沒有回報(bào)，誰會每個月都上交 AI「月租」呢？

當(dāng)代花錢上班的形式有很多：買咖啡提神、怕遲到打?qū)＼?、下午來兩杯奶茶、還有買各種會員和訂閱服務(wù)。

現(xiàn)在，還包括了自掏腰包買最先進(jìn)的 AI 工具——MIT 最新出爐的 AI 商業(yè)報(bào)告揭露了一個令人意外的情況：企業(yè)在生成式 AI 上的投入高達(dá)數(shù)百億美元，其中 95% 沒有產(chǎn)生任何投資回報(bào)。換言之，大多數(shù)公司并未從 AI 中看到降本增效的效果。

老實(shí)說，也不意外。但與此同時，這份報(bào)告也發(fā)現(xiàn)了另一個有趣現(xiàn)象：超過九成的員工在背地里使用個人 AI 工具來提高工作效率。

企業(yè)投入巨資收效甚微，反倒是員工自掏腰包，購買的 AI 訂閱來給工作加外掛，怎么不算是一種花錢上班？

企業(yè) AI 投資無回報(bào)的真相

AI 的商業(yè)模式一直不算穩(wěn)定，但 MIT 所說的高達(dá) 95%的失敗率，主要是指那些由公司定制或內(nèi)部開發(fā)的昂貴企業(yè)級 AI 系統(tǒng)。

報(bào)告一針見血地指出，這些工具失敗的核心原因在于它們?nèi)狈Α笇W(xué)習(xí)能力」。大多數(shù)企業(yè)級 AI 系統(tǒng)無法保留用戶反饋、無法根據(jù)上下文自適應(yīng)，也無法隨著時間靈活變化。

簡單地說就是「學(xué)不聰明、教不明白」。不少員工抱怨使用這些工具時，「每次都要手動輸入大量背景信息，系統(tǒng)卻不會從之前的反饋中學(xué)習(xí)進(jìn)步」。如此一來，企業(yè) AI 工具每次使用前都需要繁瑣的設(shè)置，明明是為了簡化而存在，卻在實(shí)際使用層面難以上手，本末倒置。

許多公司在嘗試內(nèi)部自研 AI 時，都會走上這樣的彎路：系統(tǒng)過于復(fù)雜、為了 AI 而 AI，與實(shí)際業(yè)務(wù)流程脫節(jié)。正如一位接受調(diào)研的首席信息官所言：「我們今年看了幾十個 AI 產(chǎn)品演示，可能只有一兩個是真正有用的，其余不是華麗包裝就是紙上談兵」。這種脫離實(shí)際的現(xiàn)象導(dǎo)致企業(yè)投入的 AI 項(xiàng)目無法落地，ROI（投資回報(bào)）自然無從談起。

值得注意的是，這 95%的失敗率所描述的，只是企業(yè)級定制 AI 的困境，而不意味著 AI 技術(shù)本身無用——「影子 AI」就證明了這一點(diǎn)。

打工人撐起的「影子 AI 經(jīng)濟(jì)」

MIT 的報(bào)告中有一組數(shù)據(jù)很驚人，只有約 40%的公司為員工購買了官方的大模型服務(wù)訂閱，但有90%以上的員工都在日常工作中頻繁使用個人版 AI 工具。

換句話說，員工層面的 AI 使用率，是企業(yè)正式采納率的兩倍有余。如果說公司自有的 AI 工具是站在陽光下，那員工的個人賬號、自己用 vibe coding 做的小工具，就成了陽光下的「影子」。

可以是個人名義申請的 ChatGPT、Cursor 賬號，也可能是各種升級會員比如 Notion，甚至一些插件或者外部工具。這些錢都是從員工自己口袋里掏的，工具往往沒有通過公司 IT 部門審批，屬于一種「非官方」應(yīng)用。

對比一下，員工對個人 AI 工具的采用速度，遠(yuǎn)超當(dāng)年企業(yè)電郵、云服務(wù)等的接受速度。報(bào)告指出，「幾乎每位員工都在某種形式上將大模型應(yīng)用于工作」——而且并非偶爾嘗試而已，而是每天、多次地使用。

這表明 AI 雖然是影子，但遍地都是，極快地融入日常工作流，產(chǎn)生了看不見但實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力提升——畢竟，如果沒有回報(bào)，誰會每個月都按時上交 AI「月租」呢？

一些真實(shí)案例更直觀地展示了影子 AI 的威力。在一個典型案例中，一家大型公司的法務(wù)部門，曾斥資 5 萬美元購入一款專業(yè) AI 合同分析工具。然而部門里的一位法務(wù)，在起草文件時還是堅(jiān)持使用個人版 ChatGPT。原因很簡單：后者生成的內(nèi)容質(zhì)量更高。

「我的 ChatGPT 總能產(chǎn)生更好的文本，哪怕供應(yīng)商說他們的產(chǎn)品用的是同樣的底層技術(shù)，」這位律師表示。

怎么說呢，花大價(jià)錢買來的定制工具，還不如每個月 20 美元的 ChatGPT Plus 好用，大不了再自己調(diào)一調(diào)。

類似現(xiàn)象各行各業(yè)比比皆是：就連科技巨頭微軟內(nèi)部也是如此，不少員工私下里更愿意用 ChatGPT 處理工作，盡管公司對內(nèi)對外都在大力推廣自家的 Copilot。據(jù)報(bào)道，制藥巨頭安進(jìn)（Amgen）在 2024 年春高調(diào)部署了微軟 Copilot，但不到一年員工們又紛紛轉(zhuǎn)向了 ChatGPT。

用錢投票，就是用腳投票。表面上雖然任公司安排，但身體是誠實(shí)的。

個人賬號為何更受青睞？

員工為何偏愛個人賬號的 AI 工具？這體現(xiàn)出企業(yè)級工具與消費(fèi)級工具在體驗(yàn)上的巨大差異。

首先就是靈活性與易用性。消費(fèi)級 AI 工具（如 ChatGPT）勝在開箱即用，幾乎沒有學(xué)習(xí)成本，能夠即時滿足員工的需求。相比之下，許多企業(yè)級 AI 系統(tǒng)過于死板，不夠貼近實(shí)際工作流程，需要用戶花大量時間配置和培訓(xùn)。每次使用都像從零開始，既費(fèi)時又低效。

第二則是個性化與持續(xù)改進(jìn)。許多定制企業(yè) AI 缺少持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，不會根據(jù)用戶反饋優(yōu)化，導(dǎo)致用戶感覺它「不會變聰明」。

一位法律從業(yè)者坦言，AI 在頭腦風(fēng)暴和起草初稿方面確有幫助，但「它不會保留客戶偏好，也不從先前修改中學(xué)習(xí)，每次還老是犯同樣的錯誤，需要我重復(fù)提供大量背景信息。對于高風(fēng)險(xiǎn)工作，我需要一個能積累知識并隨時間進(jìn)步的系統(tǒng)?！?/p>

這的確是個人賬號的巨大優(yōu)勢：沉淀用戶自己的使用歷史和偏好。例如，ChatGPT 的個人賬號會保留用戶過往的對話記錄，員工可以隨時翻查以前生成的內(nèi)容或從中汲取靈感。另外，一些個人 AI 工具允許用戶設(shè)置自定義指令或偏好，這相當(dāng)于讓 AI 對自己的風(fēng)格逐漸積累了解。

而定制的企業(yè)工具，或者企業(yè)共享的賬號，想要偶爾查查資料是不錯，但是想要有任何個性化的任務(wù)，總會面對手腳放不開的問題。聊天記錄是不是會對同事公開？導(dǎo)出整理時需不需要清洗？能不能跳出設(shè)定模版，嘗試不一樣的任務(wù)解決辦法？

長期使用某款工具的個人會逐漸摸索出最適合自己的用法，相當(dāng)于人與工具共同進(jìn)化。能做到這一點(diǎn)的，才會被接受。

第三，門檻低、反饋快。個人版 AI 通常注冊簡單、無需審批，員工可以自行嘗試并即時獲得反饋，在實(shí)踐中快速迭代用法。而企業(yè)采購的 AI 系統(tǒng)往往涉及冗長的安全評估、培訓(xùn)和部署流程，一旦正式上線后修改迭代也不靈活。

個人賬號的 AI 工具之所以備受青睞，在于它貼近一線員工需求：即開即用、不斷進(jìn)步（哪怕進(jìn)步主要來自用戶的調(diào)整）、體驗(yàn)友好。 對于打工人來說，這些工具實(shí)實(shí)在在減輕了工作負(fù)擔(dān)，提高了效率。

「自費(fèi)」上班的尷尬現(xiàn)實(shí)

這就沒辦法了，好東西都是要花點(diǎn)錢，許多員工不得不自掏腰包買 AI 工具或訂閱，來換得工作效率的提高。

從數(shù)據(jù)上看，個人用戶已成為 AI 廠商收入的主要來源，這側(cè)面反映了「打工人倒貼」的普遍性。OpenAI 的首席財(cái)務(wù)官在 2024 年透露， 公司約 75%的營收來自消費(fèi)者訂閱 。截至 2024 年年中，ChatGPT Plus（個人高級賬號）訂閱用戶約有 770 萬，另有約 120 萬用戶訂閱了價(jià)格更高的 ChatGPT 企業(yè)版，團(tuán)隊(duì)版也有近 100 萬用戶。

由此可見，個人訂閱用戶數(shù)和貢獻(xiàn)的收入遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過企業(yè)客戶。這些個人用戶中，相當(dāng)一部分正是各行各業(yè)的員工，他們?yōu)榱颂岣吖ぷ餍蔬x擇自費(fèi)購買 AI 服務(wù)。

這一現(xiàn)象雖然聽起來有些黑色幽默——打工人給公司干活，還要自己貼錢買工具——但換個角度想，它恰恰是對 AI 價(jià)值的最直接投票。員工愿意掏腰包，說明他們在這些工具上看到了實(shí)實(shí)在在的效率回報(bào)，否則沒人會心甘情愿自費(fèi)承擔(dān)每月幾十美元的訂閱。

同時這樣的現(xiàn)象也能看出，在現(xiàn)階段，AI 在商業(yè)上的滲透更多是由個人驅(qū)動的，而非靠公司的意志強(qiáng)力推動。企業(yè)在 AI 上的投入不好，絕不是 AI 本身的問題，很多隱藏的效率提升未被傳統(tǒng)的企業(yè) KPI 捕捉到，但確確實(shí)實(shí)體現(xiàn)在員工每天多干了多少活、少熬了多少夜上。

AI 技術(shù)并沒有辜負(fù)人們對降本增效的期望，只是這個效能目前更多體現(xiàn)在「影子」里，而非官方報(bào)表上。企業(yè)高管眼中 95%的失敗，掩蓋不住員工層面那「偷偷摸摸」的成功。

對于企業(yè)而言，與其質(zhì)疑 AI 是否值得，不如思考如何將員工自發(fā)的實(shí)踐轉(zhuǎn)化為組織級別的成果。當(dāng)越來越多的打工人愿意為 AI 工具倒貼錢、買單干活時，這本身就是市場最真實(shí)的信號：AI 的價(jià)值在基層得到了驗(yàn)證。

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