記者張杰倫報導；BCG最新全球調研指出，技術只占AI轉型成敗的10%，70%的勝負全在人。但BCG也發現，高達74%的企業仍無法從AI投資中獲得實質回報。落差如此巨大，問題究竟出在哪？
回顧2025年，S&P Global調查逾千家企業發現，42%已停掉多數AI專案。Gartner更指出，20%的AI專案徹底失敗，主因是過於樂觀或目標模糊——企業期待AI快速自動化複雜任務、降低成本、解決長期問題，然而當成果遲遲未現，信心迅速流失，專案也就隨之瓦解。
團隊推不動AI，往往不是技術不到位，而是三個管理盲區在作祟：
策略失焦，資源分散。 不少企業急著導入AI，卻缺乏清晰的優先順序框架。沒有明確取捨，開發團隊同時投入多個低效益專案，資源稀釋，預算收緊時最先被砍的就是這些缺乏具體業務價值的實驗。
流程卡關，知識難串接。 Gartner研究發現，38%的AI失敗案例直接源於資料品質不佳。數據散落在不同平台，AI的判斷自然不可靠。沒有打好資料基礎，再強大的模型也無用武之地。
權責模糊，協作混亂。 當AI從「副駕駛」變為「駕駛座上的執行者」，責任歸屬卻始終未釐清。權限混亂、審計缺失，讓團隊在部署時綁手綁腳——誰來為AI的決策負責？
AI導入越快，越不能走錯方向。 下一期我們將深入探討：如何打造一套讓AI團隊真正跑起來的管理系統。
關鍵字：AI管理盲區／策略失焦／流程卡關／權責模糊