本系列文章結合 2025 年 IBM、MIT與 Gartner 對於企業導入 AI 的觀察與實際數據，與台灣AI Agent 服務商 EgentHub 的實際服務經驗，協助探討企業在導入 AI 時，從想法到落地的階段難點，並擺脫對通用型工具的迷思。
同步閱讀：《從IBM、MIT、Gartner觀點看AI 企業導入01｜落入效率與價值的陷阱》
同步閱讀：《從IBM、MIT、Gartner觀點看AI 企業導入02｜三個導入的關鍵階段》
（2025年11月11日更新）在本系列文章的最終篇，我們將聚焦於那道最關鍵的鴻溝。MIT 的研究揭示了一個驚人的現實：在投入 AI 的企業中，95% 的組織一無所獲，而另外 5% 的成功者卻能創造數百萬美元的價值。是什麼造成了如此巨大的差異？答案並不在於誰擁有更先進的模型或更龐大的數據，而是在於一套截然不同的導入方式。
失敗主因：AI 的學習與記憶斷層
要理解這場落差，必須先看清問題的根源， MIT 的研究指出，多數企業的 AI 導入困境源自學習斷層（learning gap）。現今市場上的許多 AI 工具皆屬於靜態模型，無法從使用者回饋中持續學習，也無法長期記住上下文，更難以隨著企業流程調整而自我修正。
這也解釋了為何多數導入計畫停留在試行階段， MIT 的調查亦指出，企業導入 AI 的兩大阻礙是：「員工不願採用新工具」以及「對輸出品質的不信任」。當工具無法學習、無法貼近實際需求，員工自然選擇回到熟悉的方式。報告中提供了真實案例說明，某企業花費五萬美元導入一套專業的合約分析工具，但律師寧願自己用每月 20 美元的 ChatGPT。原因很簡單：「公司的工具很僵化，我沒辦法教它怎麼改；但 ChatGPT 我能一步步引導，直到得到我要的內容。」這段話揭示了 AI 導入的核心問題：當 AI 無法學習，人就會放棄教它。據此，Agentic AI的概念應運而生，它代表 AI 不再只是被動回應指令的工具，而是能根據脈絡主動學習、理解任務並執行行動的智能系統。IBM 的最新報告亦指出，超過九成的企業領導者相信 AI Agent 將在兩年內帶來可衡量的業務成效。這股趨勢顯示，企業導入 AI 的焦點，正從「單一工具使用」轉向「智能體架構的應用整合」，也就是讓多個 AI 真正融入工作流程為決策創造價值。
成為聰明的 AI「買家」，而非辛苦的「建屋者」
既然知道問題所在，企業該如何踏出正確的一步？MIT 的研究提供了一個極為明確的方向：
與外部 AI 專業夥伴合作（Buy）比內部獨自開發（Build）有更高的成功機率。
數據顯示，透過策略夥伴導入的成功率約為 66%，幾乎是內部開發（約 33%）的兩倍。這項發現並非偶然，而是反映出 AI 企業導入的本質，它不是單一技術專案，而是一場關乎流程再造、數據治理與變革管理的整合型工程。
對多數企業而言，AI 導入的真正挑戰並不在技術，而在組織變革的成本。當內部團隊若嘗試從零開始建立 AI 系統，往往會在專案中途遭遇三大瓶頸：技術開發過程過長、跨部門協作不易、以及員工採用意願低落。即使擁有資料科學與工程能力，也未必能將模型與真實業務流程整合，最終導致專案淪為「技術展示」，而非「營運成果」。
從供應關係走向共創關係
成熟的 AI 服務商之所以能提升成功率，關鍵在於其跨領域整合能力，能同時理解企業的商業脈絡與技術限制，並協助企業從流程出發，重新定義任務鏈與決策節點。例如，在導入 AI 的過程中，服務商能辨識哪些流程應優先自動化、哪些需人機共作，甚至協助建立內部的 AI 應用標準（SOPs），這些「看不見的設計」，往往才是 AI 導入能否落地的決勝點。
根據 Gartner 的觀察，成功的企業買家也展現出另一項共通特徵，他們不把 AI 供應商視為技術外包商，而是業務夥伴，這些企業會與合作方共同定義專案成功指標，並以具體的業務成果作為驗收依據，例如成本節省、營運週期縮短、流程效率提升或營收成長等。這種「共創式導入模式」能讓技術導入與企業目標保持一致，使 AI 不再只是附屬工具，而成為業務績效的一部分。
因此，企業該思考的問題不再是要不要用外部服務，而是該與哪一種夥伴共建價值。選擇一個了解產業邏輯、能快速整合流程、並以成果為導向的策略夥伴，比起投入龐大資源自行研發，更能以更低的風險、更短的時間，實現 AI 對業務的真實貢獻。對現今追求可衡量回報（ROI）的企業而言，成為聰明的買家，往往比辛苦的建屋者，更快、更穩，也更具競爭力。
EgentHub 的實務觀察：讓 AI 真正落地
在 EgentHub 的實務經驗中，這種策略合作的成效更是顯著，我們的核心價值，正是為了協助企業跨越 AI 鴻溝時面臨的種種痛點：
- 解決學習斷層： MIT 報告揭示 95% 客製化工具因無法適應流程而失敗。EgentHub平台的介面簡潔易上手，同時提供Agent Designer工具協助新手員工能透過自然語言，建立具有完整架構的嚴謹Prompt，達到「自主開發」的效果，從根本上解決了這個問題。
- 確保整合彈性： EgentHub提供的顧問服務在建構AI Agent前會與員工進行深入的需求訪談，確保 AI Agent 能無縫融入終端使用者現有的工作流程與系統，避免「員工不願採用新工具」的窘境。
- 一站式平台實現快速導入： EgentHub作為企業級 AI Agent 管理平台，除了顧及 AI Agent 建構與編輯的易用性外，也擁有非常完整的權限管理架構，採取RBAC（Role-Based Access Control）方式進行權限控管，協助企業完成無痛的客製化銜接，避免冗長且容易停滯的內部開發週期，快速驗證價值。同時，EgentHub亦支援 MCP串接，能與其他應用進行互動，擴展其使用性。
延伸閱讀：《AI Agent 的隱形風險：權限管理成為企業最容易忽略的漏洞》
透過這樣的策略合作，EgentHub已成功協助超過百家企業，平均每家每月釋放超過 2,000 小時的人力。這不僅僅是時間的節省，更是將第二篇文章中提到的「藍色貨幣」真正轉化為財報上的「綠色貨幣」，實現了可觀的投資回報。
建立您的 AI 資產，迎接 Agentic 時代
貫穿本系列文章的核心觀點是：要跨越「生成式 AI 鴻溝」，企業必須擺脫對通用型工具的迷思，採納「防禦、擴張、顛覆」的清晰策略框架，並選擇一條專注於「學習型」Agentic AI、以策略合作為主的正確導入路徑。我們深信，企業的終極目標，應該是建立屬於自己的 AI Agent Hub，將 AI 從零散的工具集合，轉化為企業內部的核心策略資產。
未來已至，現在是時候停止問是否該用 AI，而是開始問「如何」建立自己的 AI 核心能力，以確保在即將到來的 Agentic 時代中，掌握無可取代的競爭優勢。
