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定期使用AI的組織不少，但受訪者中，只有6%表示AI為企業創造了可觀價值，並使EBIT提升至少5%。個人效率提高，並未直接轉化為企業財務成果。
麥肯錫（McKinsey）於2026年8月25日公布的調查顯示，在1,719名受訪者中，近九成表示至少在一項工作職能中定期使用AI。十人中約有八人認為AI提升了個人工作效率；但表示AI對企業EBIT有正面貢獻的比例為37%，與前一年大致相同。
這項調查於2026年5月4日至6月8日在97個國家進行。麥肯錫指出，高績效組織往往不只追求效率，也將成長與創新列為目標。
約四分之三的高績效組織表示已重新設計工作流程；其他受訪組織的比例則為四分之一。這些組織不只是把AI加進既有工作，而是傾向依照AI的特性，從根本上調整工作流程。
調查結果顯示，難以單憑AI導入率判斷企業績效。不過，這是以問卷回答為基礎的結果，並不代表AI導入造成了整體經濟成長放緩。組織內部的工作與財務成果，應與整體經濟的生產力變化分開看待。
WRITER與Workplace Intelligence於2026年4月公布的另一項調查，也指出企業導入AI時面臨困難。調查訪問1,200名非技術職員工及1,200名C-suite高階主管；79%的受訪組織表示導入AI遇到困難。另有54%的C-suite受訪者表示，AI導入正在「使公司分裂」。這反映的是受訪者的看法，與衡量企業整體客觀績效的統計不同。
AI普及未必會立即反映在生產力統計上；電腦與網際網路普及時，也曾出現類似討論。美國聯準會於2000年的演講中，探討了羅伯特・索洛提出的生產力悖論，以及後續生產力成長相關議題。
過去的案例並不能證明AI時代也會重演相同結果。《財富》專欄作者明・盧提出的「創新悖論」，並非AI普及拖慢經濟成長的實證結論，而是一種用來說明技術導入與實際成果之間落差的分析框架。
麥肯錫調查呈現的差異，不只在於組織是否使用AI，也包括是否調整工作流程，以及管理階層是否支持執行。個人自評效率提升與企業財務成果之間的關係，仍須分開檢視。
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