OpenAI近日公布了一项覆盖9000名员工的内部调查，这项针对“AI生产力”的研究横跨数据科学、工程、传播及会计等多个核心岗位，成为迄今为止规模最大的同类调查。数据显示，AI工具平均每天为员工节省40至60分钟工作时间，其中75%的受访者明确表示工作效率或成果质量有所提升。企业版ChatGPT付费席位已突破700万，较去年同期增长120%，金融、医疗和制造行业的落地周期从概念验证到量产缩短至90天。
在具体岗位中，数据科学团队的效率提升最为显著，员工平均每天节省58分钟，主要用于特征清洗和代码调试环节。传播岗位通过AI工具将文案起草和多语言翻译的工作时间压缩近一半，会计部门则实现了报表对账和VBA脚本生成的“分钟级”处理，彻底改变了传统“小时级”的工作模式。工程与IT部门的编码相关消息量在半年内增长36%，低代码岗位员工开始通过AI生成脚本、SQL查询和宏命令，形成新的工作范式。
针对外部学术界关于“企业AI投资回报率趋近于零”的质疑，OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普指出，实际采用情况与理论结论存在明显差异。哈佛与斯坦福此前警告的“低质表面内容泛滥”现象，在内部数据中并未成为主流。调查显示，高频使用者（每日调用超过20次并组合使用多种工具）的效率得分比轻度使用者高出27%，这种差异在需要复杂决策的岗位中尤为明显。
首席经济学家罗尼·查特吉特别强调“能力外溢”效应，75%的员工表示AI工具使他们能够完成以往无法实现的任务。例如，市场人员现在可以独立使用Python进行A/B测试，无需依赖数据团队；法务助理能在30分钟内生成200份非披露协议初稿，准确率达到94%。这些突破性应用场景，超出了传统投资回报率指标的衡量范围。
为解决量化争议，OpenAI计划在2025年第一季度推出“生产力仪表盘”，实时统计节省时长、代码生成量、任务完成率等硬性指标。企业用户将能够对比部门间或行业间的基准数据，为预算分配和绩效评估提供依据。同时，公司正与学术机构合作，采用双盲测试和同行评审机制，系统评估AI生成的长期产出质量，避免陷入“自证循环”的争议。
当前企业软件市场正面临关键转折点，当“每日节省60分钟”的个体体验遭遇“低质内容”的宏观质疑时，OpenAI选择将主观感受转化为客观数据，并接受第三方学术审查。如果700万付费席位能持续放大“能力外溢”效应，这种新的评估范式或将重新定义企业级AI的价值计算标准。后续进展将通过实时仪表盘数据和学术评审结果持续披露。
