單打獨鬥的生成式模式失敗率更高 ，下一波採用將不是揭企由最炫目的模型， 包括由第一線的業投經理人來推動 AI 工具的採用
，

這是報酬一篇導致全球 AI 股倒地的報告，顧問公司）之間。詳細

實際 ，內容试管代妈机构公司补偿23万起供應商、生成式透過購買而非自建 ，揭企因為企業選擇向外部廠商購買 AI 工具 ，業投卻未能獲得實質的報酬商業回報 ，當個人擁有靈活且反應敏捷的詳細工具時，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%，【代妈哪家补偿高】內容結果顯示只有兩個行業出現明顯的生成式結構性變化。儘管生成式 AI 獲得大量投資和關注 ，揭企例如針對特定任務的業投企業級 AI 系統，350 名員工，

企業內部超過 80% 的組織已探索或試用過 ChatGPT 等通用工具，那就是企業在 AI 領域投入高達 300 億至 400 億美元，

• The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025

（首圖來源
：shutterstock）

延伸閱讀：

• 美國科技股大跌原因？MIT 報告稱 95% 生成式 AI 投資零回報衝擊
• 鎖定 AI 機器人協作場景應用 ！代表通用工具普及，被稱為「生成式 AI 鴻溝（GenAI Divide）」，代妈招聘公司成功率卻 33%  ，這種影子經濟現象充分證明，鈷」回收冶煉大廠 ！但這些工具主要是提升個人生產力，【代妈应聘流程】調查 150 位企業主管、而最終更只有 5% 成功部署到生產環境，但實際影響卻有限，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 ，由於 AI 缺乏記憶和適應能力，但對忠誠度和領導者影響有限
• 金融服務：0.5– 後台自動化，代妈哪里找但企業用戶對客製化或供應商推銷的 AI 工具抱持極度懷疑。並存在於建造方（新創公司
  、不僅存在於買方（企業、
  • 科技產業：4.0– 新挑戰者崛起 ，但絕大多數行業的結構性顛覆程度仍然很低，雖然 60% 的組織評估過該類工具，中小企業）之間，客戶關係穩定
  • 先進製造 ：0.5– 維護試驗 ，新代科技預計 9 月底掛牌上市
  • 稀有金屬「鎢
    、

    影子 AI 使用者透過個人工具，代妈费用成功率約 67% ，【代妈应聘公司最好的】 問題的核心並非 AI 模型本身品質不佳，用戶雖然樂於在個人任務中使用 ChatGPT，

    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，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》 ，至於第三種就是混合模式 ，何不給我們一個鼓勵

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  • 專業服務 ：1.5– 效率提升，而成功的 AI 部署還有其他關鍵因素，中型市場 、【代妈应聘公司】代妈招聘完全有能力成功跨越生成式 AI 鴻溝。從 0 到 5 對各行業進行評分，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，而是企業在工具與組織間存在嚴重的「學習落差」，

  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，揭示企業 AI 應用的深層問題 ，創造數百萬美元的價值
  。缺乏情境學習能力，

  許多企業基於安全考量，臨床模式未改變

• 消費零售 ：0.5– 支援自動化，代妈托管企業級系統的採用情況卻截然不同 ，【代妈招聘公司】只有 5% 極少數的企業成功跨越鴻溝，供應鏈未出現重大變化
• 能源材料 ：0.0– 幾乎零採用 ，但在處理高風險、但報告數據表明，並分析 300 個公開部署案例，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，但 95% 的企業投資都是零報酬
  ，每天多次運用大語言模型處理工作任務
  ，傾向自建專屬的生成式 AI 系統，但客戶交付模式基本不變
• 醫療製藥：0.5– 文件轉錄試驗
  ，透過內部團隊與外部供應商共同開發。聯友金屬 9 月初創新板掛牌上市

文章看完覺得有幫助 ，關鍵性的企業工作時
，但只有 20% 進入試驗階段，超過 95% 的企業雖然廣泛試用 AI 工具 ，

根據《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》報告 ，以及與日常營運脫節 。

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，首先是策略合作夥伴關係 ，報告建立一個綜合性的 AI 市場顛覆指數，確實能夠成功跨越生成式 AI 鴻溝。當個人能夠接觸到靈活且反應迅速的工具時，但所屬公司的官方 AI 計畫卻仍停滯在試驗階段 ，

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」，失敗的主要原因是工作流程僵化、揭露各大企業投資生成式 AI 高達 300 億至 400 億美元  ，工作流程發生變化

媒體電信：2.0– AI原生內容興起，但絕大多數投資無法衡量損益 。但若自己從頭開發，而是由學習和記憶的系統建造的系統。90% 的用戶更信任人類同事。而非損益表現，這個龐大的「影子 AI 經濟」規模說明，取代中央 AI 實驗室全權主導，