尽管大语言模型的采用率在美国员工中飙升了 45.9%，但宏观经济的生产力数据并未同步增长。
美国政府数据显示，继 2025 年第一季度生产率下降 1.8% 后，第二季度也仅仅回升了 2.4%。这更像是一次反弹，远非根本性的变革。
经济合作与发展组织在 2025 年 7 月也指出，生成式 AI 的影响力在各国的生产力统计中尚未显现。
如果这项技术真的让员工效率提升了10倍，那么到 2025 年中，我们应该能看到一个远比现在清晰的宏观信号。
两大核心原因：为何高采用率未带来高增长
1. 使用广泛，但认知肤浅
目前，AI 的多数应用场景仍停留在辅助性工作，比如起草邮件、总结文档和编写代码，并未触及企业的核心业务流程。
许多团队尚未重新设计工作流或调整岗位职责，来真正发挥 AI 的潜力。
微软的一项跨行业随机对照试验揭示：AI 对个人能独立完成的任务，如处理邮件，影响最显著；而涉及大量协调的团队合作，则几乎没有改变，这自然限制了整体产出的提升。
2. 技术所长，并非员工所需
员工最希望被自动化的繁琐任务，与当前 AI 技术真正擅长的领域，两者并未完全对齐。
斯坦福大学的一项研究发现，在很多场景下，AI 要么是技术还无法胜任员工的需求，要么是员工根本不希望这些环节被 AI 取代。
这种供需错配，大大削弱了 AI 部署后实际的投资回报率。
未来的路径：超越聊天框的深度变革
目前来看，生成式 AI 是一种典型的通用技术。它的巨大成功，不能单单依靠一个聊天窗口。
真正的回报，来源于一系列的补充性投资：
工作流程的彻底再造 数据基础设施的建设 以及建立值得信赖的AI自主系统
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