# AI43｜策略不是目標：為什麼 95% 企業 AI 專案都失敗 > 你公司的「AI 策略」只是一張 KPI 表嗎？《好策略．壞策略》作者 Rumelt 指出，策略和目標是兩回事。95% 企業 AI 投資回報率為零的真正原因，不在技術，而在沒有診斷、缺乏聚焦的壞策略。 - 網址：https://operation.tw/post/321/ - 作者：Jin（https://operation.tw/about/） - 分類：閱讀 - 發布：2026-07-12 - Podcast 單集：AI43_閱讀操作 | 策略不是目標——《好策略．壞策略》給每個開過無效會議的你（Apple Podcasts：https://podcasts.apple.com/tw/podcast/id1620760720?i=1000776510071） - 引用時請標明來源：操作一下 operation.tw --- **重點整理** - 策略不是目標——寫著「我們要做 AI」的 KPI 只是願景，不是策略；好策略必須有診斷、指導方針、連貫行動三個核心元素 - 壞策略的四大病徵：廢話、迴避挑戰、把目標當策略、爛的策略目標——對照檢查就能發現你的簡報為何總是無效 - 聚焦勝過面面俱到——找出那個「打一下、整盤會動」的支點，集中火力而非平均用力，才是 AI 時代真正的策略 ## 你公司的「AI 策略」真的是策略嗎？ 策略和目標根本是兩碼事，但大多數企業卻把願景清單當成了戰略藍圖。根據 MIT NANDA 計畫 2026 年的研究，95% 的企業生成式 AI 專案回報率為零；波士頓顧問公司同年調查也證實，只有約 5% 的公司真正從 AI 投資中獲利。為什麼會這樣？因為這些企業根本沒有 AI 策略，他們只有寫著「提升效率」「完成數位轉型」的目標清單。 美國策略學家 Richard Rumelt 在《好策letalready策略．壞策略》這本 2011 年出版的經典著作中寫道：「策略不是目標」——這句話放到 2026 年的 AI 浪潮裡看，簡直像是直接為台灣企業的無效會議開出的診斷書。這集操作一下 Podcast 就深入談論了 Rumelt 如何拆解壞策略，以及為什麼大部分公司正在完美複製那些失敗的模式。 ## 壞策略長什麼樣子？四大病徵對照檢查表 Rumelt 歸納出壞策略的四大典型病徵，你可以直接拿去檢查下一份策略簡報——命中率保證超過八成。 - **第一個病徵：廢話**——用起來像是在說某種普遍真理，但實際上沒有任何指導作用的陳述。例如「我們要擁抱創新」「我們需要提升客戶體驗」，這些話對所有公司都成立，所以對你公司一點用處都沒有。 - **第二個病徵：迴避真正的挑戰**——策略本應面對現實中最尖銳的問題。但壞策略會用模糊的論述或多重目標來掩蓋艱難的取捨。換句話說，它不敢說「我們不做什麼」。 - **第三個病徵：把目標當策略**——「年底前導入 AI 工具」「提升 30% 效率」這些都是目標，不是策略。策略該說的是「怎麼透過什麼手段去達成」。 - **第四個病徵：爛的策略目標**——目標本身就不可行、缺乏根據或互相矛盾，例如既要降成本又要大幅擴張，卻沒說明資源如何配置。 這四個病徵幾乎是 AI 專案失敗的共同特徵。企業在沒有診斷現況、沒有明確指導方針、沒有聚焦的情況下，直接砸預算去「試試 AI」，結果當然是工具買了沒人用、投資打水漂。 ## 好策略的三個核心要素是什麼？ 好策略的本質很簡單，卻因為簡單而難以執行——它由三個環節組成：診斷、指導方針、連貫行動。 **診斷指導方針連貫行動Rumelt 用 Steve Jobs 回歸 Apple 的「聚焦」故事來舉例。2000 年代初期，Apple 幾乎瀕臨破產，產品線雜亂無章。Jobs 的診斷很直接：公司迷失了方向。他的指導方針則是「只做最好的東西」，連貫行動就是砍掉 90% 的產品線、專注開發那幾個會改變世界的產品。這不是一份包羅萬象的五年計畫，而是一個清晰的聚焦。 另一個例子是波灣戰爭的「沙漠風暴」行動。盟軍面對伊拉克軍隊時，沒有選擇正面對抗（那樣會很血腥），而是執行「左鉤拳」戰術——出奇不意地從左翼迂迴，擊中敵方的要害。這才是策略：找到那個「打一下、整盤就會動」的支點，集中火力打下去。 ## 為什麼 AI 專案的失敗率這麼高？ 回到 2026 年的 AI 時代，企業的 AI 專案失敗之所以普遍，正是因為他們完美命中了 Rumelt 講的四大病徵。 大部分企業的「AI 策略」就是：「我們要用 AI 提升效率」「我們今年要做 AI 轉型」——這全是廢話加目標，沒有診斷。他們沒有真正分析「我們的核心瓶頸在哪裡」「AI 能不能解決」「成本效益是多少」。所以他們買了工具、砸了預算、專案上線後沒人用、最後變成昂貴的垃圾。 好的 AI 策略應該長這樣：診斷出「我們的客服回應時間拖累了客戶留存率，這是目前最大的痛點」→ 指導方針是「用 AI 自動化重複性高的回應，讓團隊專注複雜問題」→ 連貫行動包括「先從這個業務線試點、蒐集真實數據、根據結果反覆調整」。這樣才有可能真正帶來投資回報，而不是花掉預算買教訓。 ## 如何檢查自己的策略有沒有問題？ 這集 Podcast 結束前留下了三個問題，你可以在下次開策略會議時在心裡默默拿出來用。 第一個問題：「我們的診斷是什麼？」如果答不出來，或只能說「AI 很重要」「市場在變」，那就代表沒有真正的策略。好的診斷應該具體到痛點等級。 第二個問題：「我們不做什麼？」好策略永遠包含取捨。如果你的策略什麼都要做，那就等於什麼都做不好。 第三個問題：「這些行動怎麼互相強化？」連貫很重要。一堆互不相干的 AI 專案各自為政，才是大部分失敗的根源。 拿著這三個問題，Rumelt 寫的《好策略．壞策略》會讓你在看策略簡報時有種「啊，我終於知道為什麼這東西不會動」的恍然大悟。而且這本書寫得很難得地易讀，沒有冗長的商管廢話，每一頁都在講人類組織為什麼會做出蠢決定——這點在 AI 時代尤其值得反覆咀嚼。 ## 常見問題 ### 策略和目標有什麼差別？ 目標是你想達到的終點（如「提升 30% 效率」），策略是達成目標的具體路線圖——包括診斷問題、選擇方向、執行連貫行動三個環節。寫著願景的 KPI 是目標，寫著「怎麼做」的行動計畫才是策略。 ### 為什麼 AI 專案的成功率這麼低？ 因為大多數企業沒有真正診斷自身問題、沒有清晰的指導方針、也缺乏聚焦的行動計畫，只是盲目投資工具。根據 MIT 和波士頓顧問公司的研究，95% 的生成式 AI 專案回報率為零，主要原因就是沒有策略、只有目標。 ### 如何分辨自己的策略是好還是壞？ 用 Rumelt 的四大病徵檢查：有沒有廢話（模糊概念）、有沒有迴避難題、有沒有把目標當策略、有沒有不可行的目標。同時問三個問題：我們的診斷是什麼、我們不做什麼、這些行動如何互相強化——答不出來就代表還沒有真正的策略。 --- 📚 同主題的其他單集 / 文章，延伸聽下去：** - [Claude 全家桶完整指南：超越基礎提問的 95% 功能](https://operation.tw/post/319/) - [AI40｜AI焦慮時代，先別急著學——用才能公式找到你已經有的東西](https://operation.tw/post/310/) - [AI36｜幸福不在更快更多，而在過得剛剛好——北歐時間管理的啟示](https://operation.tw/post/295/) 🎙 **這篇文章延伸自 Podcast《操作一下》。**想用聽的，完整一集在這裡： - [在 SoundOn 收聽這集](https://player.soundon.fm/p/aa7727c5-7aa2-4403-8a87-b91a8d842f7b/episodes/1f2798e5-9551-41e2-8d56-4764199b28af) - [在 Apple Podcast 收聽](https://podcasts.apple.com/podcast/1620760720) - [在 Spotify 收聽](https://open.spotify.com/search/AI43_%E9%96%B1%E8%AE%80%E6%93%8D%E4%BD%9C%20%7C%20%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%B8%8D%E6%98%AF%E7%9B%AE%E6%A8%99%E2%80%94%E2%80%94%E3%80%8A%E5%A5%BD%E7%AD%96%E7%95%A5%EF%BC%8E%E5%A3%9E%E7%AD%96%E7%95%A5%E3%80%8B%E7%B5%A6%E6%AF%8F%E5%80%8B%E9%96%8B%E9%81%8E%E7%84%A1%E6%95%88%E6%9C%83%E8%AD%B0%E7%9A%84%E4%BD%A0) - [瀏覽所有單集 →](https://operation.tw/podcast.html)