全球95%搞AI项目的公司，基本都凉了！

这一惊人的观点，出自MIT的一份重磅研究报告——「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」。

报告地址：https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf

谁曾想，这份令人咋舌的报告，一夜之间刷屏全网。

难道AI这么快就进入寒冬了吗？事实上，真相远比各大媒体的标题精彩。

在这份26页报告中，隐藏了一个爆炸性的事实：企业史上最快、最成功的技术应用普及，正在高管们的眼皮底下悄然发生。

虽然40%的公司都订阅了大模型服务，但90%的员工依然会选择用「个人AI工具」悄悄干活！

一位VC投资人Kasra Khalili一句话道出了真理，「AI并没有失败，而是公司内部构建系统的失败」。

报告的核心看点如下：

· 普遍的误解：新闻头条紧抓「95%的企业AI试点项目失败」，但这仅指昂贵、僵化的定制系统。而真相是：90%的员工正积极使用个人AI工具（如ChatGPT）办公，掀起了一场史上最快的技术普及浪潮。

·消费级工具完胜企业级：昂贵的企业AI工具因为「死板、无法学习、脱离实际工作流」而被员工抛弃。相反，消费级AI应用则凭借着灵活性、适应性和即时性大获全胜。

·隐藏的生产力爆发：这场自下而上的「革命」带来了巨大的、未被传统企业指标计量的生产力提升。最高的回报并非来自光鲜的营销应用，而是来自无人关注的后台自动化（如客服、文档处理），每年可为企业节省数百万美元的开支。

· 革命始于员工：报告的结论并非AI失败，而是企业采购和管理策略的失败。AI技术本身是成功的，但成功路径是「从员工到企业」，而非「从企业到员工」。企业应当停止「自建」，转向「购买」并与供应商深度合作，更重要的是，要向那90%已经找到正确使用方法的员工学习。

这背后，究竟揭示了什么现象？

各大科技巨头AI项目，在内部推行虽然步履维艰，但大多数员工早就在私下「开挂」了。

MIT报告指出，「事实上，几乎每个人都在以某种形式将LLM用于工作中」。

其中，90%的员工频繁地使用个人AI工具，比如ChatGPT、Claude等，哪怕是40%公司订阅了官方服务。

换句话说，员工使用AI频率，是企业采纳率的2倍多，这种现象被称为「影子AI经济」。

最关键的是，这些员工并非浅尝辄止，而是他们在每周的工作中，每天都会多次使用AI。

这种普及速度，直接吊打当年电子邮件、智能手机、云计算的采用频率。

报告中，有个案例太真实了：

本质原因，就在于AI生成的质量差，显而易见。

这名律师表示，「ChatGPT总能生成更优质的内容，即便我们的供应商声称他们用的是同样的基础技术」。

如今，这一现象，在各行各业普遍存在。

就连微软这样的巨头，办公室员工在家用的都是ChatGPT。

一直以来，微软不论是在公司内部，还是客户中，大力推行自家的Copilot AI，效果不如人意。

去年春天，制药巨头Amgen高调官宣引入微软Copilot后，不过1年，全员纷纷转向了ChatGPT

企业级AI系统脆弱、设计过度，与实际工作流脱节，而消费级AI工具则因灵活性、易用性、即时性，广受好评。

正如一位首席信息官对研究人员表示，「我们今年看了几十个产品演示，可能只有一两个真正有用，其余的不是华而不实的包装，就是纸上谈兵的科学项目」。

当企业高管们还在摸索内部普及AI的门道时，员工们早已破解了「AI的密码」。

那些登上新闻头版「95%失败率」，特指的是，企业委托供应商或内部开发的、昂贵且定制化的企业级AI解决方案。

这些工具，之所以推行失败，核心在于缺乏「学习能力」。

报告一针见血，企业级AI无法保存反馈、适应上下文情境，无法随着时间而改进。

直白讲，就是太难用了。

像ChatGPT这样的通用AI工具投入生产的成功率为40%，而针对特定任务的企业级工具成功率仅为5%

员工们纷纷抱怨，每次都要手动输入一堆背景信息，还不会从反馈中学习进步。

相较之下，ChatGPT之所以成功，就因为灵活且响应迅速，即便每一次对话都是一次全新的开始。

而企业级工具则显得僵化呆板，每次使用前，都需要进行繁琐的设置。

这种学习能力的差距，在员工使用AI的偏好中，又映射出另一种现象——

70%员工在处理邮件、基础分析等快速任务时，直接找AI而非同事；但对于复杂的、高风险的工作，90%员工更信任人类。

这里的关键分界线并非关乎智能的本身，而是AI与人类在记忆与适应能力上的差异。

从更深层次看，「影子经济」并不是AI失败的证据，反而揭示了，传统企业指标无法衡量的巨大生产力提升。

员工们自行搞定了官方项目的集成难题，恰恰证明了隐藏的生产力。

MIT报告称，「影子经济」表明，只要能用上灵活、响应迅速的工具，个人完全有能力跨越GenAI应用的鸿沟。

一些具备前瞻性思维的公司，已经嗅到了机会。

他们努力弥合这一差距，从员工的自发使用中学习，在采购企业级方案前，先分析哪些个人工具能真正创造价值。

不仅如此，报告还甩出了一个挑战了传统的技术观念：企业应停止尝试在内部自建AI。

数据统计显示，那些与AI供应商合作的项目，67%能成功部署，而内部自建的只有33%。

一个最成功的案例是，那些把AI初创公司当做「业务伙伴」的企业，更注重实际业务成果，需要深度定制和持续改进，而非花哨的产品演示。

放眼整个行业，也仅有科技、媒体，因AI发生了颠覆性的结构变革。

而医疗、金融、制造在内的七大主要行业，在AI应用实际上「慢半拍」。

整体表现为，AI试点频繁，但内部结构性变化微乎其微。

在医疗和能源领域，大多数高管表示，未来5年内没有裁员计划，也未预见会裁员。

这种审慎的态度并非失败，而是一种智慧。

这些暂未被颠覆的行业，正对AI的实施进行深思熟虑，而不是盲目冲入混乱的变革。

科技和媒体行业之所以发展更快，是因为它们能承受更高的风险。超80%高管预计，公司将在24个月内缩减招聘规模。

另一个需要注意的点是，企业AI预算中，有一半都砸在了销售和营销上。

然而，真正赚钱的其实是，那些不起眼的后台自动化项目。

比如，通过AI取代外包合同，企业每年能剩下200万-1000万美元的客服和文档处理成本，还能砍掉30%外包创意费用。

更牛的是，这些收益没靠裁员实现。AI工具提升了工作效率，但并未改变团队结构、预算。

MIT这份报告，并未证明AI的失败，恰恰揭示了——

那些能跨越GenAI鸿沟的公司，共同点是，加以利用能深度融合、不断优化的工具。

至于那95%没搞成的企业AI试点，其实报告已经指出了一条明路：跟着90%已摸透AI门道的员工学习。

Contextual AI创始人认为，GenAI项目失败根本原因不在模型，而是上下文重要性被忽视

一位制造业高管表示，「我们处理某些合同的速度是变快了，但仅此而已」。

显然，他未能看到全局。

处理合同的速度加快，当这一改进乘以数百万员工和成千上万的日常任务时，不就是最后大爆发的生产力？

总言之，AI革命没有失败，它正在每一次的ChatGPT对话中，悄然取得成功。

另一份来自摩根士丹利报告，也从侧面印证了AI革命并未失败的观点。

其中的一项分析称，由AI带来的颠覆性变革，或能为标普500公司每年节省9200亿美元的成本——相当于总薪酬的41%，或2026年税前利润的28%。

而这个过程，将通过削减薪酬开支（裁员、自然流失、自动化）来实现。

报告的核心观点如下：

• 预计90%的工作岗位会受到AI自动化或功能增强的影响。

• AI智能体将重塑工作任务，而人形机器人将在物流、零售等领域直接替代人工。

• 每年近万亿的效益，最终有望转化为13万亿至16万亿美元的市值增长，相当于其当前总市值的近1/4。

• AI已不再是一个投机概念，而是驱动未来十年企业盈利增长的核心引擎。

首先，在AI的冲击下，不同行业受到的影响程度也会有所不同。

比如日常消费品的分销与零售、房地产管理以及交通运输业是受冲击最大的几个行业。其中，由AI驱动的潜在生产力提升，预计将超过2026年预测收益的100%。

但对于半导体和硬件行业等，人力成本相对于其盈利而言占比较低的行业，可挖掘的AI价值潜力则相对较低。

其次，「完全自动化」与「任务级增强」之间，还是有区别的。

简单来说就是，软件应用中的AI智能体的作用，更倾向于重新分配任务，而非彻底取消岗位。

相比之下，以人形机器人形态出现的具身智能，则在物流和实体零售等行业构成了更直接的替代风险。

报告同时预测，在岗位替代的趋势下，全新的职位类别也将应运而生——从首席AI官（Chief AI Officer）到AI治理专家不一而足。

这与早期技术颠覆浪潮中，市场对程序员、IT专家和数字营销人员的需求激增如出一辙。

最后，分析师还指出，AI的全面普及可能需要数年甚至数十年的时间。

企业初期的重点将是依赖人员的自然流失和提升流程效率，而非立即进行大规模裁员，尤其是在那些由面向客户的岗位驱动收入的行业。

AI革命的浪潮已至，

总的来说，无论是从麻省理工学院深入一线的微观洞察，还是来自摩根士丹利高瞻远瞩的宏观分析，都指向了一个共同的结论——

AI革命的浪潮已至，学习并拥抱那些灵活、高效的AI工具，将会帮助你抓住这价值数万亿美元的时代机遇。

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编辑：Zero