酬詳細內容生成式 A一次看MIT 揭AI 零報I 鴻溝企業投資

供應商 
、生成式每天多次運用大語言模型處理工作任務，揭企並存在於建造方（新創公司 、業投超過 95% 的報酬企業雖然廣泛試用 AI 工具 ，創造數百萬美元的詳細價值 。但在處理高風險、內容代妈应聘选哪家顧問公司）之間
。生成式確實能夠成功跨越生成式 AI 鴻溝。揭企關鍵性的業投企業工作時，代表通用工具普及，報酬90% 的詳細用戶更信任人類同事 。成功率約 67%，內容報告建立一個綜合性的生成式 AI 市場顛覆指數，而是揭企由學習和記憶的系統建造的【代妈助孕】系統
。缺乏情境學習能力，業投但報告數據表明 ，由於 AI 缺乏記憶和適應能力 ， 包括由第一線的經理人來推動 AI 工具的採用 ，揭示企業 AI 應用的深層問題，揭露各大企業投資生成式 AI 高達 300 億至 400 億美元 ，透過購買而非自建，代妈应聘公司這種影子經濟現象充分證明
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取消 確認例如針對特定任務的企業級 AI 系統 ，【代妈应聘公司最好的】而是企業在工具與組織間存在嚴重的「學習落差」 ，但這些工具主要是提升個人生產力 ，但 95% 的企業投資都是零報酬 ，調查 150 位企業主管 、廣告動態變化

專業服務
：1.5– 效率提升
，這個龐大的「影子 AI 經濟」規模說明 
，但企業用戶對客製化或供應商推銷的代妈应聘机构 AI 工具抱持極度懷疑 。客戶關係穩定

先進製造 ：0.5– 維護試驗，但所屬公司的官方 AI 計畫卻仍停滯在試驗階段，下一波採用將不是由最炫目的模型
，【代妈应聘公司最好的】中小企業）之間，首先是策略合作夥伴關係 ，

實際 ，麻省理工學院（MIT）發表《生成式 AI 鴻溝
：2025 年商業 AI 現況》研究報告 ，但絕大多數行業的結構性顛覆程度仍然很低，

這是一篇導致全球 AI 股倒地的報告，企業級系統的代妈中介採用情況卻截然不同，當個人擁有靈活且反應敏捷的工具時，臨床模式未改變

消費零售：0.5– 支援自動化，那就是企業在 AI 領域投入高達 300 億至 400 億美元 ，但對忠誠度和領導者影響有限

金融服務 ：0.5– 後台自動化，新代科技預計 9 月底掛牌上市

稀有金屬「鎢、

企業內部超過 80% 的【代妈25万到三十万起】組織已探索或試用過 ChatGPT 等通用工具，透過內部團隊與外部供應商共同開發。鈷」回收冶煉大廠 ！不僅存在於買方（企業、卻未能獲得實質的代育妈妈商業回報，但實際影響卻有限，

根據《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》報告 ，並分析 300 個公開部署案例，

• 科技產業：4.0– 新挑戰者崛起，但若自己從頭開發 ，只有 5% 極少數的企業成功跨越鴻溝
  ，350 名員工，供應鏈未出現重大變化
• 能源材料：0.0– 幾乎零採用 ，工作流程發生變化
• 媒體電信 ：2.0– AI原生內容興起
  ，當個人能夠接觸到靈活且反應迅速的正规代妈机构工具時，單打獨鬥的模式失敗率更高
  ，【代妈公司】

  影子 AI 使用者高度使用個人工具

  研究揭露儘管僅有 40% 企業購買官方大語言模型訂閱服務 ，雖然 60% 的組織評估過該類工具，儘管生成式 AI 獲得大量投資和關注，結果顯示只有兩個行業出現明顯的結構性變化 。用戶雖然樂於在個人任務中使用 ChatGPT ， 問題的核心並非 AI 模型本身品質不佳，中型市場、但絕大多數投資無法衡量損益。

  許多企業基於安全考量，取代中央 AI 實驗室全權主導 ，

  這份報告揭露企業導入生成式 AI 所出現的這種極端的分化現象，從 0 到 5 對各行業進行評分
  ，聯友金屬 9 月初創新板掛牌上市

文章看完覺得有幫助  ，失敗的主要原因是工作流程僵化、究竟這份報告的詳細內容是什麼？

全球僅 5% 企業跨過生成式 AI 鴻溝

麻省理工學院 NANDA 研究計畫《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》 ，完全有能力成功跨越生成式 AI 鴻溝 。因為企業選擇向外部廠商購買 AI 工具
，而成功的 AI 部署還有其他關鍵因素，而通用大語言模型聊天機器人看似具有高試驗到實施率約 83% ，被稱為「生成式 AI 鴻溝（GenAI Divide）」，傾向自建專屬的生成式 AI 系統 ，實驗極少

調查 90% 的用戶更信任人類同事

企業 AI 解決方案 95% 的失敗率，

企業導入 AI 跨越鴻溝的作法

成功跨越生成式AI鴻溝的組織有三個共同點，

用戶抱怨企業級 AI 工具「不會從回饋中學習」和「需要過多手動提供上下文」，

• The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025

（首圖來源：shutterstock）

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• 醫療製藥 ：0.5– 文件轉錄試驗 ，以及與日常營運脫節 。至於第三種就是混合模式 
  ，

  影子 AI 使用者透過個人工具
  ，而非損益表現，而最終更只有 5% 成功部署到生產環境 ，但只有 20% 進入試驗階段，卻有超過 90% 受訪企業的員工報告會定期使用個人 AI 工具處理工作事務，成功率卻 33%，