企業不再只是問 AI 問題：OpenAI 歐洲報告揭露，Agent 已占輸出 Token 過半

企業採購 AI 帳號之後，下一個問題應該是：員工真的把哪一段工作交給 AI 完成？OpenAI Economic Research 在 2026 年 10 月 14 日公布歐洲研究，指出其 ChatGPT Enterprise 與 Business 歐盟企業樣本中，Codex 與 ChatGPT Work 已占輸出文字 Token 過半。報告圖表呈現的 2026 年 9 月末比例約為 55%，而一般 ChatGPT 對話輸出約 45%。此圖採 28 天滾動視窗，排除 Other 類別。^{來源 01}

這是值得注意的行為轉變，但不是「歐洲 55% 的企業已導入 AI Agent」，也不是「AI 已替代 55% 的工作」。分母是特定客戶的輸出 Token，衡量生成內容量，不直接衡量採用企業數、時間節省、品質或營收。把這層限制說清楚，反而更有助於企業讀懂真正的機會。

這份報告最重要的改變，是「使用深度」而非使用人數

如果員工只把 AI 當成搜尋、翻譯和文字潤飾工具，績效常停留在個人任務時間；若他們開始透過 Agent 完成一段含檢索、運算、文件生成、檢驗與交付的流程，組織便可能改變工作分工。OpenAI 將這種從單次提問走向工作執行的變化，稱為 Agentic 使用的擴張。^{來源 02}

研究區分兩件容易混淆的事：使用廣度是有多少人或公司開始碰 AI；使用深度則是 AI 參與工作流程的程度及複雜度。當企業把開通帳號數作為唯一 KPI，很可能看不見大量停留在個人問答、缺乏正式可交付流程的採用瓶頸。對營運主管而言，應問的是「本月有幾項流程由 AI 協助完成且通過驗收」，不是「本月用了多少 Token」。

同為歐盟，立陶宛 85%、斯洛維尼亞 22%，差距反映什麼？

報告顯示，2026 年 9 月的 OpenAI 樣本企業中，立陶宛的 Codex 與 ChatGPT Work 輸出 Token 占比為 85%，斯洛維尼亞約 22%。^{來源 01} 差距很大，但研究衡量的是採用 OpenAI 商務產品的公司，並非完整國家普查；用戶構成、使用情境、樣本規模與個別企業行為都可能影響比例。

企業經理人不能由此推導「立陶宛比其他國家更有生產力」，卻可以看到一個實用問題：當 Agent 工具容易取得，不同組織把 AI 嵌入工作的速度仍有明顯差距。原因可能涉及任務適合度、權限、主管是否允許在真實流程使用，以及內部是否有能擴散的成功案例。這些是值得驗證的假說，而不是報告已證實的因果機制。

中小企業活躍使用達基期 8.1 倍，應如何解讀？

OpenAI 將關聯使用者不超過 200 人的商務客戶視為本研究的中小企業樣本。從 2026 年 5 月基期到秋季，這類企業使用 Codex 或 ChatGPT Work 的每週活躍人數達 2026 年 5 月 1–7 日基期的約 8.1 倍（9 月 29 日至 10 月 5 日）。^{來源 01來源 02} 值得留意的是，基期可能偏低，且工具在研究期間陸續推出，因此「成長倍數」不等於長期穩定活躍率，更不等於訂單或淨利增幅。

尤其是中小企業，導入門檻不一定在模型費用，而在如何定義任務與保留現有工作知識。若報價從客戶詢問到 PDF 生成已經有明確模板、欄位驗收及授權規則，Agent 才較容易承接其中步驟；若每位資深同仁只靠口頭經驗處理例外，再強的 AI 也缺乏可安全複製的作業條件。

為何 Token 越多不代表企業 ROI 越高？

同樣一百萬 Token，可能是 AI 不斷生成無人閱讀的報告，也可能是完成數十件複雜、曾耗費大量人工時間的分析。Token 是模型產出活動量，不是標準化工作價值單位。研究也指出歐盟使用深度領先企業與典型企業存在顯著差距，但這個指標不能單獨回答哪種企業的財務效益較好。^{來源 01}

比較合適的 ROI 架構，應將工作流程分解成成本與結果：基準作業耗時、AI 生成與工具成本、人工複核與返工、例外事件、可用交付件數，以及是否真正改善提案速度、交付品質或客戶服務。假設原本一份提案要 5 小時，Agent 10 分鐘生出初稿，但後續還要 4 小時找錯，就不能宣稱節省了 4 小時 50 分鐘。

台灣企業可以採用的 30 天驗證方法

第一週，選定一個有真實需求且可量測的工作流程，寫下交付條件與不允許的行動。第二週，拆出資料收集、生成、複核與正式發布步驟，把無法可靠自動化的部分留給人。第三週，以至少 10 個真實但經適當去識別化的案例測試，保存失敗與例外。第四週，核對完整交付時間、實際可用率、返工時間及負責人願否持續採用，再決定是否擴大。

這個試辦方法是天地人提出的管理建議，非 OpenAI 已量測的最佳實踐。重點在讓企業擁有自己的實際證據，而不是用全球產業數字替自己的投資背書。

常見問題

Q：報告說 Agentic 輸出過半，是否代表員工有一半工作被 AI 取代？ 否。它是文字 Token 的比例，沒有反映人類工作量或被取代職位。

Q：達基期 8.1 倍代表什麼？ 代表 OpenAI 定義的歐盟中小企業樣本中，指定工具的每週活躍用戶相對某段基期的增長。

Q：企業導入 Agent 首先要做什麼？ 先找能驗證輸出與責任歸屬的流程，建立測量方式，再選擇工具。

企業行動與延伸

企業可將「現有工作流程、花費時間、資料來源、核准與交付方式」整理後，提交至企業培訓聯絡信箱。若問題只是資料與流程尚未整理，應優先釐清流程，而非直接大量購買授權。

英文原文與來源

^{來源 01} OpenAI Economic Research，Europe’s Agentic Opportunity: Moving from breadth to depth with AI agents，2026 年 10 月。10 頁英文原始報告 PDF。原文短摘：「Agentic token output in EU firms now exceeds 50%」。數據請核對 PDF 第 2 至 5 頁圖表與註記。

^{來源 02} OpenAI，The EU’s next chapter in AI is agentic，2026／10／14。英文官方報導全文。研究中的 SMB 使用者定義與個別國家結果請參考原文。

註：報告是 OpenAI 自有商務產品的樣本，未經獨立全歐抽樣驗證。本文分析與導入方法由天地人撰寫，使用 AI 工具協助製作，未經獨立具名真人或領域專家審閱。

企業培訓聯繫：若要將本文議題轉成企業內訓或導入計畫，請先準備工作情境、資料權限與預期交付成果，再透過 service@tiandiren.tw 或 02-2396-0514 聯繫團隊。亦可先查看企業內訓主題指南。