OpenAI近日公布了一項覆蓋9000名員工的內部調查，這項針對“AI生產力”的研究橫跨數據科學、工程、傳播及會計等多個核心崗位，成為迄今為止規模最大的同類調查。數據顯示，AI工具平均每天為員工節省40至60分鐘工作時間，其中75%的受訪者明確表示工作效率或成果質量有所提升。企業版ChatGPT付費席位已突破700萬，較去年同期增長120%，金融、醫療和制造行業的落地周期從概念驗證到量產縮短至90天。

在具體崗位中，數據科學團隊的效率提升最為顯著，員工平均每天節省58分鐘，主要用于特征清洗和代碼調試環節。傳播崗位通過AI工具將文案起草和多語言翻譯的工作時間壓縮近一半，會計部門則實現了報表對賬和VBA腳本生成的“分鐘級”處理，徹底改變了傳統“小時級”的工作模式。工程與IT部門的編碼相關消息量在半年內增長36%，低代碼崗位員工開始通過AI生成腳本、SQL查詢和宏命令，形成新的工作范式。

針對外部學術界關于“企業AI投資回報率趨近于零”的質疑，OpenAI首席運營官布拉德·萊特卡普指出，實際采用情況與理論結論存在明顯差異。哈佛與斯坦福此前警告的“低質表面內容泛濫”現象，在內部數據中并未成為主流。調查顯示，高頻使用者（每日調用超過20次并組合使用多種工具）的效率得分比輕度使用者高出27%，這種差異在需要復雜決策的崗位中尤為明顯。

首席經濟學家羅尼·查特吉特別強調“能力外溢”效應，75%的員工表示AI工具使他們能夠完成以往無法實現的任務。例如，市場人員現在可以獨立使用Python進行A/B測試，無需依賴數據團隊；法務助理能在30分鐘內生成200份非披露協議初稿，準確率達到94%。這些突破性應用場景，超出了傳統投資回報率指標的衡量范圍。

為解決量化爭議，OpenAI計劃在2025年第一季度推出“生產力儀表盤”，實時統計節省時長、代碼生成量、任務完成率等硬性指標。企業用戶將能夠對比部門間或行業間的基準數據，為預算分配和績效評估提供依據。同時，公司正與學術機構合作，采用雙盲測試和同行評審機制，系統評估AI生成的長期產出質量，避免陷入“自證循環”的爭議。

當前企業軟件市場正面臨關鍵轉折點，當“每日節省60分鐘”的個體體驗遭遇“低質內容”的宏觀質疑時，OpenAI選擇將主觀感受轉化為客觀數據，并接受第三方學術審查。如果700萬付費席位能持續放大“能力外溢”效應，這種新的評估范式或將重新定義企業級AI的價值計算標準。后續進展將通過實時儀表盤數據和學術評審結果持續披露。