企業 ChatGPT 用量高未等於回報高，AI 成效要逐項任務計清楚

用量升得快，只代表工具有人開

TechNews 科技新報報道，OpenAI 最新研究未有證據支持 ChatGPT Enterprise 用得愈多，公司每名員工收入就愈高。研究睇到另一件事：由 2025 年 6 月至 2026 年 3 月，企業客戶產生嘅 output token 增至約七倍；只計早已採用嗰批公司，用量亦升到約四倍。企業確實愈用愈多，但呢組數據本身冇量度慳咗幾多時間、交付咗幾多成品，或者收入有冇增加。

研究範圍冇標題聽落咁闊

論文嘅員工職級樣本涵蓋 1,764 間機構同逾 1,744 萬條訊息，規模相當大。不過去到財務部分，研究只配對到 417 個美國上市公司股票代號，研究記錄到嘅使用量亦只限 ChatGPT Enterprise，員工私人帳戶、其他供應商、API 同公司自建工具都冇計入。研究團隊自己亦寫明，任務分類只描述大家問過咩，冇追蹤下游成品、生產力改變或者公司內部做法有冇重整。

研究發現，規模大、每名員工收入較高、研發同銷售行政開支較多嘅公司，較大機會早啲採用 ChatGPT Enterprise。再睇已採用嗰批公司，計埋公司規模同行業等因素後，研究仍然睇唔到每名員工收入同訊息量、活躍用戶比例或 output token 有明顯關係，結果亦未達統計顯著水平。合理解讀係資源充足嘅公司較易買同推廣新工具；現有數據未能證明工具令佢哋每名員工收入增加。

訊息多，有時只係改稿改得多

企業最易攞到嘅管理數字通常係每週活躍用戶、訊息量同 token 消耗，因為後台一開就有。不過同一份簡報問十次，可能係 AI 幫手快速迭代，亦可能係首九次都唔合格；一個 agent 產生大量 token，可能完成咗複雜任務，亦可能只係行咗一大輪冇用步驟。**採用指標適合睇員工有冇接觸工具，單靠佢哋計唔到商業價值。**連 OpenAI 畀企業主管嘅指引都提醒，活動量同 credit 消耗唔足以推斷回報或擴大使用嘅時機。

AI 回報應該逐項任務計

公司可以先揀幾個高頻、可重複又容易驗收嘅任務，例如整理客戶查詢、準備銷售建議書或者寫內部報告。時間要由收到材料計到可交付版本，連搵資料、改錯同人工覆核一併計；質素要用固定準則評分，再記低退稿、重做同錯誤率；成本要包授權、額外 credit、系統接駁、培訓同覆核工時；產出就睇真正交咗幾多份合格成品、處理咗幾多宗個案，或者決策週期縮短咗幾多。

想判斷 AI 有冇帶來改善，最好保留原有做法做基準，再用同類任務、小規模團隊或者分階段推出作比較，同時記低任務難度同人手改動。營業額、客戶轉換率呢類結果受市場、產品同銷售資源影響好大，冇合理比較組就唔應該硬扣落 AI 身上。研究五名作者入面三名列明屬 OpenAI，另外兩名以 OpenAI 付費合作身份參與；數據有參考價值，商業利益同觀察性設計都要一併考慮。

續牌前，先問清楚交付咗咩

初級員工每週訊息量高過主管，反映佢哋較常直接處理寫作、分析同資料整理，未必代表主管冇得到好處；主管可能只係接收團隊整理好嘅成果。管理層下次檢討企業 AI 預算，可以保留活躍率嚟睇推廣進度，但每個主要用途都應附上任務時間、合格率、完整成本同實際產出。做足呢幾項，先有條件決定擴大、修改、收窄或者停用。

參考來源

• TechNews 科技新報 — 用得多不等於賺得多，OpenAI 報告戳破 AI 產值迷思 — original report
• How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT — 研究原文，核對樣本、財務分析、作者身份同因果限制
• OpenAI：From assistance to execution: How enterprises put AI to work — OpenAI 官方整理企業用量、職級差異同 agent 採用趨勢
• OpenAI Academy：ChatGPT Work Lead Guide for Exec Sponsors — 官方企業採用指引，列出時間、質素、成本、產出同擴大使用前應檢查嘅證據

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