AI 不是效率工具，而是企业协作逻辑的重写——从 OpenAI《The State of Enterprise AI 2025》到香港企业的现场落差

当 ChatGPT 每周服务超过 8 亿名使用者，这个数字的意义早已超越“科技普及”本身。它真正构成的，是一个不可逆转的飞轮效应：当消费者已把 AI 视为日常工具，企业若仍把 AI 当作实验项目，问题已不在员工是否愿意使用，而在于组织本身是否准备好被重塑。

文：Michael C.S. So ｜ AiX Society

《The State of Enterprise AI 2025》报告指出，从蒸汽机到半导体，通用技术创造巨大经济价值的关键，从来不是技术出现的时刻，而是企业能否把底层能力转化为可规模化、可重复、可制度化的使用场景。企业 AI，如今正正式踏入这个历史阶段。

然而，这正是多数企业最容易走错路的地方。

从“有没有用 AI”到“用得有多深”

报告首次以大规模、真实使用数据，描绘企业 AI 的实际状况。其分析基础来自两个关键来源：一是 OpenAI 超过一百万家企业客户的去识别化使用数据，二是对近 100 家企业、9,000 名员工的系统性调查。

结果显示，企业 AI 采用的变化，不只是“愈来愈多人用”，而是使用方式正在质变。

过去一年，ChatGPT Enterprise 的每周讯息量增加约 8 倍，平均每名员工的使用量亦上升约三成。更具指标性的，是结构化工作流程（如 Projects、自订 GPT）的使用量在一年内暴增近 19 倍。这意味著，企业员工正从零散查询，转向可重用、可共享、可标准化的 AI 工作模式。

同一时间，每家企业的平均推理 token 消耗量在 12 个月内增加约 320 倍，反映更高阶的推理模型，已不再停留在试验，而是被系统性嵌入到实际产品、服务与内部流程之中。AI 的角色，正在从“辅助工具”转向“基础设施”。

AI 正在成为新的“协作层”

报告中一个特别值得管理层注意的转变，是 OpenAI Enterprise 在企业内部的定位已发生根本性改变。

在领先企业中，AI 不再只是“每位员工各自使用的助理”，而是逐步成为跨部门协作与内部流程的共同语言。透过专案模式、自订 GPT 及 API，企业开始把制度、知识与流程嵌入 AI，使其能在团队之间重复执行、稳定输出。

这种转变，实际上意味著 AI 正在成为企业的“协作层”——一个介乎人与系统之间的数位中介，把过去依赖经验、口耳相传与人际默契的工作方式，转化为机器可理解、可验证、可重用的流程。

这也解释了为何结构化工作流程的成长速度，远高於单次查询。真正的价值，不在于问得多，而在于能否把一次成功的做法，变成整个组织都能反复使用的能力。

我的现场观察：为什么坐在会议室的，永远是 IT？

这种协作层的转变，在香港企业中，仍未被广泛理解。

过去数月，我在香港向不同公司介绍以 AI 为核心的内部协作与“数位员工”模式时，几乎每一次会议的场景都高度一致：坐在会议室里的，往往是程式员、系统架构师与 IT 技术主管。他们提出的问题亦非常专业——API 如何接驳、权限如何设定、资料是否落地、是否符合资安与法规要求。

这些问题本身并没有错，但它们反映了一个更深层的现实：在多数香港企业眼中，AI 仍被直觉地归类为“IT 的事”。

真正缺席的，往往是营运负责人、人力资源主管、业务线主管——那些每天决定流程如何跑、绩效如何评估、部门如何协作的人。结果是，AI 尚未进入营运核心，已先被关进技术讨论的房间里。

为什么把 AI 交给 IT，往往是第一个错误

《企业 AI 现状报告》清楚显示，真正跑在前面的企业，并非因为 IT 团队特别强，而是因为 AI 被视为营运与协作能力的一部分，而非单一系统工具。

IT 部门的本质角色，是确保稳定、合规与风险可控；而 AI 真正创造价值的地方，却在于流程重构、角色再定义与决策权重新分配。这是一场管理与组织设计的变革，而不是另一个系统整合专案。

当 AI 只被放在 IT 架构层讨论，它永远只能改善局部效率；只有当 AI 进入工作流程、协作模式与绩效逻辑之中，它才会开始改写企业本身。

AI 正在改变“谁可以做什么工作”

报告的另一个关键发现，是 AI 并非只是取代人力，而是在扩张角色边界。

75% 的受访员工表示，AI 提升了工作产出的速度或品质，平均每天节省 40–60 分钟，重度使用者每周可节省超过 10 小时。更重要的是，同样有 75% 的使用者表示，AI 让他们能完成过去无法执行的新任务。

在非技术职能中，与编码相关的使用量增加了约 36%。这代表 AI 正在缩短“意图”与“执行”之间的距离——专业门槛不再是最大限制，组织是否容许能力横向扩散，才是关键。

给管理层的一个现实提醒

OpenAI 几乎每三天就推出一项新能力，但报告明确指出，今天限制企业的，已不再是模型效能，而是组织是否准备好吸收这些能力。

对香港企业而言，真正的风险不是“用得慢”，而是用错位置。当 AI 被困在 IT 部门，企业只是在升级工具；当 AI 成为协作层与营运层的一部分，企业才是在升级自己。

AI 不是下一个 IT 专案，而是一场企业操作系统的更换。这不是短跑，而是一场正在进行中的淘汰赛。