企业深陷「AI 绩效幻象」，研究示警：仅 5% 专案获利，盲目跟风恐致营运危机

随着生成式 AI 成为企业转型的热门关键字，职场却也逐渐浮现一个日益明显的怪象：企业评价的焦点不再是成果本身，而是有没有使用 AI。在这样的氛围下，AI 正悄悄从提升工作效率的实用工具，变质为用来展示先进形象、争取评价加分的表面标籤，甚至让真正该被检视的内容品质与商业价值被抛诸脑后。

相关观察指出，当企业将 AI 的导入包装成内部竞赛、表扬大会或成果展示时，员工的努力方向往往很容易被带偏──从提出真正有价值的商业点子，转向做出看起来充满 AI 元素的提案。

一旦评审或主管对 AI 抱有先入为主的偏好，提案内容是否扎实，反而不如是否沾上 AI来得重要。这种评估标準的偏差，不仅扭曲了员工的提案方向，也让管理层在无形中过度强化了AI 活用本身的象徵意义，扼杀了真正能推动商业成长的创新火花。

数据戳破热潮

多份最新资料也显示，这股无 AI 不欢的热潮，未必能为企业带来对等的实质回报：

• 生产力难以衡量：调查指出，约有高达九成採用生成式 AI 的主管坦言，相关工具并未带来可衡量的生产力提升，却仍以此为由持续进行裁员。
• 商业价值难以量化：儘管几乎所有受访的数据与分析高阶主管，都将 AI 列为优先投资项目，但真正能明确量化其商业价值的企业，比例不到两成。
• 投资报酬率低迷：根据麻省理工学院（MIT）去年的报告更直指，在众多生成式 AI 专案中，仅有 5% 能带来可衡量的投资报酬。

除了实际成效不明，企业面临的成本与治理压力也在急速升高。由于 AI 输出品质仍不稳定，往往需要额外的人工作业来进行把关，加上使用成本快速攀升，部分企业已经开始要求员工减少将 AI 应用在简单的例行性事务上。

此外，专家也提醒，若企业在策略上将生成式 AI与更广义的传统 AI混为一谈，极易导致策略失焦，忽略了两者在可靠性、可解释性与商业模式上的根本差异，进而无形中放大企业的财务与营运风险。

回归创造价值的核心

综合各项报导与研究，共同指向了一个核心问题：企业不是没有在用 AI，而是太容易把使用 AI误认为创造价值。当组织只懂得盲目追蹤 AI 的採用率、使用频率或短期节省的成本，却没有同步检验工具是否真的改善了业务流程、提升了最终成果，或建立了跨部门的协作能力时，AI 就可能从推动企业前进的加速器，沦为一戳即破的绩效幻象。企业唯有回归商业本质，才能在 AI 浪潮中真正站稳脚步。

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（首图来源：pixabay）