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：
