仍停留在提升個人效率的層次，而非轉化為整體營收的增長。換句話說，人工智能更像是一種輔助辦公的生產力工具，而非直接帶來利潤的引擎。
難以融入日常營運
報告指出，人工智能未能為獲利做出貢獻的主因，在於「工作流程脆弱、缺乏情境化學習，以及與日常營運不匹配」。現有大部分生成式人工智能系統並不具備持續吸收回饋、適應情境或隨時間改善的能力，這使得它們無法像人類一樣真正融入企業決策和執行流程。
短期內不會大規模取代工作
值得注意的是，這份研究也認為，生成式人工智能在短期內不太可能引發大規模工作崗位流失。MIT 的分析強調，「在人工智能達到真正的情境適應與自主運行之前，其對組織的影響主要會表現在外部成本優化，而不是內部人力結構的重組。」換句話說，未來數年企業更可能透過降低供應鏈或外部合作成本來實現 AI 的價值，而非裁減員工。
人工智能價值仍待驗證
這份報告突顯出生成式人工智能投資與實際回報之間的落差。雖然市場熱情不減，企業卻必須面對一個現實：若要真正從 AI 技術獲益，系統需要具備更高的情境理解與自主適應能力。在這之前，生成式人工智能或許更多是一種「潛力」，而非「利潤」。
