- 麻省理工学院NANDA发布的**《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》**报告显示，95%的企业生成式AI试点项目未能实现显著的收入增长。
- 该研究通过以下方式进行：
- 与150位企业领导者进行访谈
- 对350名员工进行调查
- 分析300个公开的AI项目
- 失败的主要原因包括：
- AI工具与使用组织之间存在认知差距。
- AI未能很好地融入业务流程，无法从实际工作流中学习或适应。
- 企业通常构建内部解决方案，但成功率仅为33%，而从外部供应商处购买的成功率高达67%。
- 只有5%的企业取得了明显成果，典型代表是由年轻人领导的初创公司，它们能准确瞄准痛点，有效合作并快速发展（一年内收入从0增长到2000万美元）。
- 大部分AI预算（超过50%）被用于销售和营销部门，而麻省理工学院认为最高的投资回报率（ROI）来自物流自动化和降低外包成本。
- 其他问题：
- 使用AI时对版权和数据所有权的担忧。
- “影子AI”：员工私下使用ChatGPT和其他未经批准的工具。
- 难以衡量AI对利润或生产力的真实影响。
- 先进的组织正在试验**“代理式AI”**（AI agentic）系统——这种AI系统可以在设定的范围内学习、记忆并独立行动。
📌 麻省理工学院的新报告警告称，尽管期望很高，但95%的企业生成式AI项目正在失败。主要原因：集成不佳、工具选择错误以及投资重点错位。与此同时，小型初创公司通过精准的目标实施取得了成功。企业需要专注于物流自动化，并与专业供应商合作，以有效利用AI。
