具備 AI 能力、AI 準備就緒之間的差距

多數企業在 AI 領域的投資速度，遠快於營運 AI 的準備步伐。根據我們的《2025 年全球資料基礎架構現狀報告》，IT 主管計畫在未來兩年內將 AI 投資提高 70%。儘管 AI 能力不斷躍升，但企業的 AI 準備就緒度卻明顯滯後。

這項差距正是許多企業目前對 AI 感到失望的主因。該研究將各組織劃分為三個資料成熟度等級：只有 41% 的組織達到優化標準，具備韌性的基礎架構與乾淨的資料，能積極推進 AI 運作；近四分之一（24%）仍處於新興階段，因規避風險、缺乏相關技能，且依賴無法擴充的手動流程；其餘 35% 則處於中段的灰色地帶，在缺乏策略性突破下僅取得些微進展。此外，更有超過三分之一的組織至今仍完全無法計算其 AI 專案的投資報酬率（ROI）。

其中一項發現特別引人注目：企業在該成熟度模型中的所處位置，與預算、規模或擁有的資料量完全無關。成為 AI 就緒是一項領導層的決策，而非一種採購行為。您可以在明天就買到具備 AI 能力的基礎架構，但要真正做到 AI 就緒，則需要持續實踐，體現在最細微的環節中：資料是否能在系統間順暢流動、決策是依據即時資訊，還是上週的試算表，以及當需求激增時，企業是能順利交付產品，還是會演變成一場混亂的救火行動。

一座必須證明自身實力的工廠

對 Hitachi Vantara 而言，這絕非抽象問題，原因是我們在自己的工廠產線就曾親身經歷。

隨著市場對 AI 就緒基礎架構的需求攀升，我們位於奧克拉荷馬州諾曼的工廠，開始轉向生產高度客製化的儲存空間解決方案，這正是 AI 時代不可或缺的產品類型。然而，這樣的轉型也迅速暴露出就緒差距。隨著產品結構變得日益複雜，關鍵資料卻分散在互不相通的系統中；此外，訂單需求往往集中在每季末，這導致工廠雖然在產能帳面上看起來綽綽有餘，但在將已完成的訂單及時轉化為營收時，實務上卻面臨許多挑戰。

為此，諾曼團隊完成了就緒狀態所要求的各項工作。他們將庫存資料與決策流程整合至單一全球數位平台上，讓現場作業人員能依據同一個即時畫面協同工作，而非參考十幾個過時的報表。團隊更導入 AI 支援的部署自動化功能，以便化解拖慢生產速度的複雜性。此外，他們還建立一套主動的端到端協調模型，可用以預測即將發生的狀況，而不是只對已經發生錯誤做出被動反應。

成果並非僅是漸進式的。根據 World Economic Forum 的資料，該廠區將庫存減少 50%，將訂單到出貨的交付週期縮短 77%。曾經一度阻礙營收的季末壓力，變成了營運團隊能夠吸收、達成目標的常態。

探討外部驗證之核心價值

2026 年 6 月，世界經濟論壇將諾曼工廠評選為「全球燈塔工廠」，成為全球 238 個最先進營運據點網路的最新成員之一。此外，諾曼工廠更榮獲由獨立專家小組評選授予的生產力卓越獎。

許多企業會宣稱其基礎架構是為 AI 時代而建，但很少有公司能邀請第三方親臨現場，證實他們確實達到了相同的標準。Hitachi Vantara 打造企業成為 AI 就緒所需的架構，我們自己的工廠也已正式獲得認證，證明即使面對高強度的營運需求，該架構依然穩固如初。

Hitachi 領導層常用一個非常貼切的詞彙來形容這種情況：內部首位體驗客戶 (Customer Zero)。在請客戶信任某個系統之前，我們自己會先在實際營運、面對真實市場波動，並承擔真實業績壓力下親自運行它。而諾曼工廠，正是 Customer Zero 精神成功實踐的最佳寫照。

停滯於「具備能力」瓶頸的啟示

如果您的 AI 投資尚未達到預期效果，解決方案可能不是盲目增加更多能力，而是取決於底層的就緒程度，亦即資料、治理與協調機制。這些要素能讓智慧管理在整體營運中順暢流動，而非僅停留在試點專案。我們的研究對此直言不諱：那些投資於基礎架構、治理以及值得信賴之合作夥伴關係的組織將大獲全勝；而其餘組織，則只能在競爭對手將洞察力轉化為獲利時，眼睜睜看著自己面臨虧損。

諾曼工廠正是成功縮小差距的實證據點，獲得外部專家小組的權威認可。同樣的就緒差距，如今也橫亙在每一家試圖讓 AI 落地、產生效益的企業面前。如何縮小這個差距，正是未來的勝負關鍵。

Hitachi Vantara 的 2025 年《全球資料基礎架構現狀報告》「從脆弱到優化」，針對全球 15 個市場、超過 1,200 位 IT 領導者進行了深度調查。歡迎閱讀執行摘要。