AI 不是效率工具，而是企業協作邏輯的重寫——從 OpenAI《The State of Enterprise AI 2025》到香港企業的現場落差

當 ChatGPT 每週服務超過 8 億名使用者，這個數字的意義早已超越「科技普及」本身。它真正構成的，是一個不可逆轉的飛輪效應：當消費者已把 AI 視為日常工具，企業若仍把 AI 當作實驗項目，問題已不在員工是否願意使用，而在於組織本身是否準備好被重塑。

文：Michael C.S. So ｜ AiX Society

《The State of Enterprise AI 2025》報告指出，從蒸汽機到半導體，通用技術創造巨大經濟價值的關鍵，從來不是技術出現的時刻，而是企業能否把底層能力轉化為可規模化、可重複、可制度化的使用場景。企業 AI，如今正正式踏入這個歷史階段。

然而，這正是多數企業最容易走錯路的地方。

從「有沒有用 AI」到「用得有多深」

報告首次以大規模、真實使用數據，描繪企業 AI 的實際狀況。其分析基礎來自兩個關鍵來源：一是 OpenAI 超過一百萬家企業客戶的去識別化使用數據，二是對近 100 家企業、9,000 名員工的系統性調查。

結果顯示，企業 AI 採用的變化，不只是「愈來愈多人用」，而是使用方式正在質變。

過去一年，ChatGPT Enterprise 的每週訊息量增加約 8 倍，平均每名員工的使用量亦上升約三成。更具指標性的，是結構化工作流程（如 Projects、自訂 GPT）的使用量在一年內暴增近 19 倍。這意味著，企業員工正從零散查詢，轉向可重用、可共享、可標準化的 AI 工作模式。

同一時間，每家企業的平均推理 token 消耗量在 12 個月內增加約 320 倍，反映更高階的推理模型，已不再停留在試驗，而是被系統性嵌入到實際產品、服務與內部流程之中。AI 的角色，正在從「輔助工具」轉向「基礎設施」。

AI 正在成為新的「協作層」

報告中一個特別值得管理層注意的轉變，是 OpenAI Enterprise 在企業內部的定位已發生根本性改變。

在領先企業中，AI 不再只是「每位員工各自使用的助理」，而是逐步成為跨部門協作與內部流程的共同語言。透過專案模式、自訂 GPT 及 API，企業開始把制度、知識與流程嵌入 AI，使其能在團隊之間重複執行、穩定輸出。

這種轉變，實際上意味著 AI 正在成為企業的「協作層」——一個介乎人與系統之間的數位中介，把過去依賴經驗、口耳相傳與人際默契的工作方式，轉化為機器可理解、可驗證、可重用的流程。

這也解釋了為何結構化工作流程的成長速度，遠高於單次查詢。真正的價值，不在於問得多，而在於能否把一次成功的做法，變成整個組織都能反覆使用的能力。

我的現場觀察：為什麼坐在會議室的，永遠是 IT？

這種協作層的轉變，在香港企業中，仍未被廣泛理解。

過去數月，我在香港向不同公司介紹以 AI 為核心的內部協作與「數位員工」模式時，幾乎每一次會議的場景都高度一致：坐在會議室裡的，往往是程式員、系統架構師與 IT 技術主管。他們提出的問題亦非常專業——API 如何接駁、權限如何設定、資料是否落地、是否符合資安與法規要求。

這些問題本身並沒有錯，但它們反映了一個更深層的現實：在多數香港企業眼中，AI 仍被直覺地歸類為「IT 的事」。

真正缺席的，往往是營運負責人、人力資源主管、業務線主管——那些每天決定流程如何跑、績效如何評估、部門如何協作的人。結果是，AI 尚未進入營運核心，已先被關進技術討論的房間裡。

為什麼把 AI 交給 IT，往往是第一個錯誤

《企業 AI 現狀報告》清楚顯示，真正跑在前面的企業，並非因為 IT 團隊特別強，而是因為 AI 被視為營運與協作能力的一部分，而非單一系統工具。

IT 部門的本質角色，是確保穩定、合規與風險可控；而 AI 真正創造價值的地方，卻在於流程重構、角色再定義與決策權重新分配。這是一場管理與組織設計的變革，而不是另一個系統整合專案。

當 AI 只被放在 IT 架構層討論，它永遠只能改善局部效率；只有當 AI 進入工作流程、協作模式與績效邏輯之中，它才會開始改寫企業本身。

AI 正在改變「誰可以做什麼工作」

報告的另一個關鍵發現，是 AI 並非只是取代人力，而是在擴張角色邊界。

75% 的受訪員工表示，AI 提升了工作產出的速度或品質，平均每天節省 40–60 分鐘，重度使用者每週可節省超過 10 小時。更重要的是，同樣有 75% 的使用者表示，AI 讓他們能完成過去無法執行的新任務。

在非技術職能中，與編碼相關的使用量增加了約 36%。這代表 AI 正在縮短「意圖」與「執行」之間的距離——專業門檻不再是最大限制，組織是否容許能力橫向擴散，才是關鍵。

給管理層的一個現實提醒

OpenAI 幾乎每三天就推出一項新能力，但報告明確指出，今天限制企業的，已不再是模型效能，而是組織是否準備好吸收這些能力。

對香港企業而言，真正的風險不是「用得慢」，而是用錯位置。當 AI 被困在 IT 部門，企業只是在升級工具；當 AI 成為協作層與營運層的一部分，企業才是在升級自己。

AI 不是下一個 IT 專案，而是一場企業操作系統的更換。這不是短跑，而是一場正在進行中的淘汰賽。