1 月下旬發佈的一系列報告給那些在人工智能領域投入巨資的商業領袖們帶來了令人警醒的消息：大多數公司雖然業務活動很多，但利潤卻幾乎沒有改善。
諮詢巨頭普華永道 (PwC)與科技公司 Anthropic、OpenAI 和谷歌於 2026 年 1 月聯合發佈的研究報告描繪了一幅一致的圖景：員工比以往任何時候都更頻繁地使用這些工具。然而，大多數企業並未獲得預期的成本節約和收入增長。
大多數高管表示沒有經濟收益
數據揭示了一個殘酷的現實。普華永道2026年首席執行官調查發現，56%的首席執行官表示，過去一年中，成本和收入均未下降，只有12%的首席執行官表示兩方面都有所增長。
這種差距至關重要。企業在軟件許可和培訓方面投入巨資。調查顯示，問題不在於技術本身，而在於企業如何部署技術。那些報告從中獲益的高管，更有可能將這些工具深度融入到運營和客戶互動活動中，而不是僅僅發放軟件賬戶，其可能性是其他高管的兩到三倍。
僅僅增加用戶數量並不能轉化為更好的財務業績。公司需要重新設計工作流程，而不僅僅是分發新工具。
如果統計活躍用戶數量行不通，企業應該衡量什麼呢？Anthropic 於 1 月 15 日發佈的研究結果建議追蹤其所謂的“經濟基元”，即人們分配給這些系統的任務類型和難度。
任務類型之間的差異至關重要。編寫一個系統來總結電子郵件所需的技術並不複雜，節省的時間也微乎其微。而委託他人完成一個複雜的、多步驟的編碼項目則真正實現了人力替代。Anthropic 的研究表明，軟件開發請求平均相當於 3.3 小時的人工工作量，而個人行政任務僅需 1.8 小時。
企業管理者不能僅僅關注登錄人數，而應該瞭解實際完成的工作類型。大量使用瑣碎任務意味著浪費資金，而將資源集中用於複雜任務才能真正提高生產力。
OpenAI於1月21日發佈的分析報告也支持了這一論點。該公司指出存在所謂的“能力過剩”，即這些系統能夠完成的任務與人們實際使用它們的方式之間存在不匹配。
兩項發現尤為突出。首先，重度用戶使用高級功能（尤其是複雜的推理功能）的頻率是普通用戶的七倍。其次， OpenAI 對 70 多個國家/地區的用戶使用模式進行分析後發現，不同用戶使用這些高級功能的強度存在三倍差異。
這造就了一種新的競爭格局。在員工能夠充分發揮自身能力的地區運營的公司，將比那些使用相同軟件但操作方式較為簡單的競爭對手更具競爭力。僅僅具備數字素養是不夠的。員工還需要研究人員所說的“自主性”，即委派複雜、多步驟任務的能力。
谷歌於1月20日對其Workspace軟件進行了更新，解決了另一項衡量難題。現在，企業可以直接在管理員控制面板中查看全面的使用情況分析，包括哪些團隊正在使用各項功能以及使用頻率。
這一改變至關重要。它將支出轉化為財務部門可以監控和審計的類別。儀表盤提供使用情況數據，以佐證或反駁管理者關於效率提升的說法。
商業領袖的五項優先事項
高管們應該採取哪些不同的行動？行業分析師提出了五項優先事項：
- 不要將用途與價值混淆。
- 審計項目時應關注任務複雜度而非用戶數量。
- 建立跟蹤系統，將使用情況與業務成果聯繫起來
- 預算應用於工作流程重新設計，而不僅僅是購買軟件。
- 研究一下那 12% 實現了實際財務收益的企業。
未來三個月，財務官員可能需要統一的損益報告標準。軟件供應商之間可能會展開競爭，力求使其測量技術成為行業標準。監管機構也可能要求提供相關數據，說明這些系統的自主運行程度以及已採取的安全措施。
這批研究傳遞的信息很明確：實驗階段已經結束。企業現在面臨著拿出切實投資回報的壓力。
