这届打工人花钱上班还不想让老板知道，90%员工偷偷买AI干活
AI的价值在基层得到了验证。
来源｜ APPSO（ID：appsolution）
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当代花钱上班的形式有很多：买咖啡提神、怕迟到打专车、下午来两杯奶茶、还有买各种会员和订阅服务。
现在，还包括了自掏腰包买最先进的AI工具——MIT最新出炉的AI商业报告揭露了一个令人意外的情况：企业在生成式AI上的投入高达数百亿美元，其中95%没有产生任何投资回报。 换言之，大多数公司并未从AI中看到降本增效的效果。
老实说，也不意外。但与此同时，这份报告也发现了另一个有趣现象： 超过九成的员工在背地里使用个人AI工具来提高工作效率。
企业投入巨资收效甚微，反倒是员工自掏腰包，购买的AI订阅来给工作加外挂，怎么不算是一种花钱上班？
企业AI投资无回报的真相
AI的商业模式一直不算稳定，但MIT所说的高达95%的失败率，主要是指那些 由公司定制或内部开发的昂贵企业级AI系统。
报告一针见血地指出，这些工具失败的核心原因在于它们缺乏「学习能力」。大多数企业级AI系统无法保留用户反馈、无法根据上下文自适应，也无法随着时间灵活变化。
简单地说就是 「学不聪明、教不明白」 。不少员工抱怨使用这些工具时，「每次都要手动输入大量背景信息，系统却不会从之前的反馈中学习进步」。如此一来，企业AI工具每次使用前都需要繁琐的设置，明明是为了简化而存在，却在实际使用层面难以上手，本末倒置。
许多公司在尝试内部自研AI时，都会走上这样的弯路：系统过于复杂、为了AI而AI，与实际业务流程脱节。正如一位接受调研的首席信息官所言：「我们今年看了几十个AI产品演示，可能只有一两个是真正有用的，其余不是华丽包装就是纸上谈兵」。这种脱离实际的现象导致企业投入的AI项目无法落地，ROI（投资回报）自然无从谈起。
值得注意的是，这95%的失败率所描述的，只是企业级定制AI的困境，而不意味着AI技术本身无用—— 「影子AI」 就证明了这一点。
打工人撑起的「影子AI经济」
MIT的报告中有一组数据很惊人，只有约40%的公司为员工购买了官方的大模型服务订阅，但有 90%以上的员工都在日常工作中频繁使用个人版AI工具。
换句话说，员工层面的AI使用率，是企业正式采纳率的两倍有余。如果说公司自有的AI工具是站在阳光下，那员工的个人账号、自己用vibe coding做的小工具，就成了阳光下的「影子」。
可以是个人名义申请的ChatGPT、Cursor账号，也可能是各种升级会员比如Notion，甚至一些插件或者外部工具。这些钱都是从员工自己口袋里掏的，工具往往没有通过公司IT部门审批，属于一种「非官方」应用。
对比一下，员工对个人AI工具的采用速度，远超当年企业电邮、云服务等的接受速度。报告指出 ，「几乎每位员工都在某种形式上将大模型应用于工作」 ——而且并非偶尔尝试而已，而是每天、多次地使用。
这表明AI虽然是影子，但遍地都是，极快地融入日常工作流，产生了看不见但实实在在的生产力提升——毕竟， 如果没有回报，谁会每个月都按时上交AI「月租」呢？
一些真实案例更直观地展示了影子AI的威力。在一个典型案例中，一家大型公司的法务部门，曾斥资5万美元购入一款专业AI合同分析工具。然而部门里的一位法务，在起草文件时还是坚持使用个人版ChatGPT。原因很简单： 后者生成的内容质量更高。
「我的ChatGPT总能产生更好的文本，哪怕供应商说他们的产品用的是同样的底层技术，」这位律师表示。
怎么说呢，花大价钱买来的定制工具，还不如每个月20美元的ChatGPT Plus好用，大不了再自己调一调。
类似现象各行各业比比皆是：就连科技巨头微软内部也是如此，不少员工私下里更愿意用ChatGPT处理工作，尽管公司对内对外都在大力推广自家的Copilot。据报道，制药巨头安进（Amgen）在2024年春高调部署了微软Copilot，但不到一年员工们又纷纷转向了ChatGPT。
用钱投票，就是用脚投票。表面上虽然任公司安排，但身体是诚实的。
个人账号为何更受青睐？
员工为何偏爱个人账号的AI工具？这体现出企业级工具与消费级工具在体验上的巨大差异。
首先就是 灵活性与易用性 。消费级AI工具（如ChatGPT）胜在开箱即用，几乎没有学习成本，能够即时满足员工的需求。相比之下，许多企业级AI系统过于死板，不够贴近实际工作流程，需要用户花大量时间配置和培训。每次使用都像从零开始，既费时又低效。
第二则是 个性化与持续改进 。许多定制企业AI缺少持续学习机制，不会根据用户反馈优化，导致用户感觉它「不会变聪明」。
一位法律从业者坦言，AI在头脑风暴和起草初稿方面确有帮助，但「它不会保留客户偏好，也不从先前修改中学习，每次还老是犯同样的错误，需要我重复提供大量背景信息。对于高风险工作，我需要一个能积累知识并随时间进步的系统。」
这的确是个人账号的巨大优势： 沉淀用户自己的使用历史和偏好 。例如，ChatGPT的个人账号会保留用户过往的对话记录，员工可以随时翻查以前生成的内容或从中汲取灵感。另外，一些个人AI工具允许用户设置自定义指令或偏好，这相当于让AI对自己的风格逐渐积累了解。
而定制的企业工具，或者企业共享的账号，想要偶尔查查资料是不错， 但是想要有任何个性化的任务，总会面对手脚放不开的问题 。聊天记录是不是会对同事公开？导出整理时需不需要清洗？能不能跳出设定模版，尝试不一样的任务解决办法？