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雷达卡
沃顿商学院 Human-AI Research 与 GBK Collective 的这份年度调查已经做到第四年。2026 年 10 月 13 日发布的这一版有一个结构性变化：第一次把管理者的回答和初中级员工的回答放在同一份报告里比。报告由 Jeremy Korst、Stefano Puntoni 与 Sonny Tambe 主持，前两位是 Wharton Human-AI Research 的联合学术主任。
它的核心结论可以用一句话概括：采用已经不是问题，回报才是。多数员工说 AI 已经进入核心业务，部分流程围绕它重做过；正回报接近普遍，但"强正回报"并不普遍。真正拉开差距的，是整合的彻底程度——衡量什么、让 AI 能走多远、有没有定下统一做法。
四波演进，第四波的关键词是转型
报告把 2023 年以来的变化分成四段：2023 到 2024 是探索与试验，早期采用者的试用变成各职能的正式试点，热情退去后开始追问 ROI；2025 是"问责式加速"，常规使用进入核心运营，技能提升的同时也出现能力退化的担心，领导者开始嵌入 ROI 指标、投内部研发、收紧护栏；2026 这一波叫"通过转型取胜"，采用率不再有区分度，能不能把 AI 嵌进业务上下游才是分水岭。
这个分期对读报告的人有实际用处：它解释了为什么今年讨论的重点从"用不用"变成了"改了没有"，也解释了为什么报告要把工作流重构单独拎出来做一条主线。
六条差异，每条都带对照组
报告把高回报组织的做法归成六条，每条都给了两组比例，读的时候要看清两组分别是谁。
完成重构这一条：部门同时满足转型成功三个要素的企业领导者里，67% 报告强正回报；不满足的那组只有 19%。三个要素指把 AI 嵌进核心流程、把过半试点推入生产、而不是只在少数环节外挂。
改管理方式而不是砍人这一条：报告强正回报的部门里，64% 因为 AI 改过管理结构，对照组是 47%；同时这两组在裁员或冻结招聘上没有差别——也就是说，改结构并不等于减人。
设专职负责人与统一平台这一条：新设 CAIO 的组织里 58% 报告强正回报，没有这个角色的只有 8%；统一到一个获批平台的 50%，仍在开放试验的只有 9%。这两个数字的落差是全篇最大的。
衡量增长而不只衡量省时这一条：至少追踪一项增长指标的领导者里 35% 报告强正回报，只追踪效率的只有 13%。报告同时指出，企业最常用的指标仍然是"节省的时间"，这就是它说的 growth 与 efficiency 的分歧。
给智能体实质授权这一条：允许 agent 执行不可逆的财务或法律行为的部门，29% 完成了工作流转型；只让 agent 做有限事务的部门是 13%。用自动监控而不是逐步人工审批的部门，转型比例 24%，没有自动监控的 9%。
组织对齐这一条被单列成一节，讲的是管理者与初中级员工在"是否理解并遵循同一套 AI 战略"上的落差。页面没有把两个百分比写全，只把它列为三大主线之一，这一节值得直接翻 PDF 里的图。
那句被引用最多的话，说的是"受监督的中间地带"
GBK 的 Brian Smith 在报告里有一句判断：三分之二的部门说自己在用 AI 智能体，但只有 17% 允许智能体在没有人逐步批准的情况下完成一项任务。多数公司停在一个"受监督的中间地带"，为自主性付了钱，然后每一步都复核，而回报恰恰在这个位置最弱。
这段话把前面几组数字串起来了：授权与监控是一对，只给权限不给监控、或者只监控不给权限，都到不了高回报那一组。
引用前要弄清的三件事
第一，这是重复横断面调查，不是同一批公司的追踪面板。报告里说的"从 2025 到 2026 的变化"是群体层面的对比，不能读成某一家公司的演进路径。
第二，多数比例的分母是"部门"或"企业领导者"，不是全体员工。比如 67% 与 19% 那组，问的是部门负责人，不是员工感受。
第三，强正回报是自报的。报告没有用财报数据交叉验证，所以这些数字适合做基准参照，不适合当成因果结论——设了 CAIO 不等于回报就会从 8% 变成 58%，两者只是同时出现。
官方 PDF 在沃顿知识在线的页面上免费下载，不需要登录或注册。报告封面标注 October 2026，页面标注的发布日期是 10 月 13 日。
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官方 PDF 直链、页面原文与四波分期的完整表述都在下面，回复一下就能看到。
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