Glean 发布 Work AI Index 2026：缩小 AI 影响差距的关键在于“变革型组织”
在 AI 应用浪潮中，大多数企业仍陷入“采用困境”：当结果未达预期时，往往通过增加工具、许可证、强制命令和仪表盘来应对。然而，Glean 的《2026 Work AI Index》报告揭示了一个残酷现实：访问权限从来不是瓶颈，真正的问题是 AI 是否能在现有的工作流、公司语境和运营实践中真正发挥作用。
基于对 6,000 名美国、英国及澳大利亚全职数字员工的调查，以及对 Glean 企业 AI 平台匿名数据的分析，Glean 识别出仅 13% 的组织属于“变革型组织”（Transformative Organizations）。这些企业的员工明确表示，AI 已显著改善了组织绩效和成果。
核心发现：从“活动”到“影响”的范式转移
报告中最令人惊讶的发现在于员工时间分配的差异。在表现不佳或充满不确定性的组织中，员工将 49% 的 AI 相关时间直接用于操作工具；而在变革型组织中，这一比例降至 27%。
这意味着，变革型组织的员工并非回避 AI，而是将更多精力投入到围绕 AI 的工作上：提供上下文、检查输出、将结果整合到真实工作流中，以及判断何时不应使用 AI。这标志着从单纯的“AI 活动”向真正的“AI 影响”的跨越。
1. 追踪结果而非仅追踪活动
许多组织仅关注易于计量的指标：Token 消耗量、提示词提交数、工具激活次数、代理构建数量等。这些指标只能证明员工“在使用”AI，却无法证明工作是否准确、有用或可推进。
变革型组织在平均维度上追踪了 5 个指标（其他组织仅为 3 个），涵盖质量、生产力、节省时间、AI 技能、员工参与度及营收增长。这种更广泛的视角至关重要，因为它向员工传达了组织的价值观，并引导他们将注意力投资于正确的地方。
- 质量与生产力的双重衡量：在仅衡量生产力的组织中，74% 的员工报告存在“机器人射击”（Botshitting）现象，即发送未经充分审查或无法自信辩护的 AI 生成内容。而在同时衡量质量的生产力环境中，该比例降至 64%。
- 成果导向的反馈：在衡量质量的同时，83% 的员工认为 AI 提高了工作质量，而仅衡量生产力时这一比例为 68%。
2. 将使用数据转化为反馈
谁有权查看 AI 使用数据，几乎与组织追踪什么指标一样重要。变革型组织中 73% 的团队监控 AI 使用情况，且 71% 允许员工查看自己的使用数据。
当数据仅向上流动时，员工可能将其视为监控或绩效评分，从而隐藏问题。相反，当员工能自主查看数据时，他们能提出更有价值的问题：
- AI 究竟在哪里节省了时间？
- 哪些任务产生的审查多于价值？
- 人们为何反复离开已批准的系统？
目标并非按 AI 使用量排名员工，而是为团队提供更清晰的视图，了解 AI 如何改善工作以及何处需要调整。
3. 打造可执行的治理机制
大多数组织拥有 AI 政策，但这并不意味着员工清楚在复杂决策中该如何操作。当截止日期临近、批准工具效果不佳而未经批准的系统似乎更好时，治理机制便显得尤为重要。
变革型组织在治理清晰度上显著领先：
- 93% 定期审查 AI 政策（其他组织为 55%）
- 91% 解释了政策存在的理由（其他组织为 57%）
- 85% 明确了违规后果（其他组织为 56%）
- 89% 定义了谁可以构建或部署 AI 代理（其他组织为 61%）
清晰的治理能带来信任。在变革型组织中，93% 的员工信任公司的 AI 战略，而其他地区仅为 57%。
结语
Glean 强调，AI 的成功不在于部署了多少工具，而在于是否构建了能够衡量成果、提供反馈并建立信任的生态系统。对于开发者而言，这意味着在构建 Agent 和 API 时，不仅要关注功能实现，更要考虑如何嵌入真实工作流，并提供可解释的上下文与反馈机制。
“变革型组织的区别在于，他们不再将 AI 视为一个孤立的工具，而是将其视为重塑工作流、提升组织绩效的核心驱动力。” —— Glean Work AI Institute
