大多數首席執行官表示AI未提升收入或降低成本：調查洞察

人工智慧工具在工作場所中無處不在，從撰寫電子郵件到生成代碼。然而，對於許多公司來說，財務回報還未到來。

在2026年1月發布的新調查顯示，人工智慧使用與實際業務成果之間的差距正在擴大。

雖然員工比以往更積極地進行實驗，但大多數首席執行官表示，人工智慧並未提高收入或降低成本。

關鍵要點

• 56% 的 CEO 報告顯示，AI 投資未帶來營收增長或成本節省。

• 財務收益只有在人工智慧嵌入核心工作流程時才會出現。

• 衡量任務質量比計算 AI 使用者更為重要。

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為什麼大多數人工智慧投資無法獲利

最近來自PwC的數據清楚地描繪出高管們的挫折感。在其2026年首席執行官調查中，56%的受訪者表示，過去一年中，人工智慧並未帶來更高的收入或更低的成本。儘管廣泛採用，僅有12%的人在這兩方面都報告了成功。

這個結果並不意味著人工智慧工具是完全失敗的。相反，問題出在公司如何部署它們。

許多組織將人工智慧視為生產力的附加功能，而不是結構性變革。在不重新設計工作流程的情況下，僅僅提供員工使用工具，通常無法改善財務指標。

公司錯誤的地方

• AI 在不改變工作方式的情況下被添加進來。

• 成功是由登錄次數來衡量，而不是結果。

• 支出重點集中在許可證上，而非重新設計。

在看到財務利益的高管中，有2到3倍的人更可能將人工智慧整合到面向客戶的工作和決策中。

這些公司重新思考了流程，而不是在現有系統上增添工具。這一差別顯示出，人工智慧的價值來自於轉型，而非實驗。

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任務複雜度比使用更重要

另一個重要的見解來自Anthropic的研究與OpenAI. 他們的研究結果表明，並非所有的人工智慧使用都是相同的。

分配給人工智慧的任務類型決定了它是否能創造真正的價值，或者僅僅是節省幾分鐘的時間。

人類學介紹了跟踪經濟基元的概念。這意味著測量任務的難度和深度，而不是人工智慧使用的頻率。結果令人驚訝。

任務類型節省的時間

• 軟體開發任務平均節省了3.3小時

• 行政任務節省了大約 1.8 小時

使用AI 用於總結電子郵件或重寫備註感覺很有生產力，但帶來的財務影響有限。

將複雜的多步驟工作委派出去能產生更強的回報。然而，許多員工卻始終停留在基本任務上。

OpenAI 也識別了一種能力過剩。這描述了 AI 系統的能力與人們實際使用它們之間的差距。

重度使用者依賴進階推理功能的頻率是一般使用者的7倍，造成日益擴大的效能差距。

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全球使用差距和測量問題

AI 採用在不同地區和技能水平的情況下，看起來非常不同。來自 70 多個國家的 OpenAI 數據揭示了高級功能使用的 3 倍差距。擁有更精通 AI 團隊的公司即使使用相同的工具，也能獲得優勢。

這個差距突顯了另一個問題：測量不準確。許多公司無法將人工智慧的使用與盈虧結果聯繫起來。沒有明確的數據，執行長們很難證明支出合理性或改進策略。

什麼是更好衡量的樣子

• 追踪哪些團隊使用進階功能

• 將 AI 活動與收入或成本指標聯繫起來

• 審計任務的複雜性，不是活動的數量

谷歌最近通過向其工作區管理儀表板添加詳細的使用分析來解決此問題。

這些工具允許財務團隊查看 AI 功能是否實際被使用以及是由誰使用的。隨著監督加強，這種透明度可能很快成為標準。

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在2026年，CEO應該採取的不同做法

這些調查的訊息不是要放棄人工智慧，而是要成熟其使用。實驗階段即將結束，公司現在面臨顯示實際回報的壓力。分析師指出，領導者應該專注於幾個優先事項。

執行官的實用優先事項

• 停止將使用與價值等同起來

• 專注於高複雜度任務

• 預算用於工作流程重設，而不僅僅是軟體

• 研究12%實現的真實增長

是普華永道（PricewaterhouseCoopers）的縮寫，這是一家全球知名的專業服務公司，提供審計、稅務和顧問等服務。也注意到許多公司缺乏基本的人工智慧基礎，包括清晰的發展路線圖和內部專業知識。

將更多資金投入工具而不修補這些缺口，無法改變結果。隨著投資者越來越擔心人工智慧泡沫，財務紀律變得不可避免。

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結論

最新的調查揭示了有關企業人工智慧採用的令人警醒的事實。儘管投入巨資且使用量上升，大多數首席執行官並未看到對收入或成本的顯著影響。

問題不在於技術本身，而在於它是如何被部署、測量和管理的。

隨著數位工具變得越來越強大，公司必須要求清晰度、責任感和實際成果。這一原則不僅適用於人工智慧，也適用於加密交易等領域。

平台如比特如（Bitrue）專注於通過結合強大的安全性和清晰的性能工具來實現更簡單和更安全的加密交易。

在一個結果比炒作更重要的環境中，選擇以透明度為建立基礎的平台可以產生巨大差異。

常見問題解答

為什麼大多數首席執行官對人工智能的回報感到不滿？

因為人工智慧通常用於低價值的任務，而不改變核心商業流程。

有多少百分比的執行長沒有看到人工智慧的財務增長？

約 56% 的人報告稱沒有從人工智慧中獲得收入增長或成本節省。

哪些AI任務創造了最多價值？

複雜的任務，如軟體開發，產生的影響遠超過基本的行政工作。

AI的採用仍在持續增長嗎？

是的，使用率正在上升，但是大多數公司的財務結果仍然有限。

AI在未來仍然能夠提供回報嗎？

是的，但前提是公司重新設計工作流程並正確衡量結果。

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