鉅亨投資雷達》讓AI股嚇壞的MIT報告到底講了什麼？

近期美國科技股出現大幅回調，市場普遍將矛頭指向麻省理工學院（MIT）發布的一份生成式 AI 研究報告。報告指出，企業導入生成式 AI 的實際成效遠低於預期。讓原本被視為下一波生產力革命的 AI 遭遇現實撞牆，這份報告無異於在市場熱情上澆了一盆冷水。究竟，MIT 報告說了什麼？

1. 僅 5% 企業真正落地，生成式 AI 導入卡關重重

報告訪談了 150 位企業高層、350 名員工，並分析 300 個公開 AI 案例，結果顯示，只有約 5% 的生成式 AI 專案帶來明確營收成長，其餘多數陷入停滯。乍看似乎證實了「AI 泡沫論」，但實際問題不在模型本身，而是企業在導入過程中，遭遇嚴重的「學習落差」——也就是 AI 工具難以真正整合進日常工作流程。報告將導入歷程分為三階段：第一階段為「研究階段」，指企業內部討論、了解，或讓員工試用如 ChatGPT 等工具；第二階段為「測試階段」，透過專案進行短期試點；第三階段則是「成功導入」，代表 AI 已融入企業核心流程並穩定運作。從數據來看，通用型 AI 工具（如 ChatGPT）已有 80% 的企業進入研究階段，50% 進入測試階段，但真正成功導入的比例不到 40%；任務導向型 AI 工具成功導入率更僅 5%。這條從嘗試到落地的巨大落差，正是報告所稱的「GenAI 鴻溝」，也被視為近期 AI 類股信心修正的核心原因之一。

2. 為什麼在企業裡難以落地？

報告指出，企業 AI 難以落地的關鍵，不在於模型不夠強、技術不夠先進，而是組織本身尚未準備好。第一，導入的 AI 工具多為任務導向型，雖能執行單一任務（如生成文案、會議摘要），卻無法記住上下文、學習使用者偏好或根據流程調整。結果就是，每次使用，都得「從頭教一次」。第二，多數企業仍以「人為中心」設計流程，未重新調整以支援 AI 介入。包括資料未標準化、系統缺乏整合點、權限與安全架構不符，導致 AI 難以參與核心工作。第三，導入方式錯誤。內部自建 AI 平台的成功率僅 33%，與外部供應商合作則高達 66%。許多企業誤以為交給 IT 部門開發即可，結果專案進度延誤、功能難用，最終遭員工棄用。第四，資源配置錯誤。AI 預算大多投入在銷售與行銷工具，雖然能產生短期亮點，但真正能創造長期效益的是後台流程自動化（如財務、人資、客服），卻往往獲得極少資源。調查更顯示，最主要的五大障礙依序為 90%「不願採用新工具」、75% 擔憂「模型結果品質不穩」、65% 認為「使用體驗不佳」、55% 指出「缺乏高層支持」與 50% 表示「變革管理困難」。這些數據顯示，AI 不是不能落地，而是缺乏能讓它落地的環境。如果組織流程、資料基礎、學習機制與文化尚未調整到位，再先進的 AI 也只能淪為試用階段的工具。

3. AI 不該適應企業，企業應該適應 AI

令人意外的是，儘管企業採行 AI 困難重重，基層員工卻早已跨越這道鴻溝。報告顯示，雖然只有約 40% 的企業正式採購大型語言模型（如 ChatGPT、Claude 等工具）訂閱服務，但超過 90% 的受訪企業中，員工已經自發性地透過採購多種 AI 工具在工作中使用。這種現象被稱為「影子 AI 經濟」，凸顯企業內部實際使用情況與官方策略之間的斷層。報告進一步指出，問題並非 AI 模型本身不成熟，而是企業組織缺乏彈性，無法將 AI 工具整合進流程並隨之調整。相對地，成功的 AI 導入案例往往來自新創公司或靈活團隊，這些組織從一開始就以 AI 為核心設計架構，而不是試圖讓 AI 去遷就傳統流程。

「鉅亨買基金」認為，未來能真正釋放 AI 潛力的企業規模可能會越來越小，甚至出現更多有影響力的中小型公司。某些由年輕創業者主導的新創公司，已在生成式 AI 應用上展現出驚人的成果。例如，有公司在一年內從零營收成長到 2,000 萬美元，靠的不是模型技術多先進，而是針對單一痛點打造解決方案。未來的產業贏家，可能不是今天的巨頭，而是那些願意配合 AI 節奏、重新設計流程與組織的挑戰者。而這種具備彈性與資源調配能力的組織架構，正是現階段大型企業所欠缺的。也因此，這將成為主動式基金的關鍵優勢，透過基金經理人的選股能力，挖掘出真正能跟上 AI 節奏的下一個贏家。

鉅亨投資策略

不是 AI 無用，而是組織準備不足

科技股的短期修正雖令人緊張，但不應僅因一份研究報告便對 AI 未來失去信心。事實上，這份 MIT 報告的本質，是對傳統組織結構在 AI 時代競爭力的挑戰，而非對技術本身的否定。下一波產業贏家將來自於那些能夠圍繞 AI 重構流程、用人與治理邏輯的公司。這些新創與轉型成功者，將不只是生產力提升的象徵，更可能成為資本市場的新核心資產。

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