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BearingPoint 的研究發現，儘管人工智慧已被證明具有投資回報率，但其規模應用仍面臨重重阻礙。
Summary
顧問公司 BearingPoint 的一項新研究表明，雖然大多數公司從人工智慧中獲得了積極的財務回報，但由於監管和技術障礙，只有 13% 的公司成功擴大了其人工智慧計畫的規模。
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Background
顧問公司 BearingPoint 的一項最新研究表明，儘管人工智慧帶來了積極的財務成果，但由於企業難以將專案規模化推廣到試點階段之外，其在企業中的廣泛應用正面臨停滯。報告發現，僅有 13% 的受訪企業人工智慧專案進展順利，凸顯了初期成功與廣泛營運整合之間存在的巨大差距。
規模化挑戰
研究指出，企業在擴大人工智慧應用方面面臨許多重大障礙。近四分之三的企業表示，其人工智慧投資帶來了良好的財務回報，但只有不到三分之一的企業成功將專案規模化推廣到試點階段之外。
受訪者提及的主要障礙包括：
- 監管障礙： 40% 的企業認為法律法規是擴大人工智慧應用規模的主要障礙。
- 傳統 IT 整合： 34% 的企業表示，將新的人工智慧技術與其現有 IT 基礎設施整合存在挑戰。
“人工智慧已經跨越了一個重要的門檻，”BearingPoint專家Frederic Gigant在報告中指出，並補充道，“證明其價值和規模化應用是兩回事。”
Ad財務影響不均衡
人工智慧投資的回報似乎嚴重偏向效率提升，而非營收成長。雖然約有24%的公司報告稱，人工智慧驅動的成本節約至少達到10%，但只有4%的公司實現了同等幅度的營收成長。該研究還指出，近三分之二的公司估計其人員過剩水準至少達到10%，這表明未來人工智慧驅動的成本削減可能是重點。
地域與應用趨勢
人工智慧的實施情況因地區而異，中國和美國處於領先地位。據BearingPoint稱，20%的中國公司和18%的美國公司報告稱已全面實施人工智慧，而德國的這一比例僅為8%。儘管存在規模化方面的困難，但到 2026 年，將人工智慧深度融入營運的公司總體比例確實從 2025 年的 7% 增加到 11%。