AI 現在已經參與至企業的日常營運與決策流程，無論是自動化流程、提升決策效率，還是強化客戶體驗，AI 都正快速改變各種組織的運作方式。尤其在中小型與新創企業中，AI 的導入成效尤為明顯：效率提升、創新加速，甚至改寫整個商業模式。
但反觀營收超過 5 億美元的大型企業，儘管擁有龐大資源與資料優勢，AI 導入卻往往進展緩慢。根據 LinkedIn 上對麥肯錫 2025 年報告的摘要，僅約 31% 的大型企業已規劃出清晰的 AI 路線圖，而真正設有專責 AI 團隊的也只有 42%。問題不在於資金或技術，而是企業結構、文化與運作邏輯，成為了推動 AI 的阻力。
本文將從「組織架構」、「技術基礎」、「企業文化」與「資源配置」四個層面，解析大型企業在 AI 導入過程中所遇到的挑戰，並透過 P&G 與 GE 的實例，比較成功與失敗之間的關鍵差異。從四個層面分析企業導AI的狀況
組織架構：不是不能做，而是動不了
對大型企業而言，導入 AI 最大的挑戰，往往不是「能不能做」，而是「能不能啟動」。
舉例來說，一個 AI 專案可能需要先由業務部門提出需求，經 IT 評估、資訊安全審核、法務風險控管，最後還要高層核准預算。這樣的流程動輒需時半年甚至更久，而最終可能不了了之。這樣的多層級審批制度，對於需要快速試錯與敏捷調整的 AI 專案來說，無異於設下重重關卡。
更麻煩的是，部門間目標經常互相矛盾。業務希望速度與創新，IT 對穩定性與資安更敏感，法務關注合規，而高層則想看到即時成效。沒有共同語言與協作機制，就很難讓 AI 真正落地。
技術基礎：資料很多，但無法使用
AI 的運作建立在大量高品質資料之上，但這往往是大型企業的痛點。企業內部系統來自不同時期、不同技術架構，橫跨本地端與雲端、SQL 資料庫與手動 Excel 表單，資料命名混亂、格式不一，難以整合。
於是就出現了「資料富翁，智慧乞丐」的狀況：數據存了很多，卻無法有效利用。加上嚴格的資料保護政策與法規，例如 GDPR、CCPA，讓本來就複雜的資料流程變得更難以變動。大型企業資料部門往往保守、風險導向，任何嘗試新技術的想法，常被一句「不合規」擋了下來。
企業文化：技術沒問題，人心才是關鍵
AI 對企業的衝擊遠不只是一項新技術，它同時挑戰了原有的工作流程與文化。
對基層員工而言，AI 可能是搶走飯碗的敵人；對中層主管而言，AI 能見度提高了流程透明度，也讓績效被量化放大；對管理層而言，則可能面臨跨部門協作與決策重組的壓力。
如果企業缺乏內部溝通、教育訓練與文化引導，即使 AI 工具上線，也可能淪為無人使用的系統。導入技術容易，但改變人心與習慣，才是轉型中最難的一關。
資源配置：不是沒錢，而是不敢花
大型企業普遍資源充足，但使用上卻極度保守。預算分配常與年度 KPI 或季報績效掛鉤，而 AI 專案本質上是長期投資、跨部門協作，初期難見明確回報，往往無法順利過關。
此外，品牌形象與公關壓力也讓企業不願承擔失敗風險。AI 出錯容易被放大，對大型企業來說代價高昂。這也讓許多企業在導入時「只敢小試」，不敢規模化，更不敢公開推廣。結果，就是 AI 難以真正推動變革，只能淪為展示性專案。
案例比較：P&G 實事求是，GE 操之過急
為了更具體理解 AI 導入的差異，我們來看看兩家全球級企業的實際案例。
P&G：從業務出發，讓 AI 真正成為日常
P&G（寶僑）早在 2018 年就展開 AI 轉型。他們先是從資料整合著手，建置 Business Sphere 平台，整合全球行銷與供應鏈資料，幫助高層即時決策。P&G 的 AI 推動策略有三個關鍵：
- 從業務痛點切入：AI 應用集中在行銷與供應鏈。透過 NLP 分析消費者情緒優化廣告素材，提升行銷 ROI 超過 20%。供應鏈方面，使用 AI 預測地區需求，減少缺貨與庫存積壓。
- 資料治理紮實：P&G 將資料視為資產，投入資源進行標準化、清洗與即時更新，確保 AI 模型有乾淨可用的資料來源。
- 跨部門共創文化：成立內部「資料學院」，讓行銷、財務等非技術部門了解 AI，與資料科學家共同設計應用場景。AI 不再是 IT 的專案，而是全公司的文化。
GE：策略失焦、結構分裂、文化斷層
GE（奇異）則走了另一條路。早在 2011 年，他們就投入 40 億美元打造 Predix 平台，立志成為工業 AI 領導者。初衷雖好，但問題出現在三個層面：
- 策略模糊：Predix 一開始是內部平台，後來卻嘗試對外商業化，但功能未能符合市場需求。原本預期能年收 150 億美元，實際收入不到五分之一。
- 組織分裂：GE 各業務單位如航空、醫療、能源等資料系統與運作邏輯差異極大，Predix 難以整合應用。
- 文化斷裂：平台開發未納入基層使用者參與，部署後使用率極低。AI 成了高層主導的工程，而非全員參與的變革。
真正的競爭是「誰讓 AI 動起來」
大型企業導入 AI，並不只是買幾套軟體、請幾位資料科學家就能成功。P&G 的例子告訴我們，成功來自務實切入場景、打好資料基礎、建立信任與文化。而 GE 的經驗則提醒我們，單靠資金與技術不夠，策略不清與文化落差會讓再大的轉型也無法成真。
未來的競爭，不在於「誰先用 AI」，而是「誰能讓 AI 真正融入企業」。對大型企業來說，關鍵不是速度，而是能否打造出承接轉型的體質，讓 AI 成為文化的一部分、決策的一部分、未來的一部分。
