这不仅仅是人工智能与人类的对比，而是具有人工智能的 humans 与没有人工智能的 humans 的对比

当前的鸿沟，分裂了劳动力，并且一份新的 WRITER 报告揭示了它为一部分人创造的机会。

两名工程师坐在同一个团队中。相同的职称，相同的职责和相同的待办事项。到星期五下午，一位工程师已经挽回了几乎九个小时的工作时间，而另一位工程师只挽回了两个小时。

一年前，这个差距只是一个好奇心。但根据一项新研究，在 2026 年，它已经成为一个职业预测指标。

WRITER 的第二份年度企业人工智能采纳报告调查了 1,200 名高管和 1,200 名员工，发现了大约两年来公司内部形成的差距的硬性数据。

人工智能“超级用户”每周比他们的同事节省 4.5 倍的时间。87% 的领导者认为他们至少有五倍的生产力。他们也更有可能在上一年的评估周期中获得晋升和加薪。

另一方面的压力同样明显。77% 的高管表示，拒绝成为人工智能熟练工的员工将不被考虑为领导职位，90% 表示人工智能超级用户的崛起将导致他们评估绩效的方式发生转变。

这些数字在一个世界中读起来像是一种警告，人们在那里倾向于认为人工智能与人类是对立的。然而，在这些组织内部发生的事情并不是人工智能取代人类，而是一种劳动力内部的明显差异。那些将人工智能融入工作方式的人和那些没有这样做的人。这种分歧体现在生产力上，但更明显的是机会——无论是晋升还是下一个大项目。

差距不再仅仅是生产力的问题

在过去的两年中，大部分人工智能采纳都被框定为提高效率，包括更快的代码、更少的票务和更短的会议。这些收益是真实的，但最近的进步使得人们对真正发生的事情的看法变得模糊。

当一名工程师每周挽回九个小时时，他们不会把这些时间花在做九个小时的相同工作上。相反，他们会把这些时间花在其他领域提高生产力上。无论是从事以前没有时间做的原型开发，还是参与客户对话以产生产品创意，这就是被高管们认可的价值。

Gorilla Logic 软件工程公司的 CEO Drew Naukam 表示，这种差距现在已经在客户的工程组织内部显现出来。

“具有人工智能能力的团队可以明确指出 50% 的速度提高，代理正在整个软件开发生命周期中执行关键工作流程，领导者正在积极解决不断变化的瓶颈，”Naukam 补充说，“落后团队正在找借口不采用人工智能，援引治理作为采用障碍，并没有投资培训和赋能。”

Revenue Office Innovations 的 CEO 和创始人 Nathan Elsberry 表示，人工智能转变与以前的技术浪潮在一个重要方面有所不同：没有退出选项。

“有公司从未采用敏捷软件开发或现代化数字时代。然而，我不知道有哪家公司不在使用人工智能，或者至少正在计划使用它。”

然而，普遍参与并不意味着普遍受益。

“一家人才和交付能力低劣的公司不会成为一家高级人工智能提供商，”Elsberry 说。“他们无法吸引好人才；他们不会改变几十年来的方法。如果他们今天开始尝试，需要几年时间——届时将会有新的浪潮。”

当 92% 的高管表示他们正在培养“人工智能精英”时，他们并不是在描述一个福利计划。他们正在描述一个新的内部劳动力市场，资历和机构记忆正在被重新定价，以适应一个新的变量：杠杆。

“接受人工智能”与“部署人工智能”并不相同

所谓的人工智能采纳中，有很多可以被描述为“表演”。WRITER 指出：75% 的高管承认他们的人工智能战略更像是一种“表演”而不是真正的指导。只有 29% 的人报告称从生成式人工智能中获得了显著的投资回报率，只有 23% 的人报告称从人工智能代理中获得了同样的回报率。

像 Naukam 和 Elsberry 这样的专家会认为，虽然购买许可证和进行入职培训是过程的一部分，但这并不是采纳。采纳是指工作方式已经发生了变化。而这点是显而易见的。

对于 Elsberry来说，最常见的高管失败并不是糟糕的策略——而是缺乏策略。“我看到无数的代理被构建，人工智能‘捕鼠器’被构建，但很少有策略被整体评估。思考得太小，仅仅因为这是潮流而做某事是一个糟糕的开始。”

这种不匹配正在数据中表现出来。54% 的高管表示，人工智能采纳正在“撕裂他们的公司”。如此之多，以至于 29% 的员工——以及 44% 的 Z 世代工人——承认他们已经积极破坏了公司的人工智能推出，方法是将数据输入未经授权的工具或故意产生低质量的输出。

随着人工智能的发展，重新评估 ROI

报告中只有 29% 的高管表示他们从生成式人工智能中获得了显著的投资回报率，只有 23% 的人报告称从人工智能代理中获得了同样的回报率。但是，他们使用的偏差和指标不会出现在现有的 ROI 仪表板上，后者旨在衡量现有任务上的成本节约。

它们告诉 CFO 人工智能许可证是否能够自付其费用。它们无法捕捉到当一名工程师不再花费星期三下午的时间在样板代码上，而是花费在原型开发上时发生的情况，或者当一名高级分析师停止格式化报告并开始塑造公司应该提出的问题时发生的情况。

根据 Naukam 的说法，真正获得回报的客户并不是运行更好的仪表板。他们运行的是更好的文化。“具有杠杆作用的客户是好奇和不安分的。他们愿意尝试和失败。停滞在试验模式的公司并没有接受变革管理。”

他对一位 CEO 同行的建议是故意小范围的。

“创建一个试点团队，给他们成功所需的工具，公开庆祝成功和失败，然后扩大规模。人工智能采纳不能采用命令和控制的方式。”

焦点需要从衡量 ROI 作为大多数领导者习惯的有形输出转变为询问他们最好的员工现在能够做什么，因为他们使用了人工智能工具。