近年來生成式 AI 帶來的浪潮，已從科技圈延伸到各行各業。然而，企業如何真正落地 AI 應用，仍是一大挑戰。根據 MIT Sloan Management Review 最新發布的《State of AI in Business》報告指出，高達 95% 的企業雖然已投入生成式 AI，但大多仍未找到明確的投資回報 (ROI) 衡量方式。這意味著，AI 投資若缺乏完整策略與執行框架，極可能淪為「試水溫」，卻無法產生長期價值。

圖一 : SAS 台灣推出「AI陪跑方案」，提供『陪跑式合作＋成果承諾』的差異化服務，確保 AI 真正落地並創造商業價值

台灣企業在推動 AI 專案時，往往在理想與現實之間遭遇落差。首先，資料散落於不同系統，清理與整合曠日廢時，成為專案起跑線上的最大阻力。即便勉強起步，IT 團隊也常被迫投入大量人力處理基礎數據問題，使得成本失控、進度延宕。另一方面，模型效果難以穩定呈現更是普遍困境。特徵工程與演算法的選擇往往需要專業判斷，若缺乏經驗，不僅準確度難以達標，也難以獲得業務部門的信任。

更棘手的是，許多企業在模型上線後，缺乏完善的治理與維運機制，導致成果無法複製或擴展，只能一次又一次地從頭開發，浪費時間與資源。即使有能力加大投資，硬體算力的調度仍是另一道難題，效能未必能與投入成正比。種種挑戰，讓 AI 投資淪為「高期望，低回報」的典型寫照。
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