根據權威 Gartner (高德納) 的統計表示，85% 的企業導入 AI 沒達到預期的成效，但看過 ChatGPT 等 AI 應用後，或許會覺得這數字是否過低？以我們身為企業顧問與 AI 應用開發商的觀察來看，這個比例確實差不多，且短期內恐將持續。
企業 AI 需要 資料
在諮詢的企業中，有不少公司甚至沒有系統化留存資料：案源如何洽談、原物料進貨數量如何決策、會計僅記大項無細項⋯⋯。缺乏數據支撐，自然無法為 AI 提供充足的資訊，進一步自動化決策。
給 AI 的參考資料越完整，成果就越貼近預期。因此，盡量保留並系統化資料，才能為未來的 AI 應用奠定基礎。
延伸議題：資料統一紀錄存放的解決方案
切記，別把一堆 Word、Excel 直接遞交就說「這些就是數據」。若公司無法清楚說明檔案與文件規則，AI 很難有效利用。
企業 AI 需要 數據（有規則的資料）
擁有資料只是第一步，還必須結構化。如同過去透過 BI 圖表協助決策者掌握方向，AI 如今能直接讀取結構化數據完成分析；若資料規則混亂，AI 會把精力消耗在「找規則」上，嚴重影響產出品質。
延伸議題：確保資料規則紀錄的解決方案
此時常見難題是：公司雖有規則化數據，卻被使用中的工具或系統鎖住，無法自由調用。
企業 AI 需要 資料自由
多數企業已採用 Non-AI 商務系統，但部分系統限制匯出，甚至歷史資料需額外申請。結果回到企業 AI 需要 資料的困境，使 AI 表現打折。
延伸議題：開放資料自由的解決方案
即便成功批次匯出再匯入 AI 應用，也往往無法長期落地——人工「匯出 ↔ 匯入」過程繁瑣，使用者寧願回到手動模式。症結在於資訊尚未整合。
企業 AI 需要 資訊整合
大多公司早有 ERP、CRM、雲端進銷存、電商系統等解決方案，但跨系統整合並非短期急迫，也不容易；不同軟體對整合的友善度差異極大。有些國外雲端服務支援 API 或 Webhook，但不少國內系統對串接十分抗拒，流程繁瑣，造成整合困難。
延伸議題：友善資訊整合的解決方案
在 AI 時代，資料整合不僅方便人，更讓 AI 能全盤理解企業脈絡，才能把「協助決策」提升到「自動執行」。
