精選解讀｜為什麼多數企業看不到 AI ROI：分水嶺在「企業級整合」與責任鏈

資誠（PwC）在 2026 年 1 月 19 日發佈的第 29 屆《全球執行長調查》，把這種「感覺有進步，但財務算不出來」的落差，直接做成比例：只有 12% 的執行長回報 AI 在過去 12 個月同時帶來營收增加與成本降低；56% 則表示兩者都沒看到。這不是市場在否定 AI，而是企業之間開始出現一條很具體的分水嶺。

01｜先把數字看清楚：AI ROI 的分布長什麼樣

這份調查涵蓋 4,454 位執行長、來自 95 個國家與地區。它談的 ROI（投資報酬）很直白：一年內，財務上看不看得到差異。

結果分成三層。最上層是 12%：同時看到營收增加與成本降低。中間層是 33%：只在其中一項看到效益。最大一層是 56%：營收與成本兩項都沒有看到顯著改善。

把兩個面向拆開看，也更接近企業現場：30% 回報營收增加，26% 回報成本降低，但同時有 22% 回報成本增加。這個「成本先上升」的現象，至少提醒一件事：在不少企業裡，AI 導入的整合、治理與採用成本，可能比財務效益更早被看見；至於成本為何上升，報告本身並沒有替你拆解成單一原因，所以不宜把它硬歸因到某一種支出。

02｜真正的問題不是「有沒有做 AI」，而是「做的是哪一種 AI」

很多人把 AI 導入想成「把工具發給員工」。這種做法確實能帶來局部效率，但它很難自然長成財務報表上的改變。原因不玄：財務數字通常由流程決定，而不是由工具決定。

資誠在報告裡點出一個關鍵對比：孤立、戰術型的 AI 專案，往往交不出可衡量的價值；能讓財務看見回收的，通常是企業級部署。這句話的重點不是「多買幾套系統」，而是 AI 進入了哪些槓桿點，並且被整合到日常營運裡。

把視角放到營收與成本的槓桿點，你會發現資誠點名的落點都很「靠近現場」：需求生成、支援服務、產品與客戶體驗、方向設定、需求履約。這些地方一旦改了，才可能牽動營收曲線與成本結構；反過來，如果 AI 只停在產出內容、加速彙整文件，那它更像是辦公室效率工具，對財務的影響很容易被稀釋掉。

03｜企業級整合意味著什麼：你遲早得回答「誰能用、誰負責、怎麼回復」

一旦你決定把 AI 從 PoC（概念驗證）推進到 Pilot（試辦）再到規模化部署，你會遇到的阻力常常不是模型，而是責任鏈。

你得回答三個很硬的問題：

第一，資料誰可以用？權限怎麼給？如果跨部門資料要打通，誰來背書？

第二，AI 的輸出誰負責？錯了怎麼辦？是回到人工流程，還是有例外回復機制？

第三，誰有權把輸出變成行動？如果輸出牽動定價、授信、採購或客服補償，權限在哪一層？

這些問題看起來像治理細節，但它們其實是「企業級整合」的門檻。資誠把「可企業級整合的技術環境」、清楚的路線圖、負責任 AI 與風險流程、以及能讓員工採用的組織文化，放在 AI 基礎裡。它也指出：具備強基礎的企業，更可能回報有意義的財務回收。

這句話也解釋了 22% 成本增加為何值得被放在同一張圖上看：當你開始補齊權限、資安、風險流程與訓練，成本本來就可能先上來。差別在於，你的組織是否把這段「成本上升期」變成可控、可驗收的投資，而不是變成大家互相推責的消耗。

04｜策略選項比較：同樣叫「導入 AI」，走法不同，結局就不同

站在決策者角度，AI 導入常見有兩條路。

選項 A：廣撒 PoC，把成果堆成展示牆。

好處是速度快、看起來很有進度，也容易讓各部門覺得「我們有跟上」。代價是：你很難把責任鏈做完整，因為每個專案都太小、太分散，最後留給高層的只是一句「大家都覺得好用」，但財務上看不到統一口徑。

選項 B：挑一條最接近營收或成本的流程，從資料、權限、例外回復到 KPI 一次做穿。

好處是你比較有機會把 AI 的影響留在損益表上，因為你對準的是槓桿點，而且可驗收。代價是前期看起來不華麗：你會花時間談資料權限、談風險流程、談誰負責。

資誠的調查結果，某種程度上就是在告訴你：12% 的先行者更像走了選項 B；而 56% 的無感者，往往停在選項 A 的舒適圈裡。

05｜你怎麼判斷自己正在往 12% 靠近，還是繼續留在 56%

把檢核標準簡化成三問，通常比口號有效：

第一問：我們鎖定的「第一條企業級 AI 流程」是什麼？它改的是哪個財務槓桿（營收或成本）？

第二問：這條流程所需的資料與權限，是否已經制度化？還是靠少數人用關係、用協調撐住？

第三問：輸出帶來的風險誰負責？誰有權把輸出變成行動？如果錯了，回復機制在哪？

如果這三問答不出來，你的 AI 很可能仍是「工具層效率」，而不是「企業級 ROI」。工具層不一定不好，但它很容易出現一種局面：員工覺得更快了，高層卻在財務會議上看不到差異。

06｜對台灣讀者的含意：最容易卡住的不是技術，而是責任切得太碎

台灣企業常見的困境，是專案推動者與流程擁有者不是同一批人。資訊或數位轉型單位推專案，營運單位把它當支援工具；當 AI 需要跨部門資料與權限時，就變成「誰都參與、但沒人負責」。在這種結構下，最容易發生的不是「做不出來」，而是「做得出來卻擴不大」。

資誠在同一份調查裡也提醒：CEO 的焦慮之一是轉型速度。路透社在達沃斯相關報導中，同樣把這份調查讀成企業之間的落差正在擴大。把兩者放在一起，你可以得到一個更務實的判斷：真正的壓力不是「AI 會不會取代你」，而是「你的組織能不能把 AI 從展示牆搬進流程裡，並讓它可驗收、可問責」。

總結｜AI ROI 的分水嶺不是模型，而是企業把 AI 塞回流程後能否穩定運作

12% 與 56% 把 AI ROI 的落差代表著：一年內，少數企業已能同時看到增收與降本，多數企業仍在財務上無感。這不是對 AI 的否定，而是對導入方式的分流。

報告把差異指向「企業級部署」與 AI 基礎：可整合的技術環境、清楚路線圖、負責任 AI 與風險流程、以及促成採用的組織文化。換句話說，AI 的價值不是模型多強，而是你把它放進現場後，資料、權限、責任與回復機制是否到位。

對決策者而言，下一步不在於把 PoC 量做大，而在於挑一條貼近營收或成本的流程做穿，讓 KPI 能被財務語言驗收。值得我們思考的是：你的組織缺的究竟是更強的模型，還是把模型放進日常營運後仍能穩定運作的制度能力。

參考資料：

• What PwC's CEO Survey Reveals About AI Return on Investment

• CEO confidence in revenue outlook hits five-year low – as AI becomes a defining divide between leaders and laggards: PwC 2026 Global CEO Survey

• Leading through uncertainty in the age of AI (PwC's Global CEO Survey)

• CEO revenue confidence hits 5-year low - PwC survey

文/ InfoAI 編輯部

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