AI資源利用的方法，比使用率更重要 | 產業分析 | 部落格

近年來，生成式AI（GenAI）成為企業投資的焦點，全球投入資金高達 300–400億美元。然而， MIT的2025年企業AI現況報告顯示 95% 的組織並未獲得實質回報，這種「高投入、低回報」的現象被稱為 GenAI鴻溝。問題並非出在技術本身，而在於企業 如何使用AI資源。

許多企業的直覺做法是「快速導入」：要求員工使用現成的工具（如ChatGPT、Copilot），或將AI功能硬塞進自家產品。但這種「使用率導向」往往只帶來個人生產力的提升，卻未能轉化為 損益表上的成長。

真正的關鍵在於 把AI放在正確的位置。例如，將AI導入後勤、財務或採購流程，往往能創造比前台銷售與行銷更高的ROI，甚至每年節省數百萬美元的外包成本。相比之下，如果只是讓知識工作者用AI撰寫電子郵件，則難以對企業營運產生長期效益。

此外，AI系統必須具備 學習與記憶能力，能夠隨時間持續改進，才能真正跨越「學習鴻溝」。報告指出，具有持久記憶與迭代學習的代理式AI，更能協調複雜的流程，從而帶來組織層級的價值。

在企業內部導入AI時，與其一味堆疊工具，不如建立可持續的自動化流程。最佳做法之一是採用 n8n 這類可視化的工作流程自動化平台，將AI模型與既有系統（CRM、ERP、客服平台等）串接，確保數據流與任務能被有序地管理與追蹤。這不僅能提升導入效率，還能降低跨部門溝通成本，避免「影子AI」帶來的管理風險。

若企業在AI導入過程中遇到瓶頸，例如選擇工具困難、流程設計複雜、或整合無法落地，我們團隊能提供 策略規劃、技術顧問與實作支援，協助您把AI放在正確的位置，真正創造價值。

在外部產品設計上，對於產品團隊而言，這意味著我們需要從根本上重新思考AI產品的設計哲學，66%的企業高管明確表示希望系統能從反饋中學習，63%要求保留情境記憶。這不是可選功能，而是基本需求，具體實踐上，我們需要讓產品

建立反饋機制：每次用戶交互都應成為系統學習的機會
實現持久記憶功能：系統必須記住用戶偏好、歷史決策和使用模式
設計適應性算法：產品應能根據使用情境自動調整行為和建議

最後，企業不應單純追求「全員使用AI」，而是要 謹慎評估AI導入的場景與深度，並確保與業務流程高度整合。唯有如此，AI才能從「工具」進化為「利潤來源」。

總結一句話：AI的價值不在於你用了多少，而在於你是否用對了地方。

企業AI工具導入策略建議

🎯 核心策略原則

1. 「購買優於建構」策略

優先選擇外部合作夥伴：成功率是內部開發的2倍（66% vs 33%）
避免從零開始建構：專注於與具備學習能力的專業廠商合作
建立戰略夥伴關係：將AI廠商視為業務服務提供者，而非單純軟體供應商

2. 「影子AI合法化」策略

承認現況：90%員工已在使用個人AI工具處理工作 (員工在沒有公司正式授權或購買訂閱的情況下)
學習成功模式：分析哪些個人工具創造價值，再採購企業版本
建立橋樑：將成功的個人使用案例轉化為正式企業解決方案

📋 分階段實施計劃

第一階段：調研與試點（1-3個月）

盤點現有「影子AI (Shadow AI)」使用情況
識別高ROI後台流程（而非僅關注前台）
選擇1-2個狹窄但關鍵的工作流程進行試點
評估廠商時重點關注學習能力和工作流程整合度

第二階段：深度整合（3-6個月）

與選定廠商進行深度客製化
建立反饋機制確保系統持續學習改進
培養內部AI使用冠軍（prosumers）
建立明確的業務指標追蹤ROI

第三階段：規模化擴展（6-18個月）

基於試點成功經驗擴展到核心流程
建立跨部門AI治理架構
投資於具備記憶和適應能力的代理系統
為未來的「代理網路」做準備

🎯 重點關注領域

優先投資後台自動化

為什麼： 儘管50%預算流向銷售行銷，但後台自動化ROI更高

客戶服務自動化：可節省200-1000萬美元BPO成本
文件處理和合規檢查：減少30%外部代理支出
財務風險管理：每年節省100萬美元外包成本

選擇學習型工具

核心標準：

✅ 能從用戶反饋中學習改進
✅ 保留上下文和歷史記憶
✅ 適應特定工作流程和企業需求
✅ 與現有系統深度整合

⚠️ 關鍵避雷指南

不要犯的錯誤

❌ 避免工具收集症候群：專注深度而非廣度
❌ 不要忽視一線用戶意見：由實際使用者而非IT部門主導選擇
❌ 避免等待完美解決方案：在18個月窗口期內快速行動
❌ 不要低估轉換成本：選定廠商後很難更換

組織設計要點

分散實施權限但保持問責制
讓預算持有者和領域專家主導用例發掘
建立執行級別的明確責任歸屬

當前的GenAI分化現象顯示，成功不在於擁有最先進的模型，而在於選擇能夠學習、記憶並與業務流程深度整合的系統。時間窗口正在快速關閉，18個月內做出的決策將決定企業未來3-5年的競爭地位。

AI產品設計新典範：從GenAI分化現象學到的產品策略

🧠 核心設計原則：打造會學習的產品

1. 學習能力是核心競爭力

傳統思維：AI產品的價值在於模型的准確性和功能豐富度
新典範思維：AI產品的價值在於持續學習和改進的能力

具體實踐：

建立反饋閉環機制：每次用戶交互都應成為系統學習的機會
實現持久記憶功能：系統必須記住用戶偏好、歷史決策和使用模式
設計適應性算法：產品應能根據使用情境自動調整行為和建議

💡 設計提示：66%的企業高管明確表示希望系統能從反饋中學習，63%要求保留情境記憶。這不是可選功能，而是基本需求。

2. 深度整合勝過功能堆疊

避免的陷阱：開發獨立的AI功能模組
正確的方向：將AI無縫融入現有工作流程

產品設計策略：

API優先設計：確保能與Salesforce、內部系統等主流工具深度整合
工作流程映射：在產品設計前先深度理解目標用戶的完整工作流程
最小化切換成本：用戶應能在不改變現有習慣的前提下獲得AI價值

🎯 產品迭代策略：從狹窄高價值開始

階段式產品演進路徑

第一階段：垂直深耕

選擇一個狹窄但關鍵的使用場景（如電話摘要、文件處理、代碼生成）
在該場景內提供低配置負擔、快速見效的解決方案
建立可衡量的業務成果追蹤機制

第二階段：橫向擴展

基於第一階段的成功經驗和用戶反饋
將AI能力擴展到相關工作流程
保持學習能力的一致性

第三階段：平台化演進

發展為代理式AI平台，支持多場景協調
建立跨工作流程的智能協作能力
為代理網路時代做準備

產品驗證的新指標

放棄傳統指標：

❌ 技術準確率、響應速度等軟體基準
❌ 功能完整度、用戶數量等虛榮指標

關注業務影響指標：

✅ 具體的成本節省：BPO減少、外部代理支出降低
✅ 工作效率提升：任務完成時間、錯誤率減少
✅ 用戶依賴度：日活躍度、任務完成率
✅ 學習曲線：系統準確性隨時間的改善程度

💼 下一代產品轉換策略

從「工具」到「智能夥伴」的轉變

產品定位重新思考：

過去：AI作為功能增強的工具
未來：AI作為學習型的智能工作夥伴

具體轉換方案：

用戶體驗革命
- 參考ChatGPT的成功：靈活性、熟悉度、即時效用
- 允許用戶引導對話並迭代直到滿意
- 建立對話式界面而非傳統的功能界面
後台智能化優先
- 優先關注後台自動化：儘管50%預算流向前台，但後台ROI更高
- 重點領域：營運、財務、採購、客戶服務
- 目標：替代外部BPO服務，而非僅僅提升內部效率
信任建立機制
- 數據邊界清晰化：明確數據使用範圍和安全保障
- 透明的學習過程：讓用戶了解系統如何改進
- 漸進式權限開放：從輔助功能逐步演進到自主決策

《GenAI分化現象：2025年企業AI現況報告》重點整理

🔥 核心發現：GenAI分化現象

關鍵數字：儘管企業投資300-400億美元於GenAI，95%的組織零回報，只有5%的整合AI試點項目創造數百萬價值。

📊 關鍵統計數據整理

採用vs轉型落差

80% 組織探索或試點ChatGPT/Copilot等工具
40% 報告已部署
60% 組織評估過企業級系統
20% 達到試點階段
僅5% 達到生產階段

影子AI經濟

90% 員工使用個人AI工具處理工作
40% 公司購買官方LLM訂閱
顯示巨大的官方採用vs實際使用落差

產業分化

僅2/8個主要產業（科技、媒體）出現meaningful結構性變化
7/8個產業仍困在分化的錯誤一側

💰 投資與ROI模式

預算分配

50% AI預算流向銷售和行銷
後台自動化通常產生更好ROI但被忽視

建構vs購買成功率

外部合作夥伴：66%成功率
內部開發：33%成功率
外部合作是內部建構成功率的2倍

實際ROI來源

前台收益：

潛客資格審查速度：快40%
客戶留存：改善10%

後台收益：

BPO節省：每年2-1000萬美元
外部代理支出：減少30%
金融服務風險檢查：每年節省100萬美元

🚫 失敗的核心原因：學習落差

主要障礙（1-10評分）

不願採用新工具：最高分
模型輸出品質疑慮：第二高
使用者體驗差
缺乏高層支持
變革管理挑戰

關鍵問題

66% 高管希望系統能從反饋中學習
63% 要求保留上下文記憶
多數AI工具缺乏記憶和適應能力

👥 勞動力影響

實際裁員模式

5-20% 客戶支援和行政處理職位減少
有限的廣泛裁員，主要是外包功能內化
科技/媒體業：>80% 高管預期24個月內減少招聘

未來影響預測（MIT Project Iceberg）

目前自動化潛力：2.27% 美國勞動價值
潛在自動化暴露：2.3兆美元 勞動價值，影響3900萬職位

🎯 成功跨越分化的策略

最佳實踐

購買而非建構（成功率2倍）
授權一線管理者而非中央實驗室
選擇深度整合且持續適應的工具
專注工作流程整合而非華麗展示

成功廠商特徵

專注狹窄但高價值用例
提供深度客製化
建立學習和記憶能力
快速迭代改進

🔮 未來趨勢：代理網路(Agentic Web)

**關鍵轉變：**從單一AI工具轉向互連的自主系統網路，能夠：

跨平台自主發現和協商
即時建立動態API整合
執行無信任交易
開發自我優化工作流程

**支撐技術：**MCP、A2A、NANDA等協議框架

⚡ 行動建議

對困在錯誤一側的組織

停止投資靜態、需要持續提示的工具
開始與廠商合作提供客製系統
專注工作流程整合而非華麗展示
建立學習和適應能力

時間窗口

18個月內多數企業將鎖定廠商關係，之後轉換成本將大幅上升。成功跨越GenAI分化的窗口正在快速關閉。