身為產品人，我們常在追求「更好的產品功能」，但往往忽略了「產品與組織行為的深度耦合」。今天，我想透過這封信，帶你深度拆解 OpenAI 於 2025 年 12 月 8 日正式發布的《企業 AI 現狀報告》（The State of Enterprise AI）。
這份報告之所以具有劃時代的意義，是因為它並非基於預測，而是源自超過 100 萬家企業客戶的實際去識別化數據，以及對 100 家領先企業、超過 9,000 名員工的深度調研。
對我們產品經理來說，這不只是一份報告，它是一張揭示「用戶如何將 AI 從玩具變為基礎設施」的行為地圖。以下我將報告中的核心洞察轉化為產品人的觀點，希望能為你的下一階段產品決策提供參考。
1. 從「對話」到「推理」：320 倍的質變
過去我們認為 AI 只是個比較聰明的聊天機器人，但 2025 年的數據顯示，企業用戶的行為已經發生了根本性的移轉。
- 消耗結構的巨變： 雖然整體訊息量在過去一年增長了 8 倍，但最具代表性的數據是——「推理型 Token」（Reasoning Token）的使用量激增了 320 倍。
- 產品啟示： 用戶不再滿足於「檢索事實」，他們正在讓 AI 處理具備複雜邏輯、需要多步推演的任務。如果你的產品仍停留在簡單的問答介面，你可能正在失去這波「推理紅利」。
2. 「7 項任務」門檻：跨越平庸的效率分水嶺
這是報告中最讓我震撼的發現。AI 對效率的貢獻並非線性增長，而是存在一個明顯的階梯效應。
- 5 倍效率紅利的秘密： 數據發現，如果一個員工僅將 AI 用於約 4 種任務（如潤飾文字、翻譯），節省的時間非常有限；但一旦用戶將 AI 應用於 7 種以上的任務類型（如編碼、數據分析、流程自動化、撰寫、編輯等），其節省的時間將直接跳升 5 倍。
- 產品啟示： 作為產品人，我們的任務不只是開發一個「強大的功能」，而是要思考如何設計「併網」機制，引導用戶在不同的工作流中頻繁調用 AI，幫助他們跨過這 7 項任務的效率門檻。
3. 技術平民化：非技術職能的編碼熱潮
這份報告打破了「代碼是工程師專利」的迷思。
- 非工程部門的逆襲： 在非工程、非 IT 的部門中，與編碼相關的訊息量增長了 36%。目前有 75% 的用戶正透過 AI 完成他們原本不具備技術背景也能執行的任務。
- 產品啟示： 未來的技術產品，用戶介面將不再需要門檻。我們應該思考如何讓「領域專家」直接透過 AI 操作底層技術，而不必經過繁瑣的代碼轉換。
4. 組織經驗的「固化」：Custom GPTs 的崛起
領先企業與普通企業的最大差距，在於對「自定義資產」的運用。
- 19 倍的增長： 自定義 GPTs 與 Project 的使用率增長了 19 倍。頂尖 5% 的「領先企業」（Frontier firms）對 Custom GPTs 的依賴度甚至是中位數企業的 7 倍。
- 產品啟示： 真正的護城河不在於模型性能，而在於「組織知識的 AI 化」。領先企業正在將沉澱的 SOP 與經驗轉化為可隨時調用的 AI 代理（Agents），這讓企業具備了極強的規模化擴張能力。
身為產品一線的戰友，我們必須意識到：AI 時代的主要限制不再是模型性能，而是組織的準備度與執行能力。
希望這封信能幫你釐清方向，讓我們一起在 2026 年跨過那道效率門檻。
FAQ
關於企業 AI 現狀有意思的議題，由於篇幅限制，用問答方式呈現。
Q1：為什麼許多企業首先將 AI 應用於「客戶支援」（Customer Support）？
A：這是因為客戶支援是一個規模大、且成本可控的中心。根據報告，金融等組織偏好從此處切入，是因為其投資報酬率（ROI）已得到充分證明；其次則是編碼與開發工具，用於處理系統遷移、交易風險控管與合規性任務。
Q2：目前 AI 在企業端最常見的應用場景是什麼？
根據 2025 年的實測數據，五大應用分別為：1. 客戶支援、2. 編碼與開發工具、3. 代理式工作流自動化、4. 應用內助手與搜索、5. 數據分析、總結與提取。
Q3：為什麼報告強調「組織準備度」比「模型性能」更重要？
OpenAI 指出，他們大約每三天就會推出一項新功能。在技術迭代如此迅速的背景下，模型的差距正在縮小，真正決定企業勝負的是「組織是否有能力接住這些技術」並將其嵌入核心業務流程。
Q4：這份報告對「領先企業」的定義是什麼？
報告將那些處於 AI 運用程度前 5% 的企業定義為領先企業。
這些企業的特徵是：人均產生的 AI 訊息量是普通企業的 2 倍，且高度依賴自定義 AI 介面來固化組織經驗。
Q5：如果我想在組織內推動 AI，應該從哪裡開始？
這份報告建議企業不應只將 AI 視為單一工具，而應規劃如何更有效地部署。
關鍵在於「併網」，即確保 AI 能安全地連結公司內部的核心數據與系統，從而生成具備上下文语境的決策支持。
