在參與OpenAI、Google、Amazon的50個AI項目後，他們總結出了大多數AI產品失敗的原因
核心觀點：「痛苦是新的護城河」
根據36氪報導，參與OpenAI、Google與Amazon超過50個AI專案的團隊指出，大多數AI產品失敗的關鍵原因，並非技術不足，而是方法論錯誤。
主要失敗原因
- 沿用傳統軟體思維：從傳統軟體公司轉型做AI的團隊，失敗率是AI原生團隊的三倍，問題不在技術，而在開發方法論。
- 過度追求自動化代理：一開始就想打造全自動agent，結果問題過多、除錯不完，最終只能關閉產品。
- 不理解工作流程就硬套AI：企業內部資料與分類系統往往不完善，若未理解實際流程就強行套用AI，將導致系統無法有效運作。
開發建議
專家建議透過「代理階梯」策略，逐步建立用戶信任，並採用「持續校準」的開發方式，避免因過度理想化而導致產品崩塌。
產業觀察
市場普遍認為，許多企業不敢將AI產品真正推向終端用戶，是因為不確定系統穩定性，也不願讓用戶暴露在潛在風險之下。