科技故事总是讲得很热闹，但真正落到普通人身上的时候，往往没那么宏大。 上世纪90年代，MIT 的布林约尔松提出过个"生产力悖论"：电脑越买越多，信息化口号喊得震天响，但生产力就是不见起色。原因很简单，光 有新技术没用，还得配套组织调整、流程重塑、员工学新技能，才会真正释放价值。 到了2025年，这个悖论同样发生在AI行业。最近，MIT 和哈佛研究团队就发了两篇论文，用海量数据把AI对职场的影响扒了个底朝天。 第一篇盯着AI对行业影响，结论直接让人一愣： 企业里95%的AI投入都没产生什么价值，真跑起来的很少。反而真正的生产力提升是通过个人实现的，员工自己掏钱买 ChatGPT、Claude 账 号，"偷偷"用AI干活儿。这直接催生了一个新词，"影子AI经济"。 第二篇更扎心，它看的是AI对就业冲击。结果发现，被AI冲击得最狠的不是老员工，而是刚毕业的新人。换句话说，AI让毕业生找工作越来 越难了。 今天，乌鸦君就带大家一起看看红杉分享的这两篇论文，顺便聊聊 AI 在现实世界里的"真面目"。 01 95%AI投入没价值，影子AI经济却在爆发 红杉提到的"GenAI Divide"（人工智能鸿沟），是今年MIT整 ...

重点抢先看 「AI Agent」 AI如何重构商业咨询？混沌在云栖大会给出答案 十年来，混沌始终与创新者同行。今天，在2025云栖大会这个汇聚全球顶尖科技力量的舞台上，我们以一种全新的方式，将这份陪伴推向极致。 我们带来了混沌商业创新智能体HDDI，一款旨在用AI重构企业战略决策的咨询工具。它直面传统咨询行业价格昂贵、周期漫长及服务一次性的结构性局限，为 过去难以触及专业咨询服务的广大中小企业，提供普惠化的战略支持。 HDDI的核心功能远不止于简单的问答。它深度融合了混沌独有的创新理论框架与十年案例库，其工作方式更像一位真正的咨询顾问： 这标志着一种商业服务模式的变革，从过去一次性的项目制，转向一种可随时响应、持续陪伴的订阅制伙伴关系，让高阶战略智慧真正成为企业发展的日常助 力。 定义真问题 ：通过多轮引导式对话，HDDI能帮助决策者穿透表面现象，探寻并定义出需要被解决的真正核心问题。 生成深度方案 ：输入商业挑战后，它能在十几分钟内生成一份结构完整的深度分析报告。报告不仅运用混沌的"建模型"方法进行根本性剖析，还包含跨行 业案例佐证、可行性评估、风险预警和实施路径的完整建议。 本周AI商业焦点必读 (202 ...

文章核心观点 - 生成式AI的普及未立即带来生产率提升 重现生产力悖论现象 仅5%的公司从AI中获得显著价值 而95%的公司未能实现可衡量的损益影响[2][3][4] - AI对劳动力市场产生首轮冲击 22-25岁初级岗位就业显著下降 AI擅长替代基于书本知识的任务 但资深员工的隐性经验型知识更具韧性[7] - AI创业者需构建能学习、适应流程的代理系统 深度整合后台工作流 以业务流程外包模式而非传统软件模式为客户创造可衡量的业务结果[8][9][10] GenAI鸿沟研究 - MIT报告揭示5%的公司从AI中获得显著价值 95%的公司困于静态工具与流程脱节 形成明显的GenAI鸿沟[3][5] - 鸿沟根源包括学习缺口（企业AI工具无法从反馈中学习）、试点到量产鸿沟（仅5%定制工具投产）、影子AI经济（员工自费购买个人AI服务）[3][4] - 此现象呼应1993年生产力悖论和Brynjolfsson的J曲线理论 表明需要新的工作方式而不仅是新工具[4] AI对劳动力市场影响 - Brynjolfsson研究显示自生成式AI普及以来 AI高暴露职业（软件开发 客户服务）中22-25岁早期职业者就业率显著下降[7] - AI优先替代依赖编码知识和书本知识的初级岗位 而资深员工的隐性经验型知识目前更具抗替代性[7] - AI转型是任务再分配的复杂过程 AI既替代任务也创造新任务 人类技能价值向隐性专长转移[7] 对AI创业者的启示 - 需构建能从用户反馈学习 适应新场景 持续改进的真正代理系统 而非仅生成文本的工具[8] - 产品必须深度融入客户实际工作流程 专注后台部门（财务 采购 运营）这些流程化数据密集领域可获得最高ROI[8][10] - 应借鉴业务流程外包(BPO)模式 深度定制 关注业务结果 像合作伙伴而非软件供应商般运作[10] - 影子AI经济揭示真实需求 员工自费购买行为为产品开发提供实时市场洞察[9]