AI投資飆升卻難見回報 企業陷「價值幻覺」 員工行為被全面數據化
記者林育如／編譯
企業對人工智慧（AI）的投入持續增加，但實際回報仍難以精確衡量。《CNBC》報導，根據2026年一項針對100位企業AI主管的調查，多數公司仍以時間節省或成本預估等間接方式評估AI投資效益，而非依據明確財務結果。報告指出，這種投入與可量化回報之間的落差，被稱為「AI價值幻覺」。
ModelOp技術長Jim Olsen表示，許多大型企業已開始追蹤AI使用情況，但較少能直接對應到投資回報。他指出，企業內部與董事會更關注ROI，而不僅是使用量本身。
隨著AI工具在企業內部普及，使用行為的可視化程度提高。以 Microsoft Corporation 為例，企業客戶可以追蹤AI工具使用情況，包括活躍用戶數、提示詞數量與AI代理活動變化。微軟表示，企業通常會先觀察採用率，再逐步嘗試將數據與生產力及業務成果連結。
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每次AI互動都會產生成本，並以「token」計算，使企業能掌握使用支出。不過，即使能觀察使用量與成本，企業仍難以清楚判斷哪些使用行為對績效產生實質影響。
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調查顯示，約64%的企業認為AI有助創新，但僅39%表示AI已對營收產生可量化影響，顯示多數企業仍處於試驗與導入初期階段。
EY美洲金融服務AI主管Sameer Gupta指出，目前企業多以部門或職位層級觀察AI使用情況，而非針對個別員工。他表示，企業重點在於整體成果與效率提升，而非個人監控。
他也指出，主要挑戰在於如何判斷AI對成果的實際貢獻，因為生產力變化往往同時受到多種因素影響。
在部分企業內部，AI使用出現較高頻率的競爭性行為，有員工傾向增加AI使用量以展現工作量。不過專家指出，使用次數本身並不能直接反映工作品質。
Mercer資深合夥人Ravin Jesuthasan表示，AI使用量並非可靠的生產力衡量指標，企業雖然可以追蹤token數據，但難以判斷實際工作內容與品質。
同時，AI成本逐漸納入企業財務結構，token支出成為預算與ROI分析的一部分。一些企業也開始根據AI使用情況調整工作流程與資源配置。
以 Salesforce, Inc. 為例，其系統已開始以AI完成任務數作為衡量方式，用於分析客服與銷售流程的自動化程度，並結合使用量與業務成果進行評估。
在AI逐步參與更多工作流程的同時，也出現一個現象：機器工作輸出較容易量化，使得人類工作價值的衡量方式變得更複雜。
此外，部分企業使用AI系統分析操作行為，例如滑鼠移動或鍵盤輸入，用於模型訓練。企業表示相關數據主要用於AI開發，但仍引發對工作數據化範圍的討論。
隨著AI在企業中的應用持續擴展，如何在提升效率與界定工作價值之間取得平衡，仍是企業面臨的重要課題。
資料來源：CNBC
