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GenAI 在工作场所的使用正在飞速发展。盖洛普和 Salesforce AI 研究发布了两份新报告，描绘了组织及其员工适应这一技术转变时日益增长的热情和持续的挑战。这些研究共同揭示了一个核心主题：虽然 AI 比以往任何时候都更广泛地被接受，但其在承诺与实际表现之间的差距仍然是企业和员工共同面临的一个重大障碍。

盖洛普最新的研究发现，过去两年中，美国员工使用 AI 的频率几乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人报告称每年至少使用几次 AI；到 2025 年，这一数字飙升至 40%。频繁使用——定义为每周几次或更多——也几乎翻了一番，从 11%上升到 19%。虽然每天使用 AI 仍然是少数行为，但在过去一年中已经翻了一番，达到 8%。

这种趋势在白领专业人士中最为明显。今年，有 27%的白领员工报告他们经常使用 AI，比去年增加了 12 个百分点，其中科技、专业服务和金融行业领先。相比之下，一线和生产线工人几乎没有变化，经常使用 AI 的比例实际上从 11%下降到 9%。

领导职位也更有可能采用 AI。三分之一的经理经理每周使用 AI 三次或更多，而个人贡献者只有 16%。

然而，尽管这种快速采用，大多数员工并不觉得他们的工作受到自动化的立即威胁。只有 15%的人认为 AI 或机器人可能在五年内消除他们的职位，这一数字与往年持平，尽管在科技、零售和金融等行业中，人们的担忧有所增加。

盖洛普的一个引人注目的发现是人工智能集成和组织指导之间的脱节。虽然44%的员工说他们的工作场所正在推广人工智能，但只有22%的人收到了明确的计划或策略。只有30%的人报告有任何指南或正式政策，让许多人在这片新领域中没有明确的方向。

最常见的挑战是缺乏明确的用例或价值主张，并且只有 16%的 AI 用户强烈同意提供的工具真正适用于他们的工作。

盖洛普的数据表明，领导力在决定员工对人工智能的舒适感和准备程度方面起着至关重要的作用。那些表示他们的领导者已经传达了明确的人工智能战略的员工，更有可能感到非常准备好使用这项技术，并且感到使用它的舒适度也超过了两倍。

研究还显示，人们对 AI 价值的看法存在明显差异：68%的员工在使用 AI 与客户互动方面有直接经验，认为这改善了互动，而未使用 AI 的员工中只有 13%这么认为。

虽然盖洛普的调查结果突出了 AI 应用中的人性化一面，但 Salesforce AI Research 将焦点转向了技术本身，发现尽管取得了进步，AI 代理仍然无法满足现实世界企业场景的需求。

Salesforce 的研究发现，即使是最好的 LLM 代理人也只在约 58%的单轮商业任务上成功——那些只需要一步就能完成的任务。当任务变得更加复杂并需要多轮交互时，例如后续问题或澄清，成功率会降至约 35%。

工作流程执行任务，其中代理遵循明确规则，是当前模型中最容易的，顶尖表现者的成功率超过83%。然而，政策合规、文本推理和数据库查询仍然是重大弱点。

一个特别令人担忧的发现是，AI 代理在保密意识方面几乎完全缺乏。当被要求处理敏感信息时，这些系统几乎从不拒绝，除非收到明确的指示。虽然添加保密提示可以提高它们拒绝不当请求的能力，但这通常以整体任务性能为代价，突显了安全和实用性之间的艰难权衡。

研究还表明，推理能力更强的模型在所有任务中都表现更好，而在多轮场景中提出更多澄清问题的代理往往能获得更高的成功率。

一些模型，如 Gemini-2.5-pro 和 Gemini-2.5-flash，在性能和成本之间提供了良好的平衡，使其在实际应用中具有吸引力，但 AI 能力与业务需求之间的整体差距仍然很大。

两份报告都认为，虽然人工智能正在深入工作场所，但这一进程还远未完成。盖洛普的调查结果表明，为了使员工真正从人工智能工具中受益，领导层需要提供更大的清晰度、沟通和培训。与此同时，Salesforce 的研究表明，这项技术本身在能够可靠地处理真实商业环境的全部复杂性和责任之前，还有很长的路要走。

关键词： AI 智能计算 大语言模型

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