如果說 2023-2024 年是 AI 的「驚奇之年」，2025 年是「嘗試之年」，那麼 2026 年究竟是 AI 泡沫化的開始，還是真正可以落實應用的「落地之年」？
在經歷了2年的狂熱期與密集的概念驗證（POC）後，企業不再只是盲目追隨，而是開始重新校準投資方向：從「技術探索」轉向「價值落地」。接下來，我們將盤點 2025 年企業導入 AI 時真實遇到的痛點，並揭示 2026 年企業如何透過策略優化，將 AI 轉化為實質的競爭優勢。
回顧 2025 年：AI 導入的現況與3大盲點
根據 2025 年 8 月 MIT 的研究，高達 95% 的 GenAI 專案宣告失敗 。許多專案陷入「POC Purgatory（概念驗證煉獄）」，雖然有很酷的 Demo，但無法被採用，最終導致預算凍結，或是永遠無法從試點（Pilot）走向正式生產（Production）。《2025 INSIDE 白皮書：AI Agent 元年，台灣企業的導入現況與未來挑戰》也顯示，僅15.9%受訪企業有正式導入 AI Agent，即是跨越了觀望階段，絕大多數企業都還卡在 POC 階段，無法從實驗室真正應用「落地」。
究竟什麼原因導致 AI Agent 的落地不如預期？或許我們可以從幾個常見的盲點來探討。
造成 AI 導入失敗的3大盲點
企業在自建或導入 AI 時常遇到以下3個主要盲點：
1. 冰山下隱藏的巨大成本
AI 系統就像冰山，大家耳熟能詳的 LLMs（大型語言模型）、UI 和 Prompt都只是水面上的一角 。水面下其實隱藏著資料處理管線、向量資料庫、RAG 編排、語音技術整合、推論優化、資安防護、權限管理以及與 CRM 整合等技術成本 。
我們接觸過許多企業，起初抱持著「自己接接看 API」的想法，試圖利用 OpenAI 或 Whisper 自行研發，卻低估了語音技術整合與推論優化的難度，最終因成本失控而告吹。這些經驗證明了：串接技術不難，但要把技術轉化為穩定、安全的企業級服務卻極其困難。 這類「開發陷阱」往往導致專案停滯，這也是為何企業最終選擇回歸專業，採用 EVAA（EVOX AI Agent），透過成熟的平台化服務，將研發成本轉化為真正的商業價值。
2. 從百家爭鳴回歸巨頭盤據
AI 領域變化極快，模型和技術堆疊如同跑步機般不斷更新 ，GenAI 世界每 6 個月就會自我革新一次，上一刻大家還在討論 Open AI 是如何奪得先機、超越 Google 成為 GenAI 王者，下一刻 Gemini 3 推出後又瞬間造成大量 ChatGPT 退訂潮，連科技巨頭都追得如此辛苦，一般企業內部自行開發的 AI 系統，可能在發布前就已經過時了 。
3. 缺乏明確的目標與 ROI
過去兩年，企業都忙著建立自己的 AI 中心，深怕沒跟上這波 AI 浪潮，然而，卻忽略了任何一個新工具的真正使命：解決真正存在的問題，反而製造了更多問題。於是，在資料混亂、沒有清楚的 ROI 指標與測量方式、目標過於模糊之下，專案越做越迷惘、嘎然而止或甚至暴露了更多隱私風險。
那麼，既然我們已從 2025 年的嘗試中盤點出這3大盲點，在邁向 2026 年之際，企業可以做出那些策略性調整或轉折呢？
企業策略轉折：2026 年別再執著於「自建模型」
如果你的企業仍在糾結：「我們是否需要購買大量顯卡，從頭訓練一個屬於自己的企業大模型？」或許可以參考一下 MIT 的研究，成功的 AI 專案通常具備以下4種特質：
1. 鎖定單一且定義明確的商業痛點 ：從解決一個問題開始
失敗的專案通常目標過於宏大模糊（例如「我們要用 AI 轉型」）。成功的案例通常源自解決一個具體、明確 ROI 的日常痛點（例如「縮短客服搜尋文件時間 50%」），唯有解決這些看似日常的痛點，才能真正讓 AI 成為「降本增效」的工具。
2. 與專業 AI 供應商合作，而非完全在內部自建
企業自建模型常低估維護成本與技術迭代，極易掉入「隱形成本工廠」陷阱。研究建議應與專業供應商合作，利用成熟技術堆疊，將重心從「基礎建設」轉向「業務應用」。企業應將 AI 深度運用於本業，發揮現有的領域知識（Domain Know-how）打造應用，而非橫向跨足開發陌生的底層技術。 唯有透過專業分工，才能確保資源精準投放，在核心戰場建立不可取代的競爭力。
3. 專注於工作流程整合（Workflow Integration）
將 AI Agent融入、整合既有的流程中，真正解決原有的問題，而非打造獨立工具 。許多 AI 專案失敗是因為它們是一個「獨立的聊天機器人」，員工必須切換視窗才能使用。成功的專案會將 AI『整合』進員工原本就在用的 ERP 或 CRM 系統中，讓流程無縫接軌。
4. 賦能員工：讓第一線人員參與產品開發
MIT CISR 曾提出「公民開發者 (Citizen Developer)」概念。最成功的 AI 應用往往不是由中央 IT 部門想出來的，而是由被賦予工具的一線經理或員工，為了解決自己部門的問題而開發出來的。MIT 的研究一再強調，成功的專案往往是「由下而上」賦能員工，讓第一線最清楚痛點的人來主導自動化，而非僅由高層集中推動。
2026 年 AI Agent 趨勢：從橫向轉往垂直領域
歷經 2024 至 2025 年的實測與驗證，企業對於 AI 的認知已從科幻想像回歸務實，並逐漸意識到「通用型 AI」難以應對複雜的特定業務需求。Forrester 指出，客服、自動化服務、產線監控及醫療紀錄等領域因具備清晰的流程與標準化的資料結構，將成為 2026 年「垂直領域 AI Agent」的主戰場。
此外，根據《Gartner 2026 十大戰略技術趨勢》，多代理人系統（MAS, Multi-Agent Systems） 將躍升為主流架構。未來企業內部將運行多個來自不同領域、品牌的 AI Agent，並透過如 Microsoft 的 Multi-Agent Orchestration（多代理調度與編排） 技術實現協同作業。未來的領先者，將是那些能高效「聘用」AI Agent 並達成人機無縫協作的組織。
