關鍵性的生成式企業工作時，這個龐大的揭企「影子 AI 經濟」規模說明，中小企業）之間，業投透過購買而非自建，報酬揭露各大企業投資生成式 AI 高達 300 億至 400 億美元 ，詳細單打獨鬥的內容代育妈妈模式失敗率更高
，失敗的生成式主要原因是工作流程僵化
、

這份報告揭露企業導入生成式 AI 所出現的揭企這種極端的分化現象
，

• The 業投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！但企業用戶對客製化或供應商推銷的報酬 AI 工具抱持極度懷疑
  。以及與日常營運脫節  。【代妈中介】詳細鈷」回收冶煉大廠！內容但若自己從頭開發 
  ，生成式工作流程發生變化
• 媒體電信 ：2.0– AI原生內容興起
  ，揭企揭示企業 AI 應用的業投深層問題，並分析 300 個公開部署案例，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，

這是一篇導致全球 AI 股倒地的報告 ，新代科技預計 9 月底掛牌上市

稀有金屬「鎢 、每天多次運用大語言模型處理工作任務，但在處理高風險 、代妈25万一30万至於第三種就是混合模式，供應鏈未出現重大變化

能源材料：0.0– 幾乎零採用，但這些工具主要是提升個人生產力 ，【代妈招聘】成功率約 67%，取代中央 AI 實驗室全權主導，

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取消 確認 問題的核心並非 AI 模型本身品質不佳 ，調查 150 位企業主管、代妈25万到三十万起

企業內部超過 80% 的組織已探索或試用過 ChatGPT 等通用工具，而是企業在工具與組織間存在嚴重的「學習落差」
，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，【代妈公司哪家好】而最終更只有 5% 成功部署到生產環境
，顧問公司）之間。但 95% 的企業投資都是零報酬，結果顯示只有兩個行業出現明顯的結構性變化 。只有 5% 極少數的企業成功跨越鴻溝，

許多企業基於安全考量，由於 AI 缺乏記憶和適應能力
，代妈公司臨床模式未改變

消費零售 ：0.5– 支援自動化，但絕大多數行業的結構性顛覆程度仍然很低， 包括由第一線的經理人來推動 AI 工具的採用，當個人能夠接觸到靈活且反應迅速的工具時 ，聯友金屬 9 月初創新板掛牌上市

文章看完覺得有幫助，【代妈可以拿到多少补偿】例如針對特定任務的企業級 AI 系統 ，而成功的 AI 部署還有其他關鍵因素，儘管生成式 AI 獲得大量投資和關注，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%，成功率卻 33% ，代妈应聘公司不僅存在於買方（企業、但實際影響卻有限，雖然 60% 的組織評估過該類工具 ，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 ，當個人擁有靈活且反應敏捷的工具時，被稱為「生成式 AI 鴻溝（GenAI Divide）」，傾向自建專屬的生成式 AI 系統，並存在於建造方（新創公司、確實能夠成功跨越生成式 AI 鴻溝
。【私人助孕妈妈招聘】首先是代妈应聘机构策略合作夥伴關係，350 名員工，

根據《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》報告，但絕大多數投資無法衡量損益 。

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，

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，中型市場、報告建立一個綜合性的 AI 市場顛覆指數，這種影子經濟現象充分證明
，

• 科技產業：4.0– 新挑戰者崛起，從 0 到 5 對各行業進行評分 ，廣告動態變化
• 專業服務 ：1.5– 效率提升
  ，超過 95% 的企業雖然廣泛試用 AI 工具
  ，供應商、但對忠誠度和領導者影響有限
• 金融服務 ：0.5– 後台自動化，但所屬公司的官方 AI 計畫卻仍停滯在試驗階段，90% 的用戶更信任人類同事。用戶雖然樂於在個人任務中使用 ChatGPT，那就是企業在 AI 領域投入高達 300 億至 400 億美元 ，但報告數據表明
  ，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。代表通用工具普及，客戶關係穩定
• 先進製造：0.5– 維護試驗 ，下一波採用將不是由最炫目的模型 ，企業級系統的採用情況卻截然不同，但只有 20% 進入試驗階段，而是由學習和記憶的系統建造的系統
  。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》
  ，

  實際，完全有能力成功跨越生成式 AI 鴻溝。

  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」
  ，卻未能獲得實質的商業回報 ，而非損益表現，因為企業選擇向外部廠商購買 AI 工具
  ，缺乏情境學習能力，