# 演示大纲：OpenAI《How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT》

- 原报告：69 页，Aaron Chatterji、David Holtz、Neel Rakholia、Prasanna Tambe、Gawesha Weeratunga（OpenAI / Columbia Business School / Wharton），最后更新 2026 年 8 月 11 日。
- 素材：正文 23 页 + 18 张图（Fig. 1–10、Fig. A1–A8）+ 9 张表（Table 1–4、Table A1–A5）+ 参考文献 4 页 + 附录 A–D。
- 成品：**72 页** `.pptx`，内容不设上限、按原文顺序完整纳入。
- 图形全部采用 300 DPI 原图裁切（内容为多面板统计图，原样保真），表格以原表图像呈现，数值不做改写。

## PPT 页面 ↔ 原报告页码映射（共 72 页）

| PPT | 内容 | 原报告页 |
|---|---|---|
| 1 | 封面：标题、作者、机构、日期 | 1 |
| 2 | 摘要（Abstract）：研究设计总述 | 1 |
| 3 | 研究设计：四个相互关联但彼此独立的样本 | 6–9 |
| 4 | 章节导览 | — |
| 5 | 引言：为什么需要企业内部的真实使用数据 | 2–3 |
| 6 | 事实一：企业 AI 使用量正快速增长 | 3、10–11 |
| 7 | 事实二：早期采用者规模更大、价值更高 | 3、11 |
| 8 | 事实三：使用横跨各职位类别与资历，但强度不均 | 3、16–18 |
| 9 | 事实四：使用覆盖广泛的知识工作任务 | 3、19–21 |
| 10 | 相关文献：本文对四条脉络的贡献 | 4–5 |
| 11 | 章节页：第 3 节 数据与测量 | — |
| 12 | ChatGPT Enterprise 使用数据：组织—周面板 | 6–7 |
| 13 | 职位、公司行业与任务分类 | 7–8 |
| 14 | 上市公司样本与汇总统计 | 9 |
| 15 | **Fig. 1** 四个样本的构造 | 24 |
| 16 | 章节页：第 4 节 关于企业 AI 使用的四个事实 | — |
| 17 | 4.1 使用量正快速增长 | 10–11 |
| 18 | **Fig. 3** 企业输出 token 增长 | 26 |
| 19 | 4.2 早期采用者规模更大、价值更高 | 11 |
| 20 | **Fig. 2** 采用者与其他上市公司的汇总统计对比 | 25 |
| 21 | 4.2.1 财务特征：回归证据（表 1） | 11–12 |
| 22 | **Table 1** 财务特征与企业采用（线性概率模型） | 34 |
| 23 | 4.2.2 使用强度：财务指标的分布比较（图 4） | 12–13 |
| 24 | **Fig. 4** 按使用强度划分的财务指标：经验分布函数 | 27 |
| 25 | **Table 2** 财务特征与使用强度 | 35 |
| 26 | 4.2.3 企业规模与采用（表 3） | 14 |
| 27 | **Table 3** 企业规模与企业采用 | 36 |
| 28 | 4.2.4 既有互补性资产与企业采用（表 4） | 14–15 |
| 29 | **Table 4** 无形资产与企业采用 | 37 |
| 30 | 4.3 使用的广度：活跃用户构成 | 16–17 |
| 31 | **Fig. 5** 按工种划分的活跃用户构成 | 28 |
| 32 | 4.3.2 使用的强度：跨工种的差异 | 17–18 |
| 33 | **Fig. 6** 跨工种的 AI 使用强度差异 | 29 |
| 34 | 4.4 任务维度：两种互补的度量 | 19 |
| 35 | 4.4.1 总体任务构成 | 19–20 |
| 36 | **Fig. 7** AI 使用在任务上的分布 | 30 |
| 37 | 4.4.2 跨行业的任务差异 | 20 |
| 38 | **Fig. 8** 跨行业的 AI 任务使用差异 | 31 |
| 39 | 4.4.3 跨职位类别与资历的任务差异 | 21 |
| 40 | **Fig. 9** 跨职位类别的 AI 任务使用差异 | 32 |
| 41 | **Fig. 10** 跨职级的 AI 任务使用差异 | 33 |
| 42 | 章节页：第 5 节 结论 | — |
| 43 | 结论：三点含义、数据边界与一个核心判断 | 22–23 |
| 44 | 原报告图表目录（报告第 6–7 节） | 24–37 |
| 45 | 章节页：附录 B 附加图 | — |
| 46 | **Fig. A1** 分产品的企业输出 token 增长 | 55 |
| 47 | **Fig. A2** 按管理者身份划分的 AI 使用构成与强度 | 56 |
| 48 | **Fig. A3** 跨行业与职位类别的 AI 使用差异 | 57 |
| 49 | **Fig. A4** 跨行业与职级的 AI 使用差异 | 58 |
| 50 | **Fig. A5** 跨行业与管理者身份的 AI 使用差异 | 59 |
| 51 | **Fig. A6** 按行业、职位类别与职级的公司内部使用强度差异 | 60 |
| 52 | **Fig. A7** 按行业与管理者身份的公司内部使用强度差异 | 61 |
| 53 | **Fig. A8** 按管理者身份的任务使用差异 | 62 |
| 54 | 章节页：附录 A 附加表 | — |
| 55 | **Table A1** 分析所用的 Compustat 指标（2 段拼版） | 42 |
| 56 | **Table A2**（1/5）行政与专家支持 · 分析师 · 顾问 | 43–44 |
| 57 | **Table A2**（2/5）外包 · 客户成功 · 数据 · 设计 · 教育 | 44–45 |
| 58 | **Table A2**（3/5）高管 · 财务 · 泛称职级 · 医疗 · IT | 45–46 |
| 59 | **Table A2**（4/5）法务 · 市场 · 人力 · 产品 · 项目 | 46–47 |
| 60 | **Table A2**（5/5）研究 · 销售 · 安全（续） | 47 |
| 61 | **Table A3** 各职级的高频实际职位（1/2） | 48–49 |
| 62 | **Table A3**（2/2） | 49–50 |
| 63 | **Table A4** 按管理者身份的高频实际职位（2 段拼版） | 51 |
| 64 | **Table A5** 任务分类器的取值（1/2） | 52–53 |
| 65 | **Table A5**（2/2） | 53–54 |
| 66 | 章节页：附录 C 职位分类方法 | — |
| 67 | 职位分类方法与结果合并规则 | 63–68 |
| 68 | 附录 C.1 允许标签体系（1/2）：role_level、people_manager_signal | 63–66 |
| 69 | 附录 C.1 允许标签体系（2/2）：job_title_class（24 个标签） | 64–67 |
| 70 | 附录 C.2 职位分类器验证与披露规则 | 68 |
| 71 | 附录 D 任务分类器细节 | 69 |
| 72 | 参考文献（20 条，按原报告顺序保留） | 38–41 |

### 图 / 表覆盖核对

- 图：Fig. 1–10（PPT 15、18、20、24、31、33、36、38、40、41）+ Fig. A1–A8（PPT 46–53）＝ **18 张，全部纳入**。
- 表：Table 1–4（PPT 22、25、27、29）+ Table A1（55）、A2（56–60）、A3（61–62）、A4（63）、A5（64–65）＝ **9 张，全部纳入**。
- 正文各节、结论、图表目录、附录 A–D、参考文献全部纳入，无合并删减。

## 设计说明

- 16:9（13.333 × 7.5 in），米白底 + 橙色强调，商务研究报告风格。
- 图表页：图为 300 DPI 裁切原图，图注面板贴齐正文基线，图与文双栏并置；图注含中文标题、单位、图注与原报告页码。
- 表格页：原表图像按整行空白带纵向切为 1–8 段（仅在整行间隙处下刀，绝不截断半行），单栏/拼版呈现，表注以中文面板完整保留。
- 版面防溢出：所有文本块按 Noto Sans CJK 实际字形宽度测量换行行数，再据此计算面板高度；一旦超出正文基线即构建报错，不做静默删减。
- 每页页脚标注来源与对应原报告页码。

## 明确标注而未自行补全的内容

- 报告正文与附注中未给出具体出处的表述（如表 2 各列 R² 之外的自由度、p 值）未作推断。
- Table A2/A3/A4 中原报告已做抑制处理（出现频次不足 2 个工作区）的职位一律显示为 `<redacted>`，本演示保持原样，不做任何还原推测。
- Table A2/A3/A4 中的 `[non-Latin text]`（非拉丁文本）为原报告的呈现方式，原样保留；相关页已注明「原样保留，未作还原」。
- 参考文献为原文条目，不逐条翻译，仅保留作者、年份与出处信息。