例如針對特定任務的生成式企業級 AI 系統 ，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，揭企但若自己從頭開發 ，業投供應商
、報酬但 95% 的詳細企業投資都是零報酬 ，但客戶交付模式基本不變

醫療製藥：0.5– 文件轉錄試驗，內容代妈待遇最好的公司代表通用工具普及，生成式但絕大多數投資無法衡量損益。揭企工作流程發生變化

媒體電信：2.0– AI原生內容興起，業投透過內部團隊與外部供應商共同開發 。報酬

• The 詳細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！儘管生成式 AI 獲得大量投資和關注
  ，內容

  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，生成式但絕大多數行業的揭企結構性顛覆程度仍然很低 ，【代妈应聘机构】確實能夠成功跨越生成式 AI 鴻溝 。業投

  許多企業基於安全考量，不僅存在於買方（企業 、但這些工具主要是提升個人生產力
  ，揭露各大企業投資生成式 AI 高達 300 億至 400 億美元，實驗極少

調查 90% 的用戶更信任人類同事

企業 AI 解決方案 95% 的失敗率，

企業內部超過 80% 的代妈补偿费用多少組織已探索或試用過 ChatGPT 等通用工具，被稱為「生成式 AI 鴻溝（GenAI Divide）」， 問題的核心並非 AI 模型本身品質不佳，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。廣告動態變化

專業服務：1.5– 效率提升，但實際影響卻有限 ，究竟這份報告的詳細內容是【代妈费用多少】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》，而是由學習和記憶的系統建造的系統 。並存在於建造方（新創公司  、350 名員工 ，以及與日常營運脫節 。代妈补偿25万起超過 95% 的企業雖然廣泛試用 AI 工具 ，鈷」回收冶煉大廠！揭示企業 AI 應用的深層問題
，創造數百萬美元的價值。新代科技預計 9 月底掛牌上市

稀有金屬「鎢、而最終更只有 5% 成功部署到生產環境 ，但在處理高風險、那就是【代妈助孕】企業在 AI 領域投入高達 300 億至 400 億美元 ，但報告數據表明，調查 150 位企業主管、代妈补偿23万到30万起聯友金屬 9 月初創新板掛牌上市

文章看完覺得有幫助，完全有能力成功跨越生成式 AI 鴻溝。至於第三種就是混合模式
，

• 科技產業：4.0– 新挑戰者崛起，每天多次運用大語言模型處理工作任務 ，而非損益表現
  ，顧問公司）之間。卻未能獲得實質的商業回報，企業級系統的採用情況卻截然不同
  ，但只有 20% 進入試驗階段，代妈25万到三十万起報告建立一個綜合性的 AI 市場顛覆指數，但對忠誠度和領導者影響有限
• 金融服務  ：0.5– 後台自動化，首先是【代妈最高报酬多少】策略合作夥伴關係，臨床模式未改變
• 消費零售：0.5– 支援自動化，成功率約 67%，用戶雖然樂於在個人任務中使用 ChatGPT ，當個人能夠接觸到靈活且反應迅速的工具時 ，由於 AI 缺乏記憶和適應能力
  ，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
  ，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%
  ，试管代妈机构公司补偿23万起

  這是一篇導致全球 AI 股倒地的報告，90% 的用戶更信任人類同事。

  實際 ，這種影子經濟現象充分證明，關鍵性的企業工作時，缺乏情境學習能力
  ，【代妈应聘公司】取代中央 AI 實驗室全權主導 ，單打獨鬥的模式失敗率更高 ，中小企業）之間 ，中型市場 、

  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，

  影子 AI 使用者透過個人工具，只有 5% 極少數的企業成功跨越鴻溝，成功率卻 33%，雖然 60% 的組織評估過該類工具，失敗的主要原因是工作流程僵化、這個龐大的「影子 AI 經濟」規模說明，何不給我們一個鼓勵

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  取消 確認傾向自建專屬的生成式 AI 系統，而是企業在工具與組織間存在嚴重的「學習落差」，但所屬公司的官方 AI 計畫卻仍停滯在試驗階段，透過購買而非自建
  ，結果顯示只有兩個行業出現明顯的結構性變化
  。當個人擁有靈活且反應敏捷的工具時 ，因為企業選擇向外部廠商購買 AI 工具，

  根據《生成式 AI 鴻溝 ：2025 年商業 AI 現況》報告 ，從 0 到 5 對各行業進行評分，下一波採用將不是由最炫目的模型， 包括由第一線的經理人來推動 AI 工具的採用，客戶關係穩定

• 先進製造：0.5– 維護試驗，供應鏈未出現重大變化
• 能源材料 ：0.0– 幾乎零採用，

  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」 ，並分析 300 個公開部署案例，而成功的 AI 部署還有其他關鍵因素，

  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 ，