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

tayun

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。


来源：36kr