根据报告，由丹·艾夫斯（Dan Ives）领导的分析师在週五的投资人说明中表示，这或许是本週早些时候Wedbush Securities颠覆性科技会议讨论中最重要的发现。

分析师从活动中的高层透露，企业投资於 AI 试点时，却没有衡量成功的框架，且若没有这样的框架，他们很可能会遇到投资合理性、辨识有效方法及建立组织对 AI 决策信心的困难。

Ives表示：「许多高阶主管指出，客户感受到董事会和财务长对AI实际回报的压力增加，无法回答这个问题，成為长期技术建设投资的真正障碍。」

PYMNTS 执行长 Karen Webster 於九月写道，PYMNTS Intelligence 发现大多数企业主管对於何时能从生成式 AI 投资中获得正面回报，抱持现实的期待。

超过八成受访的高管表示，这可能需要三到十年。

韦伯斯特写道：「这些企业高层也明白，大规模转型通常不会在可预测的时间表上发生，也不会期待立即或直接获得『数百万』的回报。」

另一份PYMNTS情报报告《企业AI準备度差距：公司数据揭示的真正扩展障碍》发现，当被问及组织準备度还是AI技术能力是AI表现最大限制时，71%的受访者指出组织的人员、流程或资料準备度。

高层指出，平均有四到五种组织障碍限制 AI 表现，其中最常见的瓶颈是资料品质、预算限制与治理流程。

报告指出：「高层同时指出多项障碍，零散解决问题无法奏效。」「同时提升资料品质、釐清责任、解决人才缺口，并重新思考预算，充分发挥跨职能的人工智慧操作模型。」