這篇"AI ROI: The paradox of rising investment and elusive returns"是由Richard Horton、Jan Michalski、Stacey Winters、Douglas Gunn與Jennifer Holland合寫的文章，2025年10月22日在Deloitte網站刊出的文章，是他們的一篇調查介紹。
Deloitte在2025年調查了1854位歐洲、中東的高階經理人，並輔以24場深度訪談，顯示了正在建立動能中。有10％的組織，執行長是AI議程的主要領導人。越來越多組織視AI為策略上最優先事項，而非技術升級而已—尤其是代理AI開始重新塑造：關於企業未來如何營運的假設。
為了掌握價值，領導企業正在朝向由執行長領導、全企業地優先重視AI。他們在選用案例時也變得越來越挑剔，並建立結構化的計畫，以便在整個公司擴大AI而推動更深刻的組織變動。
然而，將AI納入組織的結構並非僅是升級而已；這必須要重塑生產線、重新設計工作流程、投資新基礎設施以及重新培育員工技能。
所有產業來看，投資AI快速成長。根據Deloitte的2025年調查，85%的組織在過去12個月增加了投資，91％計畫今年還會增加。
儘管有此動能，但大多數受訪者說，AI會在二至四年內達成令人滿意的ROI(投資報酬率)。這顯然高過技術投資預期的7至12個月典型回報期。僅6％說回報期會低於一年，縱使是最成功的計畫，也僅13％會在12個月內看到回報。
根據受訪的高階經理人，AI很少能單獨地提供價值。典型上是伴隨其他效應，比如增進資料品質、重新塑造團隊，或者簡化運作，這都難以單純評估其價值。
在代理AI(agentic AI)下，挑戰就為更明顯。在已使用代理AI的受訪者裡(佔所有受訪者的57％)，僅10％受訪組織說，目前能從代理AI實現顯著的ROI。在這些代理AI使用者方面，雖然有一半預期在三年內會看到回報，但另外三分之一則預期三至五年才會看到ROI。
為何ROI難以達成
受訪的高階經理人將其歸納為五個原因：
1.很多效益並不具體：AI提供的結果常難以貨幣化。包括更佳的供應商關係、提高員工滿意度以及更強的顧客議合。
2.孤立的平台及資料品質問題：分歧的系統及孤立的平台，對於追蹤使用前後的影響成為挑戰。許多組織也高估了其資料成熟度—先處理好核心資料或基礎設施落差再投資AI應用，延遲了成果。Proof of Concepts (PoCs)產生的不真實虛擬資料，常會使組織樂觀，但實際資料進入以後，問題才浮現。
3.技術演進速度比指標快：新工具與案例層出不窮，在計畫都還在進行時就已經超出預想了。領導人也說，炒作及壓力會造成太早投資。
4.人為因素：AI採行還是要靠人：如何管理文化抵抗、如何讓員工有效採用新工具，以及如何調整工作流程。
5.AI涉及更廣的轉型：AI典型上會搭配更廣的數位、營運及結構轉變—因此難以單獨看見AI的貢獻。
成功的組織如何脫穎而出
為了正確衡量組織在AI方面的成功，作者設計了全面性的AI ROI績效指標(AI ROI Performance Index)，結合四個關鍵營運指標形成一個單一分數：直接財務回報、從AI而來的營收成長、節省的營運成本，以及達成這些結果的速度。根據整體得分，將前20％的組織視為AI ROI的領導者—如此可以將高績效公司與其他公司區分開來。
僅五分之一的組織被視為真正的AI ROI領導者。這些卓越者會視AI為企業轉型、納入營收為主的ROI原則，以及盡早策略佈局生成與代理AI。
以下五個實務，是領導性組織會做的：
1.重新思考與重新想像：組織應該視AI為徹底重構其營運模式的機會，而非只是提高效率。AI ROI領導者，明顯更可能會以策略語言定義最關鍵的AI成果：「創造營收成長機會」(49%)以及「重新想像經營模式」(45%)。
2.差異化投資：組織應該視AI為核心的組織轉型，並依此投資。95％的AI ROI領導者會配置超過10%的技術預算到AI上。此外，在過去12個月，他們比其他受訪者更可能會大幅提高其AI方面的支出，以及更可能會在未來12個月計畫再這麼做。
3.採行以人為主的方法：為解決員工抵抗，組織應該將AI定位為強化工具。有83％的AI ROI領導者相信，代理AI會讓員工花更多時間到策略及創造性任務。成功實施仰賴於深入的組織型變動管理，包括個人對變動的態度，以及支持接納與合作的文化。
4.以不同方式衡量ROI：AI ROI領導者知道用更詳細的方法看待ROI，有更多的KPIs組合，這對於實現價值很重要：85%的AI ROI領導者會明確地對生成與代理AI使用不同的架構獲時間表。AI ROI領導者在衡量AI措施的ROI時，不會用統一、一體適用的方法。
5.強制要求AI的素養：AI ROI領導者更可能會視AI素養是不可妥協的核心能力。在AI ROI領導者方面，40％會強制要求AI訓練。AI ROI領導者在將AI瞭解納入整個公司的基本技能上，不會採自願性教育。
這些實務也顯示了，精心選擇的案例可以快速勝利，同時長期轉型有賴於領導力和促進採行的文化。
生成式AI對代理AI：不同工具、不同時間表
生成式AI是指：透過現有資料可以創造新內容的模型。使用生成式AI的受訪者有15％說已達成顯著、可衡量的ROI，而38％說投資一年內預計可以。
代理AI則是指：以最少的人為參與管理複雜、多步驟流程的自動系統。僅10%現在有看到顯著、可衡量的ROI，但大多數預期會在一至五年內有回報，原因是複雜性較高。代理AI本身的自主性，以及需要以最低人為監督管理複雜、多步驟流程，會帶來很多挑戰。
組織正面對挑戰—如何衡量這兩種技術的ROI。近半受訪者說，會分別使用不同的時間表或期待。對生成式AI，ROI最常以效率和生產力提高來評估。對代理AI，衡量可能聚焦於節省成本、重新設計流程、風險管理以及長期轉型。
實務上，這意味成功的組織不會視生成與代理AI為競爭優先事項。相對地，他們會利用生成式AI推動短期影響並建立動能，同時由代理AI作基礎面（變動管理、資料品質以及治理架構）更有企圖心的轉型。
衡量重要事宜
AI正逼著組織重新思考什麼事宜是重要的。傳統的ROI模型太狹窄。有65％現在說AI是其公司策略的一部份，認識到並非所有回報都是立即或財務的。這顯示一個轉變：高階經理人越來越接受，回報或許要花很多年才會實現，並非所有效益都可用傳統財務詞彙掌握。
領導人也認識到，AI的成功仰賴於成熟的生態系統，包括整合的資料平台、重新塑造員工技能、可擴張的基礎設施，以及強健的治理架構。隨採用加速，成功的組織會在短期成果及長期企圖之間達成平衡。ROI會被重新定義—不只是節省成本，也是創新、韌性以及永續成長的指標。
方法
Deloitte在2025年8月15日至9月5日間調查了，比利時、丹麥、法國、德國、愛爾蘭、義大利、波藍、沙烏地阿拉伯、瑞典、瑞士、荷蘭、阿拉伯聯合大公國及英國共1854位高階經理人。
受訪者至少符合以下關於其組織AI與資料科學策略、投資、實行方法和價值衡量的指標：他們會影響決策、是決策團隊的一員、是最終決策者，或者管理或監督AI技術實施。
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