2.3倍

高员工参与度企业的股东回报是低参与度企业的2.3倍

Bain & Company 2026

Bain 2026：以人为核心的AI部署如何带来10-25% EBITDA增长

人力资本：AI回报的核心变量

一个经常被忽略的事实：企业AI投资的回报差异，核心变量不在技术选型，在人。

Bain在这份报告里给出的数据很直接——高员工参与度的企业，股东回报是低参与度企业的2.3倍。无形资产已经占到标普500市值的92%。这两个数字放在一起看，结论很明确：企业最值钱的东西是人和组织能力，不是系统和算法。

但光喊「以人为本」没用。Bain真正有价值的洞察在另一个概念：流程债务（Workflow Debt）。就是企业多年运营里积累的那些多余审批、冗长交接、重复汇报。报告原话——AI放大它被投入的任何系统。流程本身是乱的，加上AI只会让混乱扩散，不会自动理顺。弱人力资本管理每年吞噬企业高达40%的生产力，这说明很多企业还没碰AI，生产力就已经在大量流失了。

那正确的做法是什么？报告提出了一个「永动生产力引擎」的框架，核心是两个循环同时转。第一个是人机循环：人从AI生成的数据中提取洞察，AI从人的实验和业务判断中学习。第二个是数据-系统循环：AI整合内外部数据生成分析，组织再把验证过的改进固化到流程和工具里。两个循环并行，生产力就能持续提升，而不是做完一个试点就停下来。

英国银行的案例很能说明问题。他们没有简单地给旧流程加一层AI，而是先把客户服务流程从根上重做——原来60到100天、经过10多个环节的流程，压缩成1天完成。40人的专项团队重组为3到4人的「全栈问题解决者」，每个人的能力边界被拓宽，不是被AI替掉。这个案例的重点不是技术多厉害，是组织愿不愿意动流程、动岗位设计。

Bain还提到了未来混合劳动力的四种角色：用通用AI工具的普通员工、被定制AI工具增强的「超级员工」、半自主和全自主的AI Agent（AI代理），以及实体机器人。人负责关系维护、创新和复杂治理，Agent处理日常运营。这个分类的价值在于，它把「AI替代人还是辅助人」这个伪命题拆解成了一个可操作的岗位设计框架。

对企业决策者来说，这份报告传递的信号很实际：如果你的AI投资没达预期，先别急着换供应商或加预算。回头看看流程里有多少债务没还，看看员工到底是被AI帮到了还是被绕晕了。技术从来不是瓶颈，组织才是。