<p><strong>在一月下旬发布的一波报告为那些在人工智能上大举投资的商业领袖带来了严峻的消息：大多数公司看到活动频繁，但对其底线几乎没有改善。</strong></p>
<p>2026 年 1 月，咨询巨头 PwC 与科技公司 Anthropic、OpenAI 和 Google 发布的研究描绘了一幅一致的图景。员工们比以往任何时候都更频繁地使用这些工具。然而，预期的成本节约和收入增长在大多数组织中并未显现。</p>
<h3>大多数高管报告没有财务收益</h3>
<p>数字讲述了一个直白的故事。PwC 对首席执行官的 2026 年调查发现，56% 的受访者在过去一年中既没有看到成本降低，也没有看到收入增加。只有 12% 的人报告在这两个领域都有所增长。</p>
<p>这个差距很重要。企业在软件许可证和培训上投入了大量资金。调查表明，问题不在于技术，而在于公司如何部署它。那些报告财务收益的高管，往往是将这些工具深度融入其运营和客户互动活动中的两到三倍，而不仅仅是分发软件账户。</p>
<p>仅仅增加用户数量并不能转化为更好的财务表现。公司需要重新设计工作流程，而不仅仅是分发新工具。</p>
<p>那么，如果仅仅计算活跃用户没有效果，公司应该衡量什么呢？Anthropic 在 1 月 15 日发布的研究提出了跟踪其称之为 “经济原语” 的建议，即人们分配给这些系统的任务类型和难度。</p>
<p>任务类型之间的差异很重要。让系统总结一封电子邮件几乎不需要复杂的操作，节省的时间也微乎其微。而委派一个复杂的多步骤编码项目则代表了真正的劳动替代。Anthropic 的研究显示，软件开发请求平均需要 3.3 小时的相当于人类工作的时间，而个人行政任务仅需 1.8 小时。</p>
<p>商业经理需要超越简单的登录用户数量统计。他们需要知道实际完成了什么样的工作。高频率的琐碎任务意味着浪费金钱。专注于复杂任务的使用则意味着真正的生产力提升。</p>
<p>OpenAI 在 1 月 21 日发布的分析支持了这一论点。该公司识别出一种称为 “能力过剩” 的现象，即这些系统能够完成的任务与人们实际使用它们的方式之间的不匹配。</p>
<p>两个发现尤为突出。首先，重度用户使用高级功能的频率是普通用户的七倍，特别是在复杂推理能力方面。其次，当 OpenAI 检查 70 多个国家的使用模式时，他们发现人们使用这些高级功能的强度存在三倍的差异。</p>
<p>这创造了一种新的竞争动态。在那些工人知道如何充分利用这些能力的地区，企业将优于以不那么复杂的方式使用相同软件的竞争对手。仅仅具备数字素养是不够的。工人需要研究人员所称的 “代理流利性”，即委派复杂多步骤任务的能力。</p>
<p>Google 在 1 月 20 日对其 Workspace 软件的更新解决了另一个测量挑战。该业务现在在管理员仪表板中显示全面的使用分析，包括哪些团队在使用功能以及使用频率。</p>
<p>这一变化很重要。它将支出转变为财务部门可以监控和审计的类别。仪表板提供的利用数据可以支持或反驳经理关于效率提升的说法。</p>
<h3>商业领袖的五个优先事项</h3>
<p>高管们应该采取哪些不同的行动？行业分析师建议五个优先事项：</p>
<ol>
<li>不要将使用与价值混淆</li>
<li>审计项目的任务复杂性，而不是用户数量</li>
<li>建立将使用与业务结果关联的跟踪系统</li>
<li>为工作流程重设计预算，而不仅仅是软件采购</li>
<li>研究那 12% 报告真实财务收益的企业。</li>
</ol>
<p>财务官员可能需要在接下来的三个月内统一报告损益影响。软件供应商之间可能会竞争，使其测量技术成为行业规范。监管机构也可能会要求提供有关这些系统自主运作程度及其安全措施的数据。</p>
<p>这一批研究传达的信息很明确。实验阶段已经结束。公司现在面临着展示其投资具体回报的压力。</p>
<p>在一个限量 1000 名成员的独家加密交易社区中申请您的免费席位。</p>

<p>最近的一项普华永道调查显示，尽管人工智能工具的使用增加，56% 的高管报告称没有从人工智能的采用中获得财务收益。公司被敦促重新思考其部署策略，关注任务复杂性而非用户数量。分析师建议跟踪将使用情况与业务成果联系起来的系统，并为工作流程重设计预算。调查结果强调了企业在人工智能投资上需要展示切实回报的必要性，因为实验阶段已结束，迫切需要可衡量的结果</p>

<p><strong>A wave of reports released in late January has delivered sobering news for business leaders who have bet big on artificial intelligence: most companies are seeing lots of activity but little improvement to their bottom line.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>在一月下旬发布的一波报告为那些在人工智能上大举投资的商业领袖带来了严峻的消息：大多数公司看到活动频繁，但对其底线几乎没有改善。</strong></p>
</div><p>Studies published in January 2026 by consulting giant PwC, along with tech companies Anthropic, OpenAI, and Google, paint a consistent picture. Workers are using these tools more than ever. However, the expected cost savings and revenue bumps have not shown up for most organizations.</p>
<div class="lb-trans"><p>2026 年 1 月，咨询巨头 PwC 与科技公司 Anthropic、OpenAI 和 Google 发布的研究描绘了一幅一致的图景。员工们比以往任何时候都更频繁地使用这些工具。然而，预期的成本节约和收入增长在大多数组织中并未显现。</p>
</div><h3>Majority of executives report no financial gains</h3>
<div class="lb-trans"><h3>大多数高管报告没有财务收益</h3>
</div><p>The numbers tell a blunt story. PwC’s 2026 survey of chief executives found that 56% saw neither lower costs nor higher revenue over the past year. Just 12% reported gains in both areas.</p>
<div class="lb-trans"><p>数字讲述了一个直白的故事。PwC 对首席执行官的 2026 年调查发现，56% 的受访者在过去一年中既没有看到成本降低，也没有看到收入增加。只有 12% 的人报告在这两个领域都有所增长。</p>
</div><p>That gap matters. Businesses have spent heavily on software licenses and training. The survey suggests the problem isn’t the technology but how companies are deploying it. Executives who did report financial benefits were two to three times more likely to have woven these tools deeply into their operations and customer-facing activities, rather than just handing out software accounts.</p>
<div class="lb-trans"><p>这个差距很重要。企业在软件许可证和培训上投入了大量资金。调查表明，问题不在于技术，而在于公司如何部署它。那些报告财务收益的高管，往往是将这些工具深度融入其运营和客户互动活动中的两到三倍，而不仅仅是分发软件账户。</p>
</div><p>Simply adding more users doesn’t translate to better financial performance. Companies need to redesign how work gets done, not just distribute new tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>仅仅增加用户数量并不能转化为更好的财务表现。公司需要重新设计工作流程，而不仅仅是分发新工具。</p>
</div><p>So if counting active users doesn’t work, what should companies measure? Anthropic released findings on January 15 that propose tracking what it calls “economic primitives”, the type and difficulty of tasks people assign to these systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>那么，如果仅仅计算活跃用户没有效果，公司应该衡量什么呢？Anthropic 在 1 月 15 日发布的研究提出了跟踪其称之为 “经济原语” 的建议，即人们分配给这些系统的任务类型和难度。</p>
</div><p>The difference between task types matters. Having a system summarize an email requires little sophistication and saves minimal time. Delegating a complex, multi-step coding project represents genuine labor replacement. Anthropic’s research shows software development requests average 3.3 hours of equivalent human work, while personal administrative tasks clock in at just 1.8 hours.</p>
<div class="lb-trans"><p>任务类型之间的差异很重要。让系统总结一封电子邮件几乎不需要复杂的操作，节省的时间也微乎其微。而委派一个复杂的多步骤编码项目则代表了真正的劳动替代。Anthropic 的研究显示，软件开发请求平均需要 3.3 小时的相当于人类工作的时间，而个人行政任务仅需 1.8 小时。</p>
</div><p>Business managers need to look beyond simple headcounts of who logged in. They need to know what kind of work is actually getting done. High usage of trivial tasks equals wasted money. Focused use on complicated tasks equals real productivity gains.</p>
<div class="lb-trans"><p>商业经理需要超越简单的登录用户数量统计。他们需要知道实际完成了什么样的工作。高频率的琐碎任务意味着浪费金钱。专注于复杂任务的使用则意味着真正的生产力提升。</p>
</div><p>OpenAI’s analysis, published January 21, backs up this argument. The company identified what it calls a “capability overhang”, a mismatch between what these systems can accomplish and how people actually use them.</p>
<div class="lb-trans"><p>OpenAI 在 1 月 21 日发布的分析支持了这一论点。该公司识别出一种称为 “能力过剩” 的现象，即这些系统能够完成的任务与人们实际使用它们的方式之间的不匹配。</p>
</div><p>Two findings stand out. First, the heaviest users tap into advanced features, particularly sophisticated reasoning capabilities, seven times more often than typical users. Second, when OpenAI examined usage patterns across more than 70 countries, they found a threefold difference in how intensively people employ these advanced features.</p>
<div class="lb-trans"><p>两个发现尤为突出。首先，重度用户使用高级功能的频率是普通用户的七倍，特别是在复杂推理能力方面。其次，当 OpenAI 检查 70 多个国家的使用模式时，他们发现人们使用这些高级功能的强度存在三倍的差异。</p>
</div><p>This creates a new competitive dynamic. Companies operating in regions where workers know how to leverage full capabilities will outperform rivals using the same software in less sophisticated ways. Digital literacy alone isn’t enough. Workers need what researchers call “agentic fluency”, the ability to delegate complex, multi-step tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>这创造了一种新的竞争动态。在那些工人知道如何充分利用这些能力的地区，企业将优于以不那么复杂的方式使用相同软件的竞争对手。仅仅具备数字素养是不够的。工人需要研究人员所称的 “代理流利性”，即委派复杂多步骤任务的能力。</p>
</div><p>Google’s January 20 update to its Workspace software addresses another measurement challenge. The business now shows comprehensive usage analytics, including which teams are using features and how frequently, directly in administrator dashboards.</p>
<div class="lb-trans"><p>Google 在 1 月 20 日对其 Workspace 软件的更新解决了另一个测量挑战。该业务现在在管理员仪表板中显示全面的使用分析，包括哪些团队在使用功能以及使用频率。</p>
</div><p>This change is important. It transforms spending into a category that finance departments can monitor and audit. The dashboard offers utilization data to support or refute a manager’s claim of increased efficiency.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一变化很重要。它将支出转变为财务部门可以监控和审计的类别。仪表板提供的利用数据可以支持或反驳经理关于效率提升的说法。</p>
</div><h3>Five priorities for business leaders</h3>
<div class="lb-trans"><h3>商业领袖的五个优先事项</h3>
</div><p>What actions should executives take differently? Five priorities are suggested by industry analysts:</p>
<div class="lb-trans"><p>高管们应该采取哪些不同的行动？行业分析师建议五个优先事项：</p>
</div><ol>
<li>Stop confusing usage with value</li>
<li>Audit projects for task complexity rather than user counts</li>
<li>Put in place tracking systems that link usage to business outcomes</li>
<li>Budget for workflow redesign rather than just software purchases</li>
<li>Research the 12% of businesses that report real financial gains.</li>
</ol>
<div class="lb-trans"><ol>
<li>不要将使用与价值混淆</li>
<li>审计项目的任务复杂性，而不是用户数量</li>
<li>建立将使用与业务结果关联的跟踪系统</li>
<li>为工作流程重设计预算，而不仅仅是软件采购</li>
<li>研究那 12% 报告真实财务收益的企业。</li>
</ol>
</div><p>Financial officials will likely need uniform reporting on profit-and-loss effects during the next three months. There will probably be competition among software suppliers to make their measurement techniques industry norms.Regulators may also request data on how autonomously these systems operate and what safety measures are in place.</p>
<div class="lb-trans"><p>财务官员可能需要在接下来的三个月内统一报告损益影响。软件供应商之间可能会竞争，使其测量技术成为行业规范。监管机构也可能会要求提供有关这些系统自主运作程度及其安全措施的数据。</p>
</div><p>The message from this batch of studies is clear. The experimental phase is over. Companies now face pressure to show concrete returns on their investments.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一批研究传达的信息很明确。实验阶段已经结束。公司现在面临着展示其投资具体回报的压力。</p>
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普华永道的调查显示，大多数高管表示，采用人工智能并未带来财务上的收益