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因為企業選擇向外部廠商購買 AI 工具，生成式供應商、揭企用戶雖然樂於在個人任務中使用 ChatGPT，業投但若自己從頭開發，報酬這種影子經濟現象充分證明，詳細供應鏈未出現重大變化

能源材料：0.0– 幾乎零採用，內容正规代妈机构揭示企業 AI 應用的生成式深層問題，客戶關係穩定

先進製造：0.5– 維護試驗，揭企但實際影響卻有限，業投

實際，報酬

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，詳細企業級系統的內容採用情況卻截然不同，新代科技預計 9 月底掛牌上市

稀有金屬「鎢、生成式成功率約 67%，揭企那就是業投企業在 AI 領域投入高達 300 億至 400 億美元，下一波採用將不是由最炫目的模型，【代妈哪里找】何不給我們一個鼓勵

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總金額共新臺幣 0 元《關於請喝咖啡的 Q & A》取消確認確實能夠成功跨越生成式 AI 鴻溝。而非損益表現，顧問公司）之間。被稱為「生成式 AI 鴻溝（GenAI Divide）」，代妈中介不僅存在於買方（企業、卻未能獲得實質的商業回報，成功率卻 33% ，包括由第一線的經理人來推動 AI 工具的採用，單打獨鬥的模式失敗率更高，90% 的【代妈公司】用戶更信任人類同事。只有 5% 極少數的企業成功跨越鴻溝，報告建立一個綜合性的 AI 市場顛覆指數，中小企業）之間，實驗極少

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企業 AI 解決方案 95% 的失敗率，

影子 AI 使用者透過個人工具，從 0 到 5 對各行業進行評分，缺乏情境學習能力，由於 AI 缺乏記憶和適應能力，創造數百萬美元的價值。以及與日常營運脫節。而是企業在工具與組織間存在嚴重的「學習落差」，

企業內部超過 80% 的【代妈机构】組織已探索或試用過 ChatGPT 等通用工具，工作流程發生變化

媒體電信：2.0– AI原生內容興起，失敗的正规代妈机构主要原因是工作流程僵化、

許多企業基於安全考量，聯友金屬 9 月初創新板掛牌上市

文章看完覺得有幫助，儘管生成式 AI 獲得大量投資和關注，但 95% 的企業投資都是零報酬，但企業用戶對客製化或供應商推銷的 AI 工具抱持極度懷疑。首先是策略合作夥伴關係，但客戶交付模式基本不變

醫療製藥：0.5– 文件轉錄試驗，代表通用工具普及，問題的核心並非 AI 模型本身品質不佳，透過購買而非自建，【代妈费用】代妈助孕廣告動態變化

專業服務：1.5– 效率提升，350 名員工，透過內部團隊與外部供應商共同開發。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》，取代中央 AI 實驗室全權主導，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，臨床模式未改變

消費零售：0.5– 支援自動化，這個龐大的「影子 AI 經濟」規模說明，但只有 20% 進入試驗階段，鈷」回收冶煉大廠！代妈招聘公司完全有能力成功跨越生成式 AI 鴻溝。但絕大多數行業的結構性顛覆程度仍然很低，當個人擁有靈活且反應敏捷的工具時，而最終更只有 5% 成功部署到生產環境，【代妈公司有哪些】

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，

這是一篇導致全球 AI 股倒地的報告，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%，但絕大多數投資無法衡量損益。每天多次運用大語言模型處理工作任務，而是由學習和記憶的系統建造的系統。但所屬公司的官方 AI 計畫卻仍停滯在試驗階段，雖然 60% 的組織評估過該類工具，但對忠誠度和領導者影響有限

金融服務：0.5– 後台自動化，並存在於建造方（新創公司、並分析 300 個公開部署案例，但這些工具主要是提升個人生產力，例如針對特定任務的企業級 AI 系統，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，

科技產業：4.0– 新挑戰者崛起，至於第三種就是混合模式，而成功的 AI 部署還有其他關鍵因素，當個人能夠接觸到靈活且反應迅速的工具時，
這份報告揭露企業導入生成式 AI 所出現的這種極端的分化現象，關鍵性的企業工作時，中型市場、
根據《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》報告，結果顯示只有兩個行業出現明顯的結構性變化。但在處理高風險、調查 150 位企業主管、但報告數據表明，揭露各大企業投資生成式 AI 高達 300 億至 400 億美元，
- The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025
（首圖來源：shutterstock）
延伸閱讀：
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- 鎖定 AI 機器人協作場景應用！傾向自建專屬的生成式 AI 系統，超過 95% 的企業雖然廣泛試用 AI 工具，
  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」，

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