CEO 們瘋投 AI 但 75% 專案都失敗，IBM 揭企業 AI 導入盲點
近年全球企業界對 AI 的期望值持續攀升，根據 IBM 針對全球 2,000 名 CEO 進行的《IBM CEO Study 2025》報告指出，企業對 AI 的投資意願極高，CEO 們預期未來兩年內投資成長率將翻倍以上。
然而儘管投入巨大，AI 專案的實際現況卻不盡理想。《IBM CEO Study 2025》的調查結果顯示，過去三年只有約 25% 的 AI 專案達到預期的投資報酬率（ROI），更值得注意的是，AI 專案成功在整個企業範圍內規模化的比例更是低迷，僅約 16%。
企業 CEO 的 AI 投資心態
儘管企業積極擁抱 AI，但「導入」並不等同於「成功」。在投資決策上，企業領導者聲稱高度重視產出，有 65% 的 CEO 優先根據 ROI 來選擇 AI 用例。
然而，現實情況是許多企業的投資決策並非完全基於策略價值。《IBM CEO Study 2025》報告指出，有 64% 的 CEO 承認他們在尚未完全理解技術價值之前就進行了投資，這類決策往往由「害怕錯過」（FOMO-driven decisions）所驅動。
為何 AI 專案失敗率高、投資報酬率低？
儘管企業積極投入，但 AI 專案失敗率高、投資報酬率低的現象，IBM 指出，主要原因是策略、基礎設施和組織層面的嚴重脫節。
首先，許多企業以隨機方式拼湊出所謂的「預設式混合架構」（hybrid-by-default architecture），因此往往面臨限制與挑戰。因為這樣的架構不僅拖慢創新速度，也削弱資料管理與整合能力，成為企業無法發揮 AI 潛力的主要障礙。 IBM Power and Platforms 總經理暨 IBM Infrastructure 技術長 Hillery Hunter 表示，技術決策者逐漸意識到，AI 並非孤立運作，而是分佈於資料中心、雲端與邊緣之間，且對電力需求呈指數級成長。因此若缺乏適當的基礎設施支撐，AI 應用難以擴展至更大規模的情境，最終導致 ROI 受限；反之，成功企業多採「平台化」策略，將 AI 與混合雲基礎架構整合，以同步優化成本與效能。
其次，數據的不連貫性也是阻礙 AI 價值實現的關鍵。當系統支離破碎時，AI 無法檢視所有數據，擴展難度增加，營運成本也會更高，基本上無法實現規模化。例如，一家金融服務公司的 AI 聊天機器人可能在隔離環境中表現良好，但因為它僅從狹隘的資料庫中提取數據，而未整合到詐欺偵測、貸款申請等更複雜的部門系統中，效益自然就會受到限制。此外，若未能採用協調一致的架構，確保數據在端到端得到一致的安全儲存、處理和治理，還會因為網路攻擊和資料洩露帶來嚴重的財務及監管後果。
另一方面，企業的 AI 專案之所以達成預期 ROI，其中一個關鍵是很難將 AI 從試點擴展至整個企業範圍，這種落差源於組織策略缺乏長期規劃。此外，跨部門的溝通與協作不足也是一大障礙，若缺乏將雲端、主機、邊緣等不同工具協同運作的共識，企業就無法透過共同的資料與 AI 堆疊提升 ROI。
最後，許多企業的 AI 投資是受到「害怕錯過」（FOMO）情緒所驅動，而非清晰的策略價值，這種陷阱會導致企業 AI 表現不佳、浪費資源在不合適的工具上，並錯失戰勝競爭對手的機會。
企業下一步要怎麼走，才能成為領先群？
根據《IBM CEO Study 2025》，約有 25% 的成功 CEO 在營收成長與利潤率表現上明顯領先於競爭對手，而他們對 AI 的運用方式也與眾不同。
這些企業採取「端對端」的整體架構，將 AI 與混合雲及資料平台深度整合，而非僅限於單一應用。他們不採用隨機拼湊的「預設式混合架構」，而是有意識地以「設計導向混合架構」（hybrid by design）來優化基礎設施，使系統在一致性、規模、信任度與性能之間達到平衡。這樣的平台化策略讓企業能建立連貫的資料系統，並以企業級 AI 架構支撐決策與營運，從而釋放更大的整體價值。
成功的 CEO 也展現出高度紀律的投資思維，他們避免盲目追逐潮流，而是專注於能帶來明確回報的 AI 專案。在啟動前，他們會先定義「成功的樣貌」，確保 AI 專案的績效與企業目標緊密相連，同時以更廣泛的視角衡量 ROI。
此外，這些領先企業深知，AI 的成功不僅取決於技術，更仰賴組織文化與生態系統的轉型。具體而言，這些企業積極與外部專家或合作夥伴建立策略聯盟，以獲取專業支援；在資料治理方面，建構安全且一致的協作架構，確保資料能在不同流程與團隊間即時流通；在人力資源上，則創造全新的 AI 職位，並為現有員工提供再培訓機會，使其掌握新興技能。
IBM 的研究指出，企業導入 AI 的關鍵不在「技術投入」本身，而在於如何落地、擴展並創造持續價值。成功的企業並非投入最多，而是以謹慎、具策略性的方式投資，才能成為那 25% 能達成預期成果的領導者。對科技決策者而言，如何在快速行動與謹慎策略間取得平衡，並將 AI 視為長期轉型工程，將是企業 AI 投資能否獲得回報的關鍵。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Tech Radar》、IBM，首圖來源：Unsplash