一項國際調查顯示，70% 的受訪企業決策者表示，在過去 12 個月內，其所在組織使用的企業 AI 應用至少每月產生一次具有實質影響的錯誤答案或操作。這些錯誤輸出已導致財務損失、項目延期以及額外的技術成本。
該調查於 2026 年 10 月展開，涵蓋英國、美國、德國及比荷盧地區的 411 名企業 AI 或相關資訊決策參與者。結果顯示，14% 的受訪者報告錯誤或不可靠的 AI 輸出直接造成財務損失或收入影響，22% 遭遇內部流程或項目延誤，18% 承擔了額外技術或計算成本。至於在安全、合規及聲譽方面，至少 78 名受訪者報告相關後果，按全部樣本統計，17% 報告安全事件或安全風險增加，17% 遇到合規、法律或監管問題，15% 表示組織聲譽受到影響。
由於受訪者可多選，這些比例不能直接相加計算受影響人數。
企業 AI 應用的錯誤影響顯著
資訊質量是 AI 出錯的重要環節。27% 的受訪者稱，調查錯誤時發現 AI 檢索了過時的資訊，25% 發現來自多個來源的相關資訊被錯誤組合。對於已經投入生產或接近投產的應用，僅 22% 的受訪者表示，所在組織總能確定 AI 使用了哪個版本的資訊源。
核查和糾錯同樣消耗資源。在 334 名遇到 AI 錯誤的受訪者中，51% 表示，調查、驗證並修正一個典型問題累計至少需要 5 個員工工時。83% 的全部受訪者會經常或偶爾對照原始資料核查，但僅 27% 會統計驗證所耗時間，15.6% 會衡量獲得可靠或經驗證答案的成本。
AI 部署面臨的挑戰與資源消耗
此外，61% 的受訪者表示，由於配套資訊不夠及時、未經批准、缺乏結構化或治理，AI 部署或擴展經常或偶爾延期。74.2% 的受訪者稱，系統經常或偶爾重複檢索相同或相似資訊，可能增加令牌消耗；20.4% 的組織統計單次 AI 請求成本，16.1% 跟蹤令牌用量。該調查未量化令牌浪費、潛在節省金額、總體財務成本或 AI 對生產率的淨影響。
