AI 被視為企業數位轉型的關鍵工具，但許多組織啟動 AI 專案後卻難以落地，現實顯得殘酷許多——許多企業花大錢啟動高層掛保證的 AI 專案，卻悄無聲息地死在半路上。
針對這樣的現象，《Forbes》近日刊登知名企業策略顧問 Bernard Marr 整理的「企業在部署 AI 專案時最常犯的結構性錯誤」，並指出失敗關鍵往往不在模型技術，而是出在資料基礎、組織整合等層層環節。以下分享這些警訊，提供企業對應的反思與行動建議。
警訊一：被成功案例誤導，期望與現實落差過大
高層決策者常被新聞報導吸引而啟動 AI 專案，卻低估落地所需的流程與資料整合工作。Marr 舉例他在輔導一家全球消費品公司時，發現公司投入 250 萬美元打造供應鏈 AI 系統，但因內部有 27 套遺留系統且資料碎片化嚴重，導致模型無法使用；顯示問題不在模型效能，而是企業誤以為 AI 是「可直接套用」的現成解方。
警訊二：資料品質差，AI 模型難產出有價值結果
「Garbage in, garbage out（垃圾進就會垃圾出）」仍是許多 AI 失敗案的根源。Marr 合作過的一家醫療機構試圖用機器學習預測再入院率，卻因機構用於訓練人工智慧的資料（歷史病患記錄）標準不一，讓模型學到的偏誤極大。AI 成效取決於資料品質，而資料清理與標準化往往是最被低估的基礎工程。
警訊三：實際使用者需求沒被納入，技術部署淪為擺設
AI 是否落地，往往取決於「人」而非「技術」。Marr 舉例某間製造業公司花費 180 萬美元建置生產排程模型，卻因現場主管沒有參與開發過程，沒人跟他們解釋系統如何運作，最終持續沿用舊流程。
警訊四：缺乏明確目標，淪為「為了 AI 而 AI」
若沒有明確的商業痛點或績效指標，AI 專案很容易變成技術展示。Marr 指出一些組織推 AI 只因看到競爭對手也在做，或是高層看了新聞報導產生靈感：
「公司經常在進行人工智慧專案時，並沒有定義成功是什麼樣子或如何衡量成功。」
「這類沒有明確用途與場景的專案，難以持續、也無法產生實質回報。」
警訊五：資源分散、部門各做各的，導致重工與浪費
Marr 舉例一間電信公司讓七個部門各自發展 AI 專案，最後發現系統無法整合、重複建置功能，最終在花費數百萬美元後多個項目被取消。AI 若無統一決策者與協作機制，很容易成為跨部門的資源爭奪戰。
警訊六：跳過基礎建設，AI 反而放大混亂
有些企業還未具備穩定報表或 BI 能力，卻想一步到位導入 AI。Marr 在跟一家零售商合作時，發現對方還未能產出統一週報表，就貿然部署即時定價演算法，導致效果反而更差：
「他們還沒學會走就試著跑，不出所料，這個計畫因為野心太大而失敗了。」
「AI 必須建立在穩定、整合的資料體系上，否則只會加劇原有問題。」
Marr 提醒，人工智慧計畫的高失敗率並非不可避免；透過適當的規劃、資源和期望來對待人工智慧的組織，將大大提高成功機率：「採取漸進的方式，而不是全力以赴。從適度的試點計畫開始，這些計畫可以快速取得成效，建立組織信心，並在擴大規模之前提供學習機會。」
成功的 AI 能力來自於穩健的試點、信任的建立，以及循序漸進的學習歷程，這才是讓企業真正走得遠的關鍵。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Forbes》、《Bernard Marr》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）
