麻省理工學院最新報告The GenAI Divide: State of AI in Business2025 揭露了一個驚人數據：95%的企業生成式AI 試點專案未能帶來實質成果。

雖然外界不斷強調AI 將改變產業，但這份研究（涵蓋150 位高管訪談、350名員工調查，以及300 個公開部署案例）指出，只有極少數公司成功，絕大多數仍停滯不前。

為什麼企業 AI試點停滯？

• 工具無法融入流程。 ChatGPT 等工具適合個人使用，但無法有效整合到企業工作流程。
• 資源錯配。 超過一半的 AI 預算投入銷售與行銷，但研究發現 最高投資回報率來自後端自動化，如減少外包、降低代理成本、優化內部流程。
• 自建 vs. 採購。 採購專業供應商的成功率達 67%， 自建僅有三分之一。

成功案例的共同點

MIT 報告指出，部分新創公司能在一年內從零營收成長至2000 萬美元，原因包括：

• 鎖定單一痛點並專注執行。
• 與企業建立策略合作。
• 由一線經理主導導入，而非僅靠 AI 中央團隊。
• 選擇能持續學習並與流程深度整合的工具。

在物流業，這可能代表自動化訂艙、提升即時可視化，或減少對第三方代理的依賴。

勞動力與營運影響

AI 已開始重塑企業用工模式。與其大規模裁員，更多公司選擇不再補缺離職員工，尤其是客服與行政類外包職位。

對物流業而言，這意味著逐步擺脫傳統BPO 模式，轉向AI 驅動的內部流程掌控，以提升效率與安全性。

給供應鏈領導人的三大啟示

1. 別追逐話題，解決痛點。 把 AI 應用在可量化回報的領域，例如報關自動化、路徑最佳化、需求預測。
2. 合作比單打獨鬥更快成功。 自建專案雖有吸引力，但統計顯示與專業供應商合作更可靠。
3. 讓一線主管主導導入。 AI 成功導入往往由營運主管推動，而非僅限於創新實驗室。

下一步：自主 AI系統

最先進的企業已開始測試Agentic AI（自主AI），能在規範範圍內自學、自記憶並自主執行任務。

在全球物流中，這可能演變為自動排程、即時港口改線、智慧關稅合規，為高度不確定的貿易環境注入韌性。

👉 關鍵結論：生成式AI 並未失敗，真正的挑戰在於企業如何導入。物流領導者必須精準聚焦問題、聰明合作，並穩健擴展。

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