本周一，OpenAI发布了2025年《企业人工智能发展现状》报告，报告统计了超过100万家企业的使用数据。报告中提到，企业对AI的应用热情高涨，在过去一年里，各个组织的推理消耗量激增320倍，ChatGPT所收到的消息量翻了8倍。
与此同时，波士顿咨询公司一个月前的调研显示，中国企业的AI采用率高达87%，远超全球72%的平均水平，一线员工的使用率更是达到了81%。这股自下而上的热潮，也说明AI技术应用已经在全球各大企业范围内深度渗透。
OpenAI披露的另一个数据也十分令人在意。报告显示，75%的员工认为AI让工作更快、更顺畅，平均每天节省了40到60分钟时间。相比技术本身的突飞猛进，这样的时间收益显得颇为“克制”。OpenAI的统计还指出，“前沿用户”每周能节省超过10小时的时间，而他们的AI使用频率是普通员工的6倍。
显然，不同岗位上AI的价值并未平均分配。大多数员工依然停留在浅层使用阶段，获得的只是有限的便利，而不是我们期待的“生产力革命”。
问题随之而来。企业投入巨大、员工使用积极，为什么多数人最后只不过是节省了不到1小时时间？如果AI只是让员工少忙一会儿，而非推动业务质变，花在AI套餐上的这笔投入真的值得吗？
一、高使用率下，AI工具提效有限
笔者查阅了近期公布的几份AI使用情况报告，这些报告基本在一件事上达成了共识：AI的使用量在激增，任务类型在拓展，员工的主观认可度在上升。
- 75% 员工认为效率或质量提升
- 75% 员工能够完成过去不会的任务（编程、分析、自动化）
- 数据岗、技术岗平均节省 60–80 分钟
- 亚太地区78%的员工每周都会使用AI
但为什么企业整体并没有出现“生产力爆炸”？
笔者认为，核心原因在于目前的AI应用，绝大多数停留在“任务级”的辅助，只是把一件事情做快、做准，例如写邮件、整理文档、写代码、做表格。《哈佛商业评论》的一项研究也提到，大多数专业场景下的AI应用不过是“表面功夫型工作”，即那些“看似合格，却缺乏推动特定任务实质性进展的核心价值”的工作内容。
也就是说，AI所提升的效率，只是加速过去那些低效的工作形态，而不是创造新的生产力。即使节省了时间，这些时间也未必能转化为收入、利润或企业价值，而是被组织内部的旧流程和工作模式消耗掉。
如今的多数企业仍将AI用作辅助工具，简单嵌入现有工作流，还没有对核心业务流程做任何调整。AI技术的确显著提升了单个员工的工作效率，但就如Gartner高级顾问李彬所说，AI省下的时间会被碎片化会议、流程瓶颈、协作所消耗，最终能转化为企业实际价值的部分微乎其微。
波士顿咨询公司给出的数据也佐证了这一点。尽管中国中层管理者的AI使用率高达92%，但整个亚太地区仅有57%的受访企业为了适用AI调整了相应流程，这个数据远低于全球领先企业的70%。在笔者看来，企业要想突破瓶颈，不能只停留在工具部署，更需要通过配套的技术调整、流程重塑和组织变革，让AI的高使用率创造出高价值。
二、从“辅助工具”到“智能代理”的角色进化
尽管时间上的平均收益有限，但少数前沿用户和未来型企业也收获了远超平均值的回报。
OpenAI的数据表明，前沿用户的AI使用量是普通员工的6倍，他们每周通过AI节省10小时以上；前沿企业中，每名员工发送的信息量是其他企业的2倍。
企业层面也出现了同样的分化。波士顿咨询公司的调研报告中也提到，仅约5%的“未来型企业”通过流程重塑充分释放了AI价值，它们的营收增长、成本节约、创新速度等关键指标是普通企业的两倍以上。
也就是说，差距的存在不是因为模型，而是因为“使用深度”。前沿用户把AI当作协作者，让多模型协作完成复杂任务，而不是只把AI用作搜索引擎或辅助工具。
笔者认为，从工具时代走向代理时代，是各大科技公司给出的共同方向。微软在今年的一份工作趋势报告中也指出，企业正开始以人类+Agent团队的方式重塑架构，AI逐渐以Agent的形式影响着企业的发展。未来的工作方式，不再是员工亲自操作每一个步骤，而是作为“代理主管（Agent Boss）”去指挥AI Agent团队来完成跨系统、多步骤的复杂任务。
要做到这一点，企业必须从“人主导、AI辅助”的模式，向“原生型AI组织”进化。企业需要重新设计组织结构和人机协作比例，将AI能力嵌入核心业务链条，以业务目标为导向，而非停留在辅助生成的表层。波士顿咨询公司的中国区负责人吴学霖也表示，仅靠部署AI工具，通常只能带来5%-10%的生产率提升，而通过业务重塑，能实现30%-40%的跨越式增长，这也正是“未来型企业”和“普通企业”出现分层的原因。
结语：AI 的终极价值，在于重构而非省时
科技的终极价值从来不是节省时间，而是让时间创造更大的价值。
未来的生产力提升，不取决于模型本身有多强，而取决于如何围绕这些模型重新设计我们的工作方式。我们终将从AI的使用者升级为管理者，让技术成为能力的延伸而非替代。正如那些前沿用户所证明的，AI的最大价值不是帮我们少干活，而是让我们能做更有价值的事。
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