企業AI失敗率高達95%？Maisa AI獲2500萬美元融資尋求解決之道

企業AI應用深陷95%失敗泥沼？Maisa AI獲2500萬美元融資力圖扭轉乾坤

你是否曾好奇，儘管企業對人工智慧（AI）投入了巨額資金，但許多專案最終卻未能帶來預期的效益？這並非你的錯覺。事實上，根據麻省理工學院（MIT）NANDA倡議報告，高達 95% 的企業生成式AI試驗專案以失敗告終。這聽起來是不是有點嚇人？麥肯錫（McKinsey）的研究也指出，雖然近八成的公司正嘗試使用生成式AI，但同樣有近八成表示「沒有顯著的底線影響」，這正是我們常說的「生產力悖論」在AI時代的真實寫照。

在這樣充滿挑戰的背景下，一家名為 Maisa AI 的新創公司脫穎而出，成功募得2500萬美元種子輪融資，其目標正是要解決企業AI面臨的這些深層問題。他們希望將AI從「充滿幻覺」的實驗室工具，轉變成企業真正可信賴、可解釋且能帶來實際效益的數位勞工。接下來，我們將一起深入探討企業AI的信任危機，以及Maisa AI如何以其獨特的技術與商業策略，為這場「AI生產力悖論」找到破局之道。

企業AI的信任危機：95%失敗率與投資回報挑戰

當我們談到企業導入人工智慧，許多人首先想到的可能是效率提升、成本降低，或是開創全新的商業模式。然而，現實往往比理想骨感。現今的企業在擁抱生成式AI的浪潮中，正深陷一場「信任危機」。想想看，我們投資了大量資源購買AI軟硬體、招聘AI人才，結果卻有那麼高的失敗率，這不僅讓企業付出昂貴的學費，也讓高層對AI的實際價值產生了巨大的問號。

造成這種高失敗率的原因有很多，其中一個關鍵就是AI的「幻覺」問題。簡單來說，AI可能會生成聽起來合理但實際上是錯誤或虛構的資訊。對於企業而言，尤其是在金融、醫療、製造等高度監管的產業，AI的判斷必須是精準且可靠的。如果AI無法保證其資訊的準確性，又缺乏足夠的可信賴性（Trustworthiness）、可解釋性（Explainability）與可稽核性（Auditability），那麼企業就無法放心地將關鍵任務交給它執行。想像一下，一家銀行敢把客戶的交易審核，完全交給一個可能會「產生幻覺」的AI嗎？答案顯然是否定的。

此外，大型通用人工智慧模型，例如OpenAI的GPT-4或Google的Gemini，雖然功能強大，但其高昂的訓練成本、龐大的運算需求以及對海量數據的依賴，都使得它們在企業內部落地應用時面臨極大的挑戰。這些模型往往難以針對特定企業的業務流程進行精準優化，也難以保證在複雜的企業環境中，提供穩定且可預測的表現。這也導致許多企業的AI投資，最終難以轉化為實質的投資回報率（ROI）。

Maisa AI的創新破局：代理式AI與「工作鏈」核心技術

面對企業AI普遍存在的困境，Maisa AI提出了他們獨到的解決方案，核心概念就是「代理式人工智慧」（Agentic AI）系統，並專注於「工作鏈」（Chain-of-Work）的思維。你可能會問，這跟我們平常聽到的AI有什麼不同？傳統的AI可能像是一個聰明的回答者，你問什麼它就回答什麼；而代理式AI則更像是一個能夠「規劃並執行」任務的員工。

Maisa AI 的執行長大衛·維拉隆（David Villalón）解釋說，他們的AI不僅僅是產生回應，更重要的是 建構執行流程。想像一下，你不再只是要AI給你一個答案，而是要它幫你完成一連串的步驟，從資料收集、分析到最終的決策建議，並且每一步都能被追蹤與理解。這就是「工作鏈」的概念，它讓AI的工作流程透明化、可控化，大大降低了「幻覺」的風險。

為了實現這一目標，Maisa AI開發了幾個關鍵的技術：

• Maisa Studio 平台： 這是一個「模型無關」（Model-agnostic）的自助服務平台。意思就是它不綁定特定的AI模型（如GPT-4或Gemini），企業可以根據自己的需求和安全性考量，選擇最適合的底層AI模型。透過這個平台，使用者可以用自然語言訓練數位勞工，讓AI學會執行複雜的任務。
• 人類增強型大型語言模型處理（HALP）系統： 就像它的名字一樣，HALP系統的設計理念是「人機協作」。它會透過與使用者互動，概述數位勞工的執行步驟，確保AI在進行重要決策時，人類能夠參與並理解其思考過程，這大大提升了AI的可解釋性與可稽核性。
• 知識處理單元（KPU）： 這是Maisa AI的一項創新技術，被設計為一個「確定性」（Deterministic）系統。傳統的AI有時會有隨機性，但KPU則能確保在給定相同輸入的情況下，AI總是產生相同的輸出，這對於限制AI的「幻覺」至關重要，讓AI的行為更可預測和信賴。

這些技術的結合，讓Maisa AI的數位勞工不再是「黑箱」，而是成為企業可信任、可管理的生產力工具。

以下是Maisa AI的關鍵技術比較表，幫助更清晰地了解其優勢：

另外，以下是企業在選擇AI技術時需要考慮的三個主要因素：

• 整合性：確保AI系統能夠無縫整合至現有的業務流程中。
• 可擴展性：選擇能隨著企業成長而擴展的AI解決方案。
• 成本效益：評估AI技術的總體擁有成本（TCO）以及潛在的投資回報率（ROI）。

從資金注入到市場驗證：Maisa AI的商業策略與產業影響

Maisa AI成立僅一年，便迅速獲得了歐洲頂尖創投公司Creandum領投的2500萬美元種子輪融資，這筆資金不僅證明了市場對其技術的高度認可，也顯示了解決企業AI痛點的迫切需求。這筆資金將用於擴大團隊規模，預計在2026年第一季前，團隊將從目前的35人增加到65人，以應對快速增長的客戶需求。

Maisa AI的解決方案已經獲得了市場的強力驗證。你知道嗎？他們目前的客戶群涵蓋了大型銀行、汽車製造和能源等 高度監管的行業。這些行業對AI的準確性、安全性和合規性有著極為嚴格的要求。Maisa AI能夠在這些領域獲得客戶青睞，正說明了其「代理式人工智慧」和「工作鏈」技術在提供可信賴AI方面的卓越能力。

Maisa AI將自己定位為進階版的「機器人流程自動化」（RPA）。傳統的RPA雖然能自動化重複性任務，但它通常依賴於預設規則或大量的程式編碼。而Maisa AI的數位勞工則更加智慧和靈活，它們能透過自然語言學習和適應，擺脫了硬性規則的限制，為企業帶來更高層次的生產力提升與數位轉型。無論是選擇安全的雲端部署，還是本地部署，Maisa AI都能提供彈性的解決方案，滿足企業不同的安全與合規需求。

以下是一個簡單的比較表格，讓你更清楚Maisa AI與傳統RPA的差異：

此外，企業在採用Maisa AI的解決方案後，常見的三大受益包括：

• 提升決策效率：透過工作鏈自動化，減少人力資源在重複性任務上的投入。
• 增強數據透明度：每一個AI決策步驟都可追蹤，確保業務流程的透明化。
• 降低運營風險：高可解釋性與可稽核性，確保AI應用符合法規要求。

聚焦「小型AI」思維：引領AI永續發展新範式

近年來，科技界對AI的投資可謂是天文數字，但不少人也開始反思，這些巨額投入是否真的帶來了相應的回報？越來越多的聲音開始倡導「聚焦模型」（Focused Models）或「小型AI」（Small AI）的概念。這與我們過去追求大型、通用型AI模型（如OpenAI的GPT系列或Google的Gemini）的趨勢，形成了有趣的對比。

那麼，什麼是「小型AI」呢？它並不是指AI的能力比較弱，而是指專注於特定任務，而不是試圖包辦所有事情的AI模型。想像一下，如果你只需要一個會開鎖的工具，你會選擇一套萬能鑰匙，還是專為某種鎖設計的專業開鎖器？後者往往更有效率、更安全。

「小型AI」的優勢非常明顯：

• 參數更少，所需資料更少： 這意味著訓練成本更低，對隱私保護也更有利。
• 運算能力要求低，成本更低： 部署和運行這些模型所需的硬體和能源消耗都大幅降低，符合永續發展的理念。
• 速度更快，更易於構建： 專注的AI可以更快地處理資訊，開發週期也更短。
• 更安全，永續且高效： 由於功能範圍明確，更容易控制和審查其行為，降低了意外風險。

Maisa AI的策略，正與這種「小型AI」或「聚焦模型」的思維不謀而合。他們不追求打造一個無所不知的通用AI，而是專注於為企業提供可靠、可稽核的「智慧勞工」，去解決特定的、關鍵的業務痛點。例如，農業領域的Bonsai Robotics透過聚焦AI來精準管理農作物，微軟的Copilot則專注於軟體和編碼的優化。這種「聚焦」模式，被認為是解決大型通用AI模型高成本、高失敗率與低投資回報率（ROI）的有效途徑，也預示著AI應用未來更永續發展的新範式。

Maisa AI的未來佈局與可信賴AI的趨勢

隨著2500萬美元的資金注入，Maisa AI正積極規劃未來的發展藍圖。他們的團隊擴張計畫，以及面對市場上大量等待服務的客戶名單，都顯示了市場對其產品的強勁需求。然而，執行長大衛·維拉隆也對當前的「AI框架淘金熱」提出警示。他認為，如果一個AI專案缺乏了可靠性、可稽核性和問題修復能力，那麼它快速啟動後，最終很可能會變成一場漫長的惡夢。

這句話深刻點出了企業在AI轉型過程中最容易掉入的陷阱：只看到技術的表面光鮮，卻忽略了其實用性與穩定性。Maisa AI的成功，正是因為他們從一開始就將可信賴AI擺在核心位置，特別是針對銀行、汽車和能源等高風險、高監管行業的需求，建立了一套從源頭就限制「幻覺」、確保確定性、提供可解釋性和可稽核性的系統。這也讓他們在眾多AI新創公司中，建立起獨特的競爭優勢，例如與另一家AI驅動的業務工作流程自動化產品CrewAI相比，Maisa AI在可控性與可追蹤性上提供了更強的保證。

展望未來，我們可以預見企業對AI的需求將從「廣泛嘗試」轉向「深度實用」。企業不再滿足於AI的華麗展示，而是希望AI能真正成為提升營運效率、降低風險、創造實際價值的利器。Maisa AI的崛起，不僅代表著一種技術的突破，更預示著整個企業AI市場將朝向更成熟、更負責任的「可信賴AI」方向發展。這股趨勢將推動整個產業升級，讓人工智慧不再是遙不可及的夢想，而是真正融入企業血脈的智慧夥伴。

總結來說，企業AI目前面臨的高失敗率與「生產力悖論」問題，亟需創新的解決方案。Maisa AI以其獨特的「代理式人工智慧」和「工作鏈」核心技術，加上對「小型AI」思維的擁抱，正在為這場挑戰找到破局之道。他們不僅獲得了巨額融資，更在高度監管的產業中獲得了市場驗證，證明了可信賴AI、可解釋AI與可稽核AI的價值。隨著Maisa AI的發展，我們有理由相信，人工智慧將從理論走向實際效益，成為企業數位轉型中不可或缺的關鍵力量。

【免責聲明】本文僅為資訊分享與知識性說明，不構成任何投資建議。投資有風險，請務必自行研究並謹慎評估。

常見問題（FAQ）

Q：Maisa AI主要解決企業AI失敗的哪些核心問題？

A：Maisa AI專注於解決AI「幻覺」問題、提高可信賴性、可解釋性及可稽核性，確保AI在企業中的穩定應用。

Q：代理式AI與傳統AI有何不同？

A：代理式AI不僅能回答問題，還能規劃並執行任務，建立透明的工作鏈，提升任務執行的可控性和可靠性。

Q：Maisa AI的「小型AI」有什麼優勢？

A：「小型AI」參數更少、運算需求低、成本更低，且專注於特定任務，提升效率和安全性，符合永續發展的理念。