AI成本節省頻頻落空，為何企業砸錢卻換不來帳面效益？

這股不如預期的情形，並非侷限在特定產業。調查範圍涵蓋零售、科技、先進製造等多個產業，全都呈現類似的成本節省赤字 。更尷尬的是，有高達72%的企業都把「成本節省」列為追蹤自動化成效的關鍵指標，偏偏許多企業就是無法在規模化之後看到這些數字具體浮現 。

令人不安的結構性問題

這份調查所揭露的核心結構性問題在於：企業是拿「尚未實現的節省」當作繼續加碼投資AI的理由。許多高層批准更高的AI支出時，心裡打的算盤正是自動化會帶來對應的成本抵減；一旦這些節省落空，整個資金模式就開始顯得岌岌可危 。

這樣的動態，是貝恩在「B2B成長議程」（B2B Growth Agenda）研究中觀察到的更大格局的一部分。當企業期待2026年的營收成長率要比前一年高出20%的同時，卻有高達六成的受訪領導階層坦言，他們缺乏能有效規模化AI所需的資料基礎建設或技術能力 。

數據也佐證了這股焦慮。財務長（CFO）們正計畫大幅提高全企業的AI支出：83%的財務長預計在未來兩年內將AI預算提高超過15%，更有42%的人打算在此期間加碼30%以上 。然而，目前卻只有約23%的受訪高階主管能具體指出生成式AI帶來了可量化的營收或成本成果 。這種不對稱——支出成長積極，但實現的回報卻冷淡——正是貝恩所標誌出來，那令人不安的結構性現實。

貝恩填補落差的具體建議

貝恩的研究與過往分析都指出，解方並非踩煞車、抽銀根，而是要從根本上改變企業追求AI節省的方式。該公司建議，企業應該停止把AI視為一種能自動帶來成本縮減的附加工具。在另一份分析中，貝恩更直接點出，光靠生產力提升，並不足以為投資生成式AI的企業創造投資報酬率（ROI），而「領先的企業正透過將端到端的流程重新設計，與生成式AI工具部署相互結合，有望實現最高25%的成本節省」。

在實務上，這意味著要把AI嵌入更大規模的營運改造之中，而不是在既有的工作流程上疊加一層AI工具。貝恩針對自動化的研究也支持這項論點：那些在自動化上投資最重的企業——定義為在過去兩年內將至少20%的IT預算投入自動化——平均實現了22%的成本節省，而投資占比不到5%的落後企業，則只省下不到8% 。看到最佳成效的企業，並不是只部署更多AI，而是在重新設計過的流程中部署AI，藉此消除不必要的工作，而非只是加速既有的作業步驟 。

貝恩也強調，成長贏家部署的使用案例數量明顯多於落後者——平均4.5個對比僅3.3個——而且在任何一個使用案例上，贏家實現的成本效率幾乎是落後者的兩倍 。貝恩更廣泛的建議是，企業應該停止單用「部署」來衡量AI的成功，而是要將AI的成敗與明確的流程與財務成果掛鉤，並仰賴目前有六成企業仍缺乏的底層資料與技術架構來支撐 。

對未來AI預算的意義

貝恩這份於2026年6月1日發布的調查，問世的時機正逢企業AI支出加速起飛、但多數公司的投資報酬率仍難以捉摸的當下。貝恩自己在另一份報告中計算過，要滿足2030年AI需求的全球運算建置，每年需要高達5,000億美元的資本投資，以及2兆美元的新增年營收才能永續支應——這個數字，即便是最樂觀的節省預估也搆不著 。換句話說，眼前的成本節省落空，不只是一次戰術性的失望，而是一記警鐘，暗示支撐許多企業AI投資的資金模式，正走在一條無法永續的軌道上。

從這份調查最迫切的啟示是，企業不能再把AI投資當作一場憑信心的一躍，背後用試算表上從未實現的節省數字來壯膽。相反地，他們必須重建從雄心抱負到營運現實之間的橋梁，從流程重新設計做起，並且用一種清晰的目光，去衡量當初承諾的成本縮減，是否真的在損益表上兌現。