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AI 用得更廣，獲利卻沒跟上
麥肯錫 2026 年調查中，80% 受訪者表示 AI 提升個人工作效率；37% 認為 AI 對息稅前利潤（EBIT）有一定貢獻，約 6% 的受訪者則表示 AI 帶來至少相當於 EBIT 5%、且影響顯著的成果。 實務上，企業應先鎖定明確的業務目標，再重新設計工作流程，並釐清資料、決策與成效由誰負責。
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研究答案
重點整理
- 麥肯錫 2026 年調查中，80% 受訪者表示 AI 提升個人工作效率；37% 認為 AI 對息稅前利潤（EBIT）有一定貢獻，約 6% 的受訪者則表示 AI 帶來至少相當於 EBIT 5%、且影響顯著的成果。
- 實務上，企業應先鎖定明確的業務目標，再重新設計工作流程，並釐清資料、決策與成效由誰負責。
- 對電商而言，DMEXCO 的討論也凸顯商品資料標準化的重要性：消費者可能透過 AI 助理、社群動態與市集平台探索商品。
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why do so few companies see meaningful financial returns from AI despite widespread adoption, and what can businesses learn from McKinsey’s. Article summary: AI adoption is widespread, but using a tool is not the same as changing how a business earns or saves money. McKinsey’s 2026 survey found that 80% of respondents reported improved personal productivity, while only 37% at. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
AI 可以讓員工更快完成一項工作，卻不一定會改變企業的成本、營收或獲利。這有助於理解麥肯錫 2026 年調查呈現的落差：80% 受訪者表示 AI 提升了個人工作效率，但只有 37% 認為 AI 對企業息稅前利潤（EBIT）有一定貢獻。約 6% 符合麥肯錫對「高績效者」的定義：受訪者認為 AI 帶來至少相當於 EBIT 5% 的貢獻，且影響顯著。這些數字反映的是受訪者的歸因，並不能證明某項做法必然帶來財務回報。6
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為什麼效率提升未必反映在獲利上？
個別任務變快，只是企業工作流程中的一環。如果核准程序、交接方式、系統與決策權責都沒有改變，省下的時間未必能降低成本或增加營收。麥肯錫 2026 年調查顯示，AI 表現較佳的企業較常重新設計工作流程；較早期的研究則指出，在其檢視的因素中，工作流程重新設計與 EBIT 影響的關聯最強。不過，這種關聯只能提供線索，並非因果證明。5
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衡量方式也很重要。工具是否開放使用、員工使用頻率，以及自述省下多少時間，都能說明 AI 是否已投入工作；但單靠這些指標，無法判斷企業是否因此多賺或少花。個人效率與 EBIT 影響之間的落差，正說明兩者都需要追蹤。6
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從 AI 試點走向業務成果
先選定明確的業務目標
找出一項有明確負責人、能界定問題與評估結果的流程。目標可以是降低服務流程成本，或提高轉換率；重點是符合企業實際需求，而不是只計算 AI 的使用量。調整流程前先記錄基準，才能比較改變前後的結果。
初期範圍不妨保持精簡，讓團隊能看清 AI 在哪裡發揮作用、哪些環節仍需要人介入，以及這項改變是否值得擴大。
把資料品質與責任歸屬納入計畫
DMEXCO 2026 一場商務議程提到，供應商提供的商品資料格式不一，標示方式各異，也可能缺漏資訊。如果沒有共同標準，這些問題就會一路帶進商品資料饋送，還得靠人工反覆修正。25
企業應明確指定負責資料品質、業務成果，以及判斷何時需要人工檢查 AI 輸出的人員。在電商情境中，隨著商品探索延伸至 AI 助理、社群媒體與市集平台，完整一致的商品資訊也愈加重要；相關資訊應包含適用的正確價格。27
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重新設計整個工作流程，而非只加速單一任務
檢視工作從頭到尾如何進行：資料如何進入流程、AI 負責哪些步驟、哪些地方需要核准，以及誰要根據結果採取行動。在合適的情況下，可移除或調整不必要的交接；但對於需要判斷、例外處理或涉及業務風險的決策，仍應由人負責。
這不是在既有流程上多加一項工具，而是重新思考工作如何完成。麥肯錫研究指出，工作流程重新設計與較佳的財務影響有關；但 2026 年調查並未證明單靠重新設計就能帶來回報。5
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用業務財務指標衡量成果
追蹤改變是否影響營收、成本、利潤率或 EBIT，而不只是採用率、產出量或節省的時間。評估時也要納入導入成本與人工審核成本，並與原先基準比較。這能協助企業確認，效率提升是否真正反映在財務成果上。
重點：採用 AI 不是成功的終點
這份調查沒有提供保證 AI 投資回報的公式，但清楚顯示，採用率與個人效率不足以單獨衡量成效：受訪者回報的個人效率改善，遠高於正面的 EBIT 影響。企業可以從聚焦明確的應用情境著手，搭配可靠資料、清楚的責任歸屬、重新設計的工作流程與財務衡量，同時讓人持續負責領導與判斷。6
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大家也會問
「AI 用得更廣，獲利卻沒跟上」的簡短答案是什麼？
麥肯錫 2026 年調查中，80% 受訪者表示 AI 提升個人工作效率；37% 認為 AI 對息稅前利潤（EBIT）有一定貢獻，約 6% 的受訪者則表示 AI 帶來至少相當於 EBIT 5%、且影響顯著的成果。
最值得優先驗證的重點是什麼？
麥肯錫 2026 年調查中，80% 受訪者表示 AI 提升個人工作效率；37% 認為 AI 對息稅前利潤（EBIT）有一定貢獻，約 6% 的受訪者則表示 AI 帶來至少相當於 EBIT 5%、且影響顯著的成果。 實務上，企業應先鎖定明確的業務目標，再重新設計工作流程，並釐清資料、決策與成效由誰負責。
接下來在實務上該怎麼做？
對電商而言，DMEXCO 的討論也凸顯商品資料標準化的重要性：消費者可能透過 AI 助理、社群動態與市集平台探索商品。