「AI採用遇到障礙，儘管投資持續增加」是許多企業負責人在考慮導入人工智慧技術時，經常困惑的問題。你可能會想：既然投入這麼多資源，為什麼還有近一半的組織無法有效擴展AI應用？這究竟是什麼原因導致的？」
本文將從真實的企業情境出發，解析CGI全球AI研究負責人Diane Gutiw指出的人工智慧採用差距，幫助你判斷在你的組織或情況下，AI導入是否合適，何時該發展，以及避開哪些常見問題。
Q1：什麼情況下，企業會開始考慮大幅投資AI？
不少企業在應對市場需求變化、提升效率或創新產品時，會開始投資AI技術。例如：想利用機器學習優化供應鏈，或藉由自動化提升客服體驗。當這些需求足夠明確且急迫，企業主席或CTO往往會推動相應的資金投入。
我曾聽過一家製造業主管說，當他們發現傳統流程不再支撐競爭優勢時，便積極尋找AI方案，並在內部提出資源支援申請。但後續遇到的挑戰，卻遠超預期。
Q2：既然投資增多，為什麼46%組織無法成功擴展AI應用？
根據CGI的研究，主要障礙來自於「遺留系統難以整合」、「技術人才不足」以及「基礎數據和架構不健全」。特別是許多組織還停留在小規模AI試點階段，未能有效推廣至整個企業流程。
我自己在一間企業內部觀察到，大家熱衷於探索AI價值，但老舊IT系統與分散的數據儲存架構卻成為最嚴重的拖累，使得數據難以流通，影響AI模型的準確度與實用性。
Q3：AI是否適合所有企業與產業？
並非每個企業都適合立即大規模導入AI。像是資料量有限、業務流程非常專一的中小企業，可能更適合先探索低成本的自動化技術或資料管理方案，而非直接投入複雜AI。
我曾幫助一家新創公司評估AI必要性時，他們數據稀缺，且內部還在梳理流程。在這種情況下，我建議先從數據整理和基礎自動化做起，鋪好基礎後再逐步導入AI。
Q4：判斷自己企業是否準備好擴展AI的關鍵指標有哪些？
關鍵包括：數據收集是否系統化且高品質；IT架構是否支持多系統整合；有無足夠且具備AI專業的人才；以及企業文化是否支持創新與數據驅動決策。
如果你的企業在這些面向上還存在明顯弱點，可能就是暫緩擴展AI投資的訊號。此時，我會建議優先加強基礎建設、培育人才，並從小型專案輸出成果，贏得各方信心。
Q5：面對這些挑戰，企業應該如何行動？
企業應該採取循序漸進的策略。先檢視現有IT環境與數據狀況，找出瓶頸，並考慮人才引進與培訓計畫。同時，從可控的小型AI專案著手，累積經驗並逐步擴大適用範圍。
我認為，企業與其盲目追求AI大規模導入，不如先做好基礎，逐步建立適合自身的AI生態系，這樣才能長遠穩健地享受到AI帶來的價值。
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