今年7月，一家AI创业公司的CTO在台上放了一张截图：一个PR，50万行代码变更，一个工程师写的，没有人Review——因为没办法Review。 他叫杨森，做AI SaaS。CSDN
过去半年，公司代码库的增删比从每加1.8行删1行，变成每加3行才删1行。工程师很少再改别人的文件，各自开新模块。
效率确实上去了，协作却退回去了。
今年4月，InfoQ采访的几位程序员提到同一件事：AI写代码快了，但需求还要对齐，测试还要走，联调、上线一样没少。
腾讯去年底公布过一组数，九成员工使用编程助手，将编码时间缩短了40%，整体提升20%。 40%和20%之间，差的20个百分点漏在哪？InfoQ
复旦大学CodeWisdom团队的茹炳晟解释过：在企业级研发里，真正写代码的时间，通常只占20%～30%，剩下的大头是沟通、对齐、评审、测试。
AI加速的只是这一小段，后面流程没动，总账自然对不上。 这套流程像接力赛：产品、设计、研发、测试一棒接一棒。AI只跑快了研发这一棒，交接时间没变。InfoQ
同样的错位，办公室里也在发生。一个活动策划用AI一天出完方案，老板看完很满意，让团队照此推进。到了执行阶段才发现方案里有不少漏洞，最后还是人一点点补。
更麻烦的是审核。以前方案改一轮就能推进，现在领导会再交给AI审一遍。AI往往能提出一大堆修改意见，有些确实有价值，但有些不符合实际情况，我们还得逐条检查、解释和修改。定焦One
而真正让人觉得轻松的，是另一种活：上周四十多条客服投诉，AI十分钟分好类；会刚开完，纪要已经发到群里。这类事的共同点是，对不对，人一眼就能看出来。
这笔账有人算得更直白：AI省下来的时间，全变成了返工的工时。知乎
穆胜咨询的娄珺打过一个比方：AI让一个人半小时写完原本要三天的方案，但方案还要走三级审批、跨部门质询、等领导签字。
你把生产环节从3天压缩到30分钟，流转环节还是雷打不动的15天，请问这家公司到底快了多少？穆胜事务所
麦肯锡的调查也指向同一处：近九成受访者表示所在组织已经在至少一个业务环节使用AI，但只有39%的受访者报告AI对企业整体息税前利润产生了影响。
报告里说，价值高的企业有个共同动作——重新设计工作流程。人人都是产品经理
指标也在推着人演戏。有人把“让AI把老板半小时的会议录音转成文字”写成“搭建语音信息结构化流程”，还被评为优秀案例。
Visier调查了1000名美国全职员工，48%承认向同事或上级夸大了自己的AI使用频率或专业知识。定焦One
资本市场的反应更直接：在23家明确因AI裁员的标普500公司中，56%在宣布之后股价反而下跌，平均跌幅达25%。万点研究
所以，判断一次AI提效是真是假，别只看生成用了多久。看端到端：从任务开始到结果被采用，中间改了几轮、开了几次会、返工多少。同一个任务连续记三次，前后对比，数字比感觉可靠。
选场景也有顺序。先用在“错了能立刻发现”的地方：会议纪要、资料归类、测试用例初稿、文档补全。
这些环节验收便宜，AI的快能留下来。涉及数字、责任和跨部门取舍的方案，先别全交给它——那里最贵的不是写，是改。
还有一条容易被忽略：省下的时间得提前说好归谁。否则在大多数组织里，它会被自动填进下一项任务。
快手给过一个对照：L2/L3需求占比超过20%的标杆团队，交付周期下降了58%。差别不在模型，在他们把AI推进到了需求、测试和发布。InfoQ
AI能把十分钟的活变成三分钟。但如果你还要花二十分钟检查那三分钟，这不叫提效，叫换了个姿势加班。
真正的提效只有一种：返工变少，交付变短，省下来的时间还留在你手里。
