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

爱范儿·2026年01月12日 18:12
没有回报,谁会每个月都上交 AI「月租」呢?

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? 

长期使用某款工具的个人会逐渐摸索出最适合自己的用法,相当于人与工具共同进化。能做到这一点的,才会被接受。 

第三,门槛低、反馈快。个人版 AI 通常注册简单、无需审批,员工可以自行尝试并即时获得反馈,在实践中快速迭代用法。而企业采购的 AI 系统往往涉及冗长的安全评估、培训和部署流程,一旦正式上线后修改迭代也不灵活。 

个人账号的 AI 工具之所以备受青睐,在于它贴近一线员工需求:即开即用、不断进步(哪怕进步主要来自用户的调整)、体验友好。 对于打工人来说,这些工具实实在在减轻了工作负担,提高了效率。

「自费」上班的尴尬现实 

这就没办法了,好东西都是要花点钱,许多员工不得不自掏腰包买 AI 工具或订阅,来换得工作效率的提高。 

从数据上看,个人用户已成为 AI 厂商收入的主要来源,这侧面反映了「打工人倒贴」的普遍性。OpenAI 的首席财务官在 2024 年透露, 公司约 75%的营收来自消费者订阅 。截至 2024 年年中,ChatGPT Plus(个人高级账号)订阅用户约有 770 万,另有约 120 万用户订阅了价格更高的 ChatGPT 企业版,团队版也有近 100 万用户。 

由此可见,个人订阅用户数和贡献的收入远远超过企业客户。这些个人用户中,相当一部分正是各行各业的员工,他们为了提高工作效率选择自费购买 AI 服务。 

这一现象虽然听起来有些黑色幽默——打工人给公司干活,还要自己贴钱买工具——但换个角度想,它恰恰是对 AI 价值的最直接投票。员工愿意掏腰包,说明他们在这些工具上看到了实实在在的效率回报,否则没人会心甘情愿自费承担每月几十美元的订阅。 

同时这样的现象也能看出,在现阶段,AI 在商业上的渗透更多是由个人驱动的,而非靠公司的意志强力推动。企业在 AI 上的投入不好,绝不是 AI 本身的问题,很多隐藏的效率提升未被传统的企业 KPI 捕捉到,但确确实实体现在员工每天多干了多少活、少熬了多少夜上。

AI 技术并没有辜负人们对降本增效的期望,只是这个效能目前更多体现在「影子」里,而非官方报表上。企业高管眼中 95%的失败,掩盖不住员工层面那「偷偷摸摸」的成功。 

对于企业而言,与其质疑 AI 是否值得,不如思考如何将员工自发的实践转化为组织级别的成果。当越来越多的打工人愿意为 AI 工具倒贴钱、买单干活时,这本身就是市场最真实的信号:AI 的价值在基层得到了验证。

本文来自微信公众号“APPSO”,作者:发现明日产品的,36氪经授权发布。

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