AI telah menjadi standard korporat, tetapi penerimaan massal tidak menjamin kejayaan massal. Inilah sebabnya mengapa begitu banyak syarikat berjuang untuk menukar hype kepada nilai yang boleh diukur dan apa yang menjelaskan sebab-sebab kegagalan pengambilan AI pada tahun 2025. AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy AI ada di mana-mana tetapi tidak semua orang bahagia Pada tahun 2025, kecerdasan buatan dalam perniagaan 2025 bukan lagi percubaan yang berani - ia merupakan asas. Pada tahun 2025, penerimaan AI dalam syarikat mencapai kira-kira 78-80% daripada syarikat yang menggunakan AI dalam sekurang-kurangnya satu fungsi perniagaan. Trend Teknologi McKinsey untuk Outlook 2025 Trend Teknologi McKinsey untuk Outlook 2025 Tetapi angka-angka menyembunyikan kebenaran yang lebih keras.Bagi kebanyakan syarikat, AI telah membawa kekecewaan bukannya transformasi - bil infrastruktur terus meningkat, pengembalian kekal sederhana, dan pilot yang tak terhitung masih terperangkap dalam ujian. Artikel ini mengeksplorasi kedua-dua sisi persamaan: di mana AI telah memberikan hasil yang boleh diukur, di mana ia gagal untuk memenuhi jangkaan, dan apa cabaran penerapan AI korporat yang kekal untuk perniagaan yang berkomitmen berlebihan atau menahan. Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact Di luar tajuk: pengasuhan tidak sama kesan Pada permukaan, kisah AI di syarikat-syarikat besar pada tahun 2025 kelihatan seperti kejayaan. Hampir 80% daripada syarikat-syarikat global telah mengadopsi beberapa bentuk AI dalam operasi mereka. Bagi setiap syarikat yang memasukkan AI ke dalam aliran kerja mereka, puluhan menganggap ia sebagai 'inovasi kotak semak' - baik untuk laporan akhbar, kurang untuk hasil. Terlalu banyak jurulatih AI bukan strategi; mereka adalah teater untuk pemegang saham. Ini menjelaskan mengapa syarikat gagal dengan AI: banyak projek tidak pernah melampaui bukti konsep kerana integrasi ke dalam sistem warisan terbukti terlalu mahal atau secara politik sukar. Hasilnya adalah paradoks: syarikat-syarikat berlumba untuk mengisytiharkan kepimpinan AI, tetapi ramai yang mempunyai sedikit untuk menunjukkan di luar percubaan dan penyampaian akhbar. pengambilan sebenar memerlukan lebih daripada berdiri model dalam sandbox.Ia memerlukan perubahan struktural - paip data, pengurusan, latihan kakitangan, dan di atas semua, keinginan untuk memikirkan semula aliran kerja bukannya hanya mengotomatisasi mereka. The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up Gelombang kekecewaan pertama: apabila ROI tidak menambah Jika pengambilan adalah bahagian yang mudah, penghasilan telah terbukti jauh lebih sukar.Banyak syarikat kini menghadapi gelombang pertama kekecewaan AI: jurang antara jangkaan yang ambisius dan hasil kewangan yang rendah. Masalah ini sering bermula dengan infrastruktur. Latihan dan pengenalan model besar mahal, dan kos tidak berakhir dengan GPU. Syarikat-syarikat mesti mengekalkan persekitaran awan lebar pita tinggi, menguruskan paip data, menyesuaikan model pada set data milik, dan menyewa bakat kejuruteraan yang jarang. bahawa pelaburan infrastruktur AI global boleh mencapai $ 3-4 triliun pada tahun 2030.Bagi banyak organisasi, pengeluaran awal sahaja cukup untuk merendahkan ROI jangka pendek. daripada Reuters daripada Reuters Eksekutif sering mengharapkan AI untuk menyampaikan hasil dalam cakrawala yang sama seperti kempen pemasaran atau pelancaran produk baru - bulan, bukan tahun.Tetapi ganjaran AI lebih seperti pemodelan ERP atau migrasi awan: jangka panjang, kumulatif, dan sangat bergantung kepada disiplin eksekusi. Kesilapan ini telah meninggalkan banyak syarikat terperangkap dalam limbo. mereka telah melabur banyak dalam GPU, lesen, dan perunding, tetapi tanpa membina semula aliran kerja atau menyesuaikan insentif, teknologi itu kurang digunakan. alih-alih menjadi kuasa transformatif, AI menjadi hanya item baris lain dalam bajet IT - mahal, kompleks, dan sensitif secara politik. AI tidak gagal kerana matematik salah.Ia gagal kerana perniagaan adalah.Ini adalah masalah implementasi AI yang paling biasa: data yang lemah, metrik yang tidak jelas, integrasi yang buruk, dan cakrawala ROI yang tidak realistik. Where AI actually works: from copilots to supply chains Di mana AI sebenarnya berfungsi: dari copilots kepada rantaian bekalan Di tengah-tengah kekecewaan, sesetengah syarikat secara diam-diam membuktikan bahawa AI boleh memberikan hasil yang boleh diukur - apabila ia digunakan dengan ketepatan. kisah kejayaan berkongsi corak: integrasi ke dalam aliran kerja teras, KPI yang jelas, dan skala yang menukar faedah yang meningkat kepada hasil yang besar. Salah satu contoh yang paling jelas ialah Dengan membenamkan Copilot secara langsung ke dalam Office dan Windows, Microsoft mengelakkan perangkap alat-alat AI ‘optional’ yang memerlukan perubahan tingkah laku.Sebaliknya, ia memperluaskan keupayaan di dalam aplikasi yang sudah digunakan oleh pekerja sehari-hari — Word, Excel, Outlook. Hasilnya adalah pengadopsi dalam skala: syarikat Fortune 500 sedang melancarkan Copilot bukan sebagai inovasi tetapi sebagai asas produktiviti. daripada microsoft daripada microsoft Contoh lain datang daripada Syarikat telah melaporkan bahawa inisiatif Self-Healing Inventory telah menjimatkan lebih daripada $ 55 juta secara keseluruhan dengan menggunakan AI untuk mengoptimumkan logistik, mengurangkan limbah, dan meramalkan permintaan dengan lebih tepat. Tidak seperti chatbots eksperimen atau pilot sekali pakai, inisiatif ini menargetkan inti operasi Walmart - inventaris dan penghantaran. Rantaian bekalan global Walmart Rantaian bekalan global Walmart Isyarat umum antara Microsoft dan Walmart bukan algoritma canggih; ia adalah penyelarasan perniagaan. kedua-dua kes menggambarkan bahawa AI berfungsi dengan terbaik dalam proses bervolume tinggi, boleh diulang di mana peningkatan produktiviti mudah diukur. Mengotomatiskan tugas-tugas kecil seperti menyusun e-mel atau menyesuaikan jadual penghantaran mungkin kelihatan beransur-ansur, tetapi pada skala syarikat, kecekapan ini digabungkan menjadi ROI yang serius. When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls Apabila AI subdeliver: jurulatih, janji, dan dinding peraturan Untuk setiap kisah kejayaan Microsoft atau Walmart, terdapat kisah peringatan AI korporat yang gagal memenuhi harapan. kes-kes ini biasanya tidak membuat tajuk, tetapi di dalam dewan dewan mereka membakar skeptisisme dan membekukan bajet. Pertimbangkan JPMorgan. bank telah melabur banyak dalam AI untuk perdagangan dan pengurusan risiko, dan pengurusan di sekitar penjelasan dan pematuhan telah menjadi masalah utama. JPMorgan mengekalkan struktur Model Risk Governance untuk memastikan aplikasi AI / MLnya memenuhi piawaian etika, peraturan, dan ketelusan. manakala bank belum mengesahkan secara awam pembatalan projek skala besar dalam perdagangan, kerumitan peraturan dan keperluan untuk model yang dapat ditafsirkan jelas mengehadkan bagaimana beberapa inisiatif AI direka dan diperluaskan. Salesforce's Einstein GPT menawarkan contoh lain. Ditawarkan sebagai sempadan seterusnya pengurusan hubungan pelanggan, ia menjanjikan untuk merevolusi aliran kerja jualan dengan AI generatif.Tetapi setahun ke dalam penyebaran, hasilnya bercampur: sesetengah jurulatih, seperti operasi perkhidmatan Gucci, melaporkan sehingga 30% peningkatan kecekapan, manakala banyak syarikat hanya melihat peningkatan beransur-ansur seperti rancangan e-mel yang lebih cepat atau nota panggilan yang lebih lancar. Pelanggan juga mengalami “kelelahan keputusan” dan mempertanyakan ROI, menimbulkan kebimbangan yang tidak selesa bagi pelanggan yang membayar yuran lesen premium. daripada baron daripada baron Pattern yang lebih luas adalah jelas. had pematuhan dalam kewangan, rintangan budaya dalam pasukan jualan, atau metrik ROI yang tidak jelas semua menjejaskan janji-janji besar yang dibuat pada pelancaran. Sesetengah domain – terutamanya yang terikat oleh peraturan atau bergantung kepada kepercayaan manusia – menentang automatik, tidak kira betapa kuat model itu. Corporate AI in 2025: wins and misses Syarikat AI pada tahun 2025: menang dan kalah Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally daripada microsoft Copilot dalam Office/Windows Pengambilan massal, penggunaan Fortune 500 Meletakkan AI dalam aliran kerja harian Walmart Logistik Rantaian Bekalan Lebih daripada $ 55M dalam simpanan keseluruhan perniagaan Skala menggalakkan keuntungan kecil Syarikat JP Morgan AI dalam Perdagangan Dibatasi oleh peraturan dan keperluan penjelasan Persetujuan Caps Ambition Perkhidmatan Salesforce Einstein GPT dalam CRM Hasil campuran: sehingga 30% peningkatan dalam sesetengah juruterbang, peningkatan sederhana dalam yang lain Tidak semua aliran kerja memberi manfaat yang sama Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal Pelajaran akhir: rintangan untuk adopsi dan risiko penolakan Rekod yang bercampur-campur AI korporat meninggalkan pemimpin menghadapi dilema: mendorong maju walaupun kekalahan, atau menahan sehingga teknologi matang. kedua-dua pilihan membawa risiko, tetapi keseimbangan menumpukan ke arah penerimaan - bukan kerana ia mudah, tetapi kerana kos berdiri masih mungkin lebih tinggi. Penghalang kepada penerimaan kekal besar. yang pertama ialah kekurangan kuasa pengkomputeran global - terutamanya GPU dan perkakasan AI yang dioptimumkan. permintaan telah mendorong harga ke ketinggian rekod, memicu peperangan tawaran dan meninggalkan syarikat menghadapi masa tunggu yang panjang untuk penghantaran. Sukses AI bukan ciri-ciri bolt-on; ia memerlukan paip paip data, menguatkuasakan pengurusan, dan memastikan keselamatan. sistem warisan sering tidak boleh menyokong tuntutan ini, memaksa syarikat-syarikat ke dalam program pemodelan mahal sebelum mereka melihat apa-apa ganjaran AI. Faktor manusia juga mendesak. kakitangan bimbang akan digantikan, menahan aliran kerja baru, atau kekurangan kemahiran untuk bekerjasama secara berkesan dengan sistem AI. Tanpa pelaburan dalam latihan semula dan pengurusan perubahan, banyak projek terhalang walaupun asas teknikal yang kukuh. Akhir sekali, undang-undang yang Peraturan ini bertujuan untuk melindungi pengguna dan pasaran, tetapi mereka juga melambatkan penyebaran, terutamanya dalam kewangan, penjagaan kesihatan, dan sektor sensitif lain. Beliau bertindak Beliau bertindak Walau bagaimanapun, memberi tumpuan hanya kepada halangan-halangan ini kehilangan separuh lain persamaan: risiko penolakan. Syarikat-syarikat yang memilih untuk mengabaikan AI mungkin mendapati diri mereka mengumpul hutang teknikal, bersekongkol dengan aliran kerja yang telah usang manakala pesaing meluaskan kecekapan. Sama seperti syarikat-syarikat yang menolak internet pada tahun 1990 atau komputer awan pada tahun 2010 kehilangan tanah, mereka yang duduk di luar AI berisiko kerugian kekal. Ia adalah corak yang sama yang kita lihat selepas kecelakaan dot-com: beratus-ratus start-up menghilang, tetapi mereka yang selamat - Amazon, Google, eBay - mendefinisikan dekad seterusnya. Kesimpulan yang seimbang adalah jelas. pengambilan AI berantakan, mahal, dan tidak pasti - tetapi memilih sepenuhnya lebih berisiko. Pemenang tidak semestinya akan menjadi pemindahan pertama atau pengeluaran terbesar, tetapi mereka yang menggabungkan pengambilan disiplin dengan strategi jangka panjang. kejayaan terletak bukan dalam mengejar hype, tetapi dalam membina ketahanan: memodernisasi infrastruktur, menyediakan pasukan, dan menyesuaikan penyebaran AI dengan matlamat perniagaan teras. Conclusion Kesimpulan Angka-angka menceritakan kisah paradoks: hampir lapan daripada sepuluh syarikat kini menggunakan AI, tetapi majoriti besar juruterbang AI generatif - sehingga 95% - memberikan sedikit atau tidak ada ROI yang boleh diukur. Kesannya bergantung kurang kepada kuasa model daripada disiplin perniagaan: mengintegrasikan ke dalam aliran kerja teras, menyesuaikan dengan matlamat yang boleh diukur, dan menyediakan orang dan sistem untuk perubahan yang berterusan. Ini meninggalkan satu soalan terbuka untuk perdebatan: jika kebanyakan organisasi kecewa hari ini, apa yang akhirnya akan memisahkan pemenang jangka panjang - teknologi yang unggul, strategi yang lebih tajam, atau hanya kesabaran untuk melihat janji AI?
