根據麻省理工學院（MIT）去年七月發布的《2025年企業AI現狀》報告指出，儘管企業對生成式人工智慧（Generative AI）投入大量資源，但有高達近九成五的AI專案未能產生實質回報。該研究分析超過三百個實施案例後發現，僅有百分之五的客製化或供應商提供的AI工具能夠實際投入生產環境。
這股市場現實面也反映在投資者態度上。去年第四季，市場出現「大脫鉤」現象，投資人不再僅憑AI雄心便給予企業獎勵，而是開始懲罰那些無法明確證明AI投資如何轉化為營收增長、效率提升或利潤改善的公司。此外，高德納（Gartner）也已將生成式AI移至其「幻滅期」曲線，暗示早期興奮階段已過，企業正進入更為艱難且務實的採用階段。至2025年中，僅不到三分之一的AI主管表示，其執行長對AI計畫的回報感到滿意。
專家分析，AI專案失敗的癥結並非技術本身，而在於整合挑戰、數據基礎不足以及未能與日常營運流程緊密結合。Invisible Technologies資深副總裁卡爾·奧斯本（Carl Orsbourn）指出：「技術本身並非失敗原因，問題出在變革管理、整合，以及最重要的數據挑戰上。」許多企業存在「新奇事物症候群」，在不穩固的基礎上倉促導入新系統，結果導致整合與數據問題頻傳。他強調，當好的AI遇到壞的數據時，數據總是會勝出，因此企業必須採取「數據優先」的心態。
Flowfinity資深行銷經理亞歷克斯·帕頓能（Alex Puttonen）建議，企業無須為了看見AI價值而重新設計現有流程。透過適當的無程式碼工作流程自動化工具，AI可以直接嵌入現有流程中，協助使用者更有效地執行工作，而不會中斷日常營運。這類工具能協助企業自動化重複性數據輸入、文件摘要、辨識關鍵決策數據，甚至將語音轉換為文字。
成功的AI導入，首重建立堅實的數據基礎。這意味著數據必須集中化、標準化，並能在不同平台間自由流通。許多企業試圖在未設計好有效溝通的傳統系統上疊加AI工具，但若核心平台缺乏開放應用程式介面（API），數據將受困，導致團隊依賴手動匯出或脆弱的變通方案。Qu行銷長珍·柯恩（Jen Kern）強調，儘管AI疲勞症確實存在，但它將持續存在並能大幅改善營運，前提是需要清潔、統一的數據，並且必須將其建構於基礎架構中，而非事後附加。
從商業智慧（BI）進化到決策智慧（DI）是AI賦能企業的下一步。商業智慧著重於透過儀表板和報告呈現數據，而決策智慧則在此基礎上，利用AI預測結果、推薦行動甚至自動化決策。SignalFlare.ai業務發展總監塔米·比林斯（Tammy Billings）形容決策智慧是「結合了人工智慧的商業智慧工具」。現代AI系統能加速或自動化決策，顯著縮小從洞察到執行的「延遲效應」。然而，由於AI系統常被視為「黑箱」，其推薦背後的推理過程不總是一目瞭然，因此企業在擴大部署前，必須投入大量時間進行測試與優化，並建立對模型的信任與理解。最終，從數據到決策的轉變，不僅是技術投資，更需要投入學習、建立信心與推動組織變革。
