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66%的组织报告AI提升生产力与效率，20%的组织报告营收增长

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AI让工作更轻松了，但公司发生了什么变化？

团队成员说，AI让工作变得更轻松了。邮件初稿和报告整理都比以前更顺手了。不过，对于“所以，我们公司到底发生了什么变化？”这个问题，答案可能并不清晰。

看起来每个人都节省了一些时间，但客户是否得到了更快的回应、同样的人手是否完成了更多工作，我们可能还不清楚。如果你负责推动 AI 落地，可能会思考在说‘我们用得不错’之后，还应确认什么。

在 Deloitte 的 2026 年调查中，66%的组织报告生产力与效率有所提升，20%的组织报告营收增长。要确认超越个人便利性的组织变化，有必要将这两种效果分开来看。

66%

报告生产力与效率提升

20%

报告营收增长

74%

期待未来营收增长

前两个数字是受访者表示已经获得的效果，最后一个是未来期待的效果。它们代表参与调查的组织比例，并不意味着生产力提高了66%，或营收增长了20%。回答之间可能存在重叠，因此不应相加。

仅凭这个差距，很难得出“AI 投资失败了”的结论。毕竟，有些团队一开始的目标就是降低成本。但如果目标是营收，仅仅文档写得更快，并不能说明这个目标已经实现。

Deloitte还按照 AI 进入既有业务和工作流程的深度进行了划分。以下三个层级并不意味着所有组织都必须依次经历这些阶段。

这里概述了官方报告中的分类。四舍五入后的受访者比例合计为101%。

把这一分类应用到自己的工作中，问题就会从“工具用了多少”转向“工作的哪个部分发生了变化”。即使使用同一种 AI，改变的范围也可能不同。

为理解这种差异，我们以销售团队的报价工作为例。以下内容不是调查中收录的组织案例，而是编辑部的应用示例。

第一个变化是用 AI 更快地撰写报价邮件初稿。如果负责人花在写作上的时间减少了，这本身就是生产力收益。但如果在发送给客户前，仍要查找价目表、询问库存、等待审批，那么从收到询盘到发出的总耗时可能不会明显缩短。

第二个变化是审视从询盘到发出的流程。例如，让标准价格和条件可以立即查询，只将例外情况转给审批人，并连接至发送已审批报价的环节。需要确认的结果会超出初稿生成速度，扩展到从询盘到发送报价所需的时间，以及客户的下一步行动。

即便如此，营收增长仍需单独确认。报价变快了，但如果不是客户想要的商品，合同未必会增加。快速回应是否会促成签约，需要结合价格、商品和客户条件一起看。

在引入新工具之前，你可以从一项已经在使用 AI 的工作中找出发生的变化。如果是报价工作，请打开邮箱或客户管理记录，并在 Excel 或 Google Sheets 中制作对比表。

选择同类型的报价。可以从小批量开始，例如 AI 使用前后各选最近5笔，但请选取相同的商品和客户类型。5笔只是查看记录的起点，并不是用来证明成效的样本量。
先从记录中的时间点开始整理。记下收到询盘的时间和已审批报价的发送时间，先将“发送时间 − 接收时间”记录为总耗时。如果要单独报告客户感知的等待时间，应先确定是否只计算营业时间，并在单独一栏记录等待客户补充回复等中断时段，以便排除。没有这些记录时，只报告总耗时，不要称其为客户等待时间。负责人撰写和修改初稿的时间也应记在另一栏；如果没有历史记录，则留空。
确认耗时较长的原因。先看总耗时是否缩短，再针对仍然耗时较长的案例，备注时间花在了价格查询、内部审批还是等待客户补充回复上。也要保留周末、非营业时间、询盘难度等条件差异。

这项检查的第一个产出，不是“AI带来了多少%的增长”这样的数字，而是下一步要改变的一处工作环节。例如，撰写变快了但发送没有变化，就先查看审批等待环节。如果没有以往记录，就从本周起保留时间点和中断时段，在能够比较之前先将成效数值留空。