AI定期使用組織近九成　僅37%表示有助提升EBIT

近九成組織定期使用人工智慧（AI），但只有37%表示AI有助提升組織的息稅前利潤（EBIT）。研究顯示，客服中心與軟體開發的生產力雖有改善，卻難以直接推論為企業整體財務表現同步提升。

麥肯錫公司（McKinsey & Company）資深合夥人戴維·普拉隆（David Pralong）指出，客服中心與軟體開發在導入AI前，已建立工作流程，以及追蹤和檢查成果的制度。他於10月1日刊登在《財星》（Fortune）的文章中表示，這些案例不應被視為可套用到其他工作的通用藍圖。

客服中心研究分析一家《財星》500大企業的5172名客服人員。刊登於《經濟學季刊》（The Quarterly Journal of Economics）的研究發現，使用AI輔助工具後，客服人員平均每小時處理的案件數增加15%。這項結果來自特定企業的客服工作。

開發者研究則合併微軟（Microsoft）、埃森哲（Accenture）及一家未具名《財星》100大企業進行的3項現場實驗。《管理科學》（Management Science）刊載的研究分析4867名開發者，發現使用AI程式碼輔助工具者完成的工作量增加26.08%。標準誤為10.3%，研究團隊並指出，各項實驗結果存在差異。

兩項研究測量的對象與工作環境不同。個別工作的處理量或速度提升，並不代表整個組織的利潤也會以相同比例增加。

普拉隆表示，也應檢視工作流程是否有所改變。他在文章中以銀行審核小企業貸款為例：即使文件審查加快，只要業務、授信、法遵與營運部門之間的交接方式不變，整體審核時間仍可能無法縮短。這是用來說明問題的假設案例。

麥肯錫2026年全球AI調查於5月4日至6月8日進行，涵蓋97個國家的1719名受訪者。約九成受訪者表示，其所屬組織至少在一項職能中定期使用AI；表示AI有助提升組織EBIT的比例為37%。依麥肯錫定義的「AI高績效組織」約占全體受訪者的6%，與前一年大致相同。

調查也呈現個人生產力改善與企業績效之間的落差。麥肯錫調查中，80%的受訪者表示AI提升了個人生產力，但回報EBIT有所改善的比例與前一年相近。麥肯錫分析指出，重新設計工作流程的組織較常回報創造價值；這反映的是調查回答之間的關聯，並未證明流程重設具有因果效果。

麥肯錫調查衡量組織層級的成果，客服中心與開發者研究則測量個別工作的生產力。普拉隆的觀點是，若要將工作層級的改善推論到企業整體財務表現，也須一併檢視工作流程與績效衡量標準。