深度分析 為什麼 85% 的
為什麼 85% 的
AI 專案會失敗？
根據 Gartner 研究，超過 85% 的企業 AI 專案無法達成預期目標。 了解失敗的真正原因，是成功的第一步。
成本陷阱
Hidden Cost Trap 72% 的企業低估 AI 總體成本
許多企業在導入 AI 時，只考慮了初期的軟體授權與開發成本，卻忽略了持續性的維護費用、基礎設施升級、以及人才培訓支出。當這些隱藏成本逐漸浮現，往往已經超出預算 3-5 倍。
- 模型訓練與微調的雲端運算費用
- 資料清洗與標註的人力成本
- 系統整合與客製化開發費用
- 持續性的模型監控與維護
- AI 專才招募與培訓投資
資安風險
Security & Compliance Risk 68% 的 AI 專案面臨資安疑慮
企業資料是 AI 系統的命脈，但也是最大的風險來源。從資料洩漏到模型被攻擊，從合規問題到隱私爭議，資安風險往往成為 AI 專案被叫停的主因。
- 敏感資料意外暴露於第三方服務
- 模型對抗攻擊與 Prompt Injection
- GDPR/個資法合規挑戰
- AI 輸出內容的法律責任歸屬
- 供應商鎖定與資料可攜性問題
導入隔閡
PoC to Production Gap 85% 的 PoC 無法成功上線
實驗室裡運作完美的 AI 模型，到了真實環境卻處處碰壁。從資料品質的落差、到系統整合的複雜度、再到使用者的抗拒心理，PoC 與正式上線之間存在著巨大的鴻溝。
- 測試資料 vs 生產資料的品質落差
- 效能瓶頸與延遲問題
- 缺乏完整的 MLOps 流程
- 組織變革阻力與使用者接受度
- 缺乏明確的成功指標與驗收標準
整合困難
Integration Challenges 63% 的失敗源於系統整合
企業現有的 IT 架構往往是多年累積的結果，新的 AI 系統必須與眾多異質系統對接，從老舊的 ERP 到各種 SaaS 平台，整合的複雜度遠超預期。
- Legacy 系統缺乏現代化 API
- 資料格式與標準不一致
- 即時資料同步的技術挑戰
- 多雲環境的部署複雜度
- 權限管理與身份驗證整合
常見問題
PoC 通常使用清洗過的測試資料、在受控環境中運行、且只需處理有限的功能範圍。正式上線需要面對真實世界的資料品質問題、系統整合複雜度、效能要求、以及組織變革挑戰，這些都是 PoC 階段難以模擬的。
根據我們的經驗，只有約 30% 的失敗案例純粹是技術問題。更多的失敗來自於不切實際的預期、缺乏明確的業務目標、組織變革管理不當、以及治理機制的缺失。
並非如此。AI 導入需要具備基本的數位化基礎、足夠的資料積累、以及組織的變革準備度。透過我們的 AI 準備度評估，可以協助您了解目前的狀態與最適合的導入時機。
關鍵在於採用系統性的方法論：(1) 完整的前期評估 (2) 分階段的驗證方式 (3) 建立治理機制 (4) 預留充足的緩衝空間 (5) 確保高層的持續支持。這正是 Horizon AI 的 Full-Stack 方法論所涵蓋的範疇。