<p><strong>在一月下旬發佈的一波報告為那些在人工智能上大舉投資的商業領袖帶來了嚴峻的消息：大多數公司看到活動頻繁，但對其底線幾乎沒有改善。</strong></p>
<p>2026 年 1 月，諮詢巨頭 PwC 與科技公司 Anthropic、OpenAI 和 Google 發佈的研究描繪了一幅一致的圖景。員工們比以往任何時候都更頻繁地使用這些工具。然而，預期的成本節約和收入增長在大多數組織中並未顯現。</p>
<h3>大多數高管報告沒有財務收益</h3>
<p>數字講述了一個直白的故事。PwC 對首席執行官的 2026 年調查發現，56% 的受訪者在過去一年中既沒有看到成本降低，也沒有看到收入增加。只有 12% 的人報告在這兩個領域都有所增長。</p>
<p>這個差距很重要。企業在軟件許可證和培訓上投入了大量資金。調查表明，問題不在於技術，而在於公司如何部署它。那些報告財務收益的高管，往往是將這些工具深度融入其運營和客户互動活動中的兩到三倍，而不僅僅是分發軟件賬户。</p>
<p>僅僅增加用户數量並不能轉化為更好的財務表現。公司需要重新設計工作流程，而不僅僅是分發新工具。</p>
<p>那麼，如果僅僅計算活躍用户沒有效果，公司應該衡量什麼呢？Anthropic 在 1 月 15 日發佈的研究提出了跟蹤其稱之為 “經濟原語” 的建議，即人們分配給這些系統的任務類型和難度。</p>
<p>任務類型之間的差異很重要。讓系統總結一封電子郵件幾乎不需要複雜的操作，節省的時間也微乎其微。而委派一個複雜的多步驟編碼項目則代表了真正的勞動替代。Anthropic 的研究顯示，軟件開發請求平均需要 3.3 小時的相當於人類工作的時間，而個人行政任務僅需 1.8 小時。</p>
<p>商業經理需要超越簡單的登錄用户數量統計。他們需要知道實際完成了什麼樣的工作。高頻率的瑣碎任務意味着浪費金錢。專注於複雜任務的使用則意味着真正的生產力提升。</p>
<p>OpenAI 在 1 月 21 日發佈的分析支持了這一論點。該公司識別出一種稱為 “能力過剩” 的現象，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的不匹配。</p>
<p>兩個發現尤為突出。首先，重度用户使用高級功能的頻率是普通用户的七倍，特別是在複雜推理能力方面。其次，當 OpenAI 檢查 70 多個國家的使用模式時，他們發現人們使用這些高級功能的強度存在三倍的差異。</p>
<p>這創造了一種新的競爭動態。在那些工人知道如何充分利用這些能力的地區，企業將優於以不那麼複雜的方式使用相同軟件的競爭對手。僅僅具備數字素養是不夠的。工人需要研究人員所稱的 “代理流利性”，即委派複雜多步驟任務的能力。</p>
<p>Google 在 1 月 20 日對其 Workspace 軟件的更新解決了另一個測量挑戰。該業務現在在管理員儀表板中顯示全面的使用分析，包括哪些團隊在使用功能以及使用頻率。</p>
<p>這一變化很重要。它將支出轉變為財務部門可以監控和審計的類別。儀表板提供的利用數據可以支持或反駁經理關於效率提升的説法。</p>
<h3>商業領袖的五個優先事項</h3>
<p>高管們應該採取哪些不同的行動？行業分析師建議五個優先事項：</p>
<ol>
<li>不要將使用與價值混淆</li>
<li>審計項目的任務複雜性，而不是用户數量</li>
<li>建立將使用與業務結果關聯的跟蹤系統</li>
<li>為工作流程重設計預算，而不僅僅是軟件採購</li>
<li>研究那 12% 報告真實財務收益的企業。</li>
</ol>
<p>財務官員可能需要在接下來的三個月內統一報告損益影響。軟件供應商之間可能會競爭，使其測量技術成為行業規範。監管機構也可能會要求提供有關這些系統自主運作程度及其安全措施的數據。</p>
<p>這一批研究傳達的信息很明確。實驗階段已經結束。公司現在面臨着展示其投資具體回報的壓力。</p>
<p>在一個限量 1000 名成員的獨家加密交易社區中申請您的免費席位。</p>

<p>最近的一項普華永道調查顯示，儘管人工智能工具的使用增加，56% 的高管報告稱沒有從人工智能的採用中獲得財務收益。公司被敦促重新思考其部署策略，關注任務複雜性而非用户數量。分析師建議跟蹤將使用情況與業務成果聯繫起來的系統，併為工作流程重設計預算。調查結果強調了企業在人工智能投資上需要展示切實回報的必要性，因為實驗階段已結束，迫切需要可衡量的結果</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>在一月下旬發佈的一波報告為那些在人工智能上大舉投資的商業領袖帶來了嚴峻的消息：大多數公司看到活動頻繁，但對其底線幾乎沒有改善。</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，諮詢巨頭 PwC 與科技公司 Anthropic、OpenAI 和 Google 發佈的研究描繪了一幅一致的圖景。員工們比以往任何時候都更頻繁地使用這些工具。然而，預期的成本節約和收入增長在大多數組織中並未顯現。</p>
</div><h3>Majority of executives report no financial gains</h3>
<div class="lb-trans"><h3>大多數高管報告沒有財務收益</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>數字講述了一個直白的故事。PwC 對首席執行官的 2026 年調查發現，56% 的受訪者在過去一年中既沒有看到成本降低，也沒有看到收入增加。只有 12% 的人報告在這兩個領域都有所增長。</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>這個差距很重要。企業在軟件許可證和培訓上投入了大量資金。調查表明，問題不在於技術，而在於公司如何部署它。那些報告財務收益的高管，往往是將這些工具深度融入其運營和客户互動活動中的兩到三倍，而不僅僅是分發軟件賬户。</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>僅僅增加用户數量並不能轉化為更好的財務表現。公司需要重新設計工作流程，而不僅僅是分發新工具。</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>那麼，如果僅僅計算活躍用户沒有效果，公司應該衡量什麼呢？Anthropic 在 1 月 15 日發佈的研究提出了跟蹤其稱之為 “經濟原語” 的建議，即人們分配給這些系統的任務類型和難度。</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>任務類型之間的差異很重要。讓系統總結一封電子郵件幾乎不需要複雜的操作，節省的時間也微乎其微。而委派一個複雜的多步驟編碼項目則代表了真正的勞動替代。Anthropic 的研究顯示，軟件開發請求平均需要 3.3 小時的相當於人類工作的時間，而個人行政任務僅需 1.8 小時。</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>商業經理需要超越簡單的登錄用户數量統計。他們需要知道實際完成了什麼樣的工作。高頻率的瑣碎任務意味着浪費金錢。專注於複雜任務的使用則意味着真正的生產力提升。</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 日發佈的分析支持了這一論點。該公司識別出一種稱為 “能力過剩” 的現象，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>兩個發現尤為突出。首先，重度用户使用高級功能的頻率是普通用户的七倍，特別是在複雜推理能力方面。其次，當 OpenAI 檢查 70 多個國家的使用模式時，他們發現人們使用這些高級功能的強度存在三倍的差異。</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>這創造了一種新的競爭動態。在那些工人知道如何充分利用這些能力的地區，企業將優於以不那麼複雜的方式使用相同軟件的競爭對手。僅僅具備數字素養是不夠的。工人需要研究人員所稱的 “代理流利性”，即委派複雜多步驟任務的能力。</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 日對其 Workspace 軟件的更新解決了另一個測量挑戰。該業務現在在管理員儀表板中顯示全面的使用分析，包括哪些團隊在使用功能以及使用頻率。</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>這一變化很重要。它將支出轉變為財務部門可以監控和審計的類別。儀表板提供的利用數據可以支持或反駁經理關於效率提升的説法。</p>
</div><h3>Five priorities for business leaders</h3>
<div class="lb-trans"><h3>商業領袖的五個優先事項</h3>
</div><p>What actions should executives take differently? Five priorities are suggested by industry analysts:</p>
<div class="lb-trans"><p>高管們應該採取哪些不同的行動？行業分析師建議五個優先事項：</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>不要將使用與價值混淆</li>
<li>審計項目的任務複雜性，而不是用户數量</li>
<li>建立將使用與業務結果關聯的跟蹤系統</li>
<li>為工作流程重設計預算，而不僅僅是軟件採購</li>
<li>研究那 12% 報告真實財務收益的企業。</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>財務官員可能需要在接下來的三個月內統一報告損益影響。軟件供應商之間可能會競爭，使其測量技術成為行業規範。監管機構也可能會要求提供有關這些系統自主運作程度及其安全措施的數據。</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>這一批研究傳達的信息很明確。實驗階段已經結束。公司現在面臨着展示其投資具體回報的壓力。</p>
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<div class="lb-trans"><p>在一個限量 1000 名成員的獨家加密交易社區中申請您的免費席位。</p>
</div>

普華永道的調查顯示，大多數高管表示，採用人工智能並未帶來財務上的收益