至今，生成式 AI 已經席捲全球，幾乎人人都用過 ChatGPT，不論是學生寫報告，還是上班族整理簡報，大家都驚呼：AI 幫我省下好多時間！

但 MIT 最新的報告“The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”顯示：儘管企業在生成式 AI 上投入數十億美元，仍有 95% 的 AI 導入在財務回報上幾乎沒有成效。

這到底是怎麼回事？難道 AI 真的只是泡沫嗎？

其實，連 OpenAI 的 CEO Sam Altman 也公開認為，

AI 有可能正處於泡沫期。

他曾說：”When bubbles happen, smart people get overexcited about a kernel of truth … Are we in a phase where investors as a whole are overexcited about AI? My opinion is yes.”

Sam Altman表示AI 有可能正處於泡沫期，圖源：youtube

減負的小李：AI 讓他輕鬆，卻沒讓公司更好

故事主角小李，本來要花三小時寫報告，結果用 ChatGPT 半小時就完成。省下兩個半小時，小李心情大好 ── 去喝咖啡、滑手機、悠閒一下。

有人會說：小李偷懶。

但其實，小李沒有錯，他只是善用了 AI 減負。真正的問題是：公司沒有機制，把「小李的快」轉化成「組織的效益」。

MIT 報告中提的 Shadow AI（影子 AI） 就反映了這個現象：員工私下用 AI 工具提升自己的工作效率，卻無法讓公司層級看到效益。

這就是為什麼 95% 的 AI 導入，最終沒帶來損益表上的利益。

減負 ≠ 提效：少了流程、系統與機制

要從個人效率提升，跨進公司層級的提效，需要三道關鍵環節：

1. 流程再造

省下的時間必須嵌進流程中，才能縮短整體週期。例如：報告更快完成 → 審核流程也要跟上，才能讓整體速度提升。

2. 系統串接

單點 AI 工具若不能串接 ERP、MES、AIoT 系統，那就只是孤立的效率提升。

3. 組織機制

減負後的時間，要透過績效或獎勵轉化，員工才會把省下來的時間用在高價值任務，而不是摸魚。

如果缺少了這三道環節，AI 就只能讓員工「爽」，卻無法讓公司「強」。這也呼應了巴菲特的一句名言：「海水退去，才知道誰沒穿褲子。」套用在 AI 上，就是 MIT 報告裡的 95%。那些沒有把減負轉成提效的企業，看似跟上潮流，浪潮一退就原形畢露。

MIT 報告的發現摘要

MIT 在該報告中指出：真正能從 AI 中獲益的企業，關鍵 不在模型多厲害，而在於是否重新設計流程與組織。

換句話說，AI 本身不是魔法；真正的魔法是把「省下來的時間與數字」，轉換為組織可用的效益。

提效的關鍵：數字化的模擬與試算

那麼，企業該怎麼把減負變提效？答案就是 模擬與試算，例如：

• 流程模擬試算：

如果客服回覆時間從 10 分鐘降到 2 分鐘，一年能省多少工時？能不能處理更多客服需求？

• 人力模擬試算：

如果研發效率提升 20%，專案週期能縮短多久？能否減少加班、同時接更多訂單？

但僅靠模擬與試算仍不夠。它只能告訴你「哪裡省了多少」，卻無法保證公司真正提效。真正要把效益最大化，就要回到 水桶理論：構成一個組織或系統的各個部分往往強弱不一，而最薄弱的部分（最短的木板）決定了整個系統的能力。

也就是說，若我們把 AI 減負用在最關鍵的 瓶頸點，那整體效益才能被拉高。

因此，要做到：「找瓶頸 → AI 減負 → 瓶頸被紓解 → 整體效益提升」。

這才是正確的提效路徑。但這只是開始，接著透過持續改善逐步累積成 自我增強的創新正循環，才能讓企業真正跑起來。

競爭力的來源：AI 驅動的創新正循環

企業的競爭力，不只是來自單點工具，而是能否催化成 可持續的正循環。導入 AI 成功後，會引發四個連鎖效應：

1. 員工感受到支持與進步

減負不只省工時，也是一種信任與成長的訊號，提高員工投入感與留任意願。

2. 員工時間被釋放

當工作有餘裕，員工才有空思考、創造，而不是被日常任務綁住。

3. 新的創意得以實現

有了空間，創意與流程優化才能落地，組織逐步形成「創新飛輪」。

4. 企業積極以 AI 提效

利用數位流程、工具串接與瓶頸優化，效率與產能穩步提升，最終進入可持續增長。

這樣的正循環，才是 AI 從「減負」真正走向「競爭力」的核心路徑。

AI泡沫化，圖源：High Growth Investing

案例：智慧刀把 × 雙AI 驅動

在 CNC 機加工這個行業，刀具成本、機時/產量 就是典型的瓶頸。若刀具出問題、報廢率高，就會浪費材料；但若進給不夠快、加工時間變長，又會拉低機台產能。智慧刀把的導入，正是針對這些瓶頸所設計的：

• 即時檢知：斷刀或崩刃即時停機，避免材料與機時浪費。

• 壽命預估：適時更換，不提早換、不延遲換，降低浪費。

• 動態回控：負載過大 → 自動降低進給速度、提高主軸轉速 → 保護刀具；負載過小 → 自動提高進給速度 → 提高產能。

背後是 工業機理 AI + 管理機理 AI 的結合，形成 雙 AI 驅動的 AIoT，因為它切中了行業瓶頸，所以才能真正發揮效益：

• 減負（避免浪費）

• 提效（提升產能）

• 再造（成為競爭力）

結語：跨越 AI 個人使用的鴻溝

MIT 的報告提醒我們：95% 的 AI 導入失敗，並不是技術的問題，而是導入的方式與組織結構不對。

• AI 減負，是起點。

• 找出瓶頸，才能真正提效。

• 將改善轉化為正循環，才能維持競爭力。

AI 的價值，不是讓小李多喝幾杯咖啡，而是能讓整個公司變快、變強。

從智慧刀把案例我們看到：當 AI 被整合進流程與組織，它才能真正走出「幫忙寫簡報」，走進「提升損益表」。

而你的企業，是還在裸泳的 95%，還是已經穿上褲子的 5%？

參考資料：MIT 、TheAIGRID、futurism