AI知識｜把 AI 導入做成行為引擎：ADKAR 五關卡落地法

InfoAI 編輯部

AI知識 ｜企業導入AI常敗在行為沒改，ADKAR把轉型拆成，覺知、渴望、知識、能力、強化五關卡

企業談 AI 轉型，最常見的誤會是把它當成「系統上線」。但你越往現場靠近就越明白：真正上線的是人類的日常習慣，真正下線的是舊的工作方式。

ADKAR（變革管理常用的五階段模型）之所以好用，不是因為它多理論，而是它硬逼你面對一件不太好聽、但很真實的事：AI 轉型的成敗，通常卡在人，不是卡在工具。更重要的是，每個階段都能對應到一組「常見錯誤」與「可操作解法」。你只要把它翻成「行為工程」，它就會從口號變成引擎。

這篇文章提供一個可落地的「AI 行為轉型引擎」架構：幫助你了解，每一關你要改變什麼、最容易怎麼翻車、要交付哪些產物（範本、清單、案例庫），以及你可以怎麼用制度與主管行為，讓新習慣在舊組織裡活下來。

00｜前置作業：你到底想改變誰的哪個行為

很多企業一開始就喊「我們要導入 AI」，這句話最大的問題是：它沒有指定行為，也就沒有辦法驗收。你最後只能驗收「買了什麼」、「上了什麼課」、「開了幾場說明會」，卻驗收不到「工作真的變了」。

因此我們要先把「導入 AI」轉換成「要改變什麼行為」，具體要細到像是以下的範例：

客服：把「查找知識庫」改成「先問 AI 摘要，再查核引用來源」

業務：把「憑感覺寫開發信」改成「用 AI 產生三版本，再用客戶資料修正」

法務：把「逐條人工比對」改成「AI 初篩＋人工複核＋版本控管」

你要改變的是「日常動作」，而不是「採購品項」。

用一張「行為定義卡」把問題定義清楚

把每個要改的行為，寫成一句能被觀察的話：

誰（角色／職位）要改？

• 在什麼情境會發生？（例：收到客訴、要交週報、要審合約）

• 舊行為是什麼？

• 新行為是什麼？（包含「AI 做什麼、人做什麼」）

產出物是什麼？（例：有引用、有版本號、有查核紀錄）

• 驗收指標是什麼？（時間、錯誤率、客訴、交付週期）

• 如果沒有寫下這張卡，後面五關都很容易全部走味。

01｜覺知（Awareness）：先處理恐懼，不然訓練只會變噪音

很多公司把覺知當成「宣傳願景」，但覺知真正的工作是：「建立心理安全感的契約」。員工不是真的反 AI，他們反的是「不知道自己會被怎麼對待」。

現場最常見的恐懼通常是三種：

1. 職位安全感：AI 會不會讓我被取代？

2. 責任風險：AI 做錯我背鍋嗎？

3. 能力評價：我用 AI 會不會被看不起、被貼標籤？

常見錯誤：

• 只講願景與效率，不講代價與保護機制

• 把所有人丟進同一種敘事：不是「大家一起升級」，就是「你不跟上就淘汰」

• 主管嘴上說鼓勵，實際上用「出錯追殺」把人嚇回去

對應解法：把話講清楚，清楚到可以被引用轉述

你需要明確說清楚四件事，並把它寫進制度或指引，讓它不是口頭安撫：

1. 哪些工作會改、哪些不會（至少先講三到五個範圍）

2. 哪些任務可以用 AI、哪些不行（資料分級、敏感資料規則）

3. 出錯的責任分工與審核流程（誰負責查核、誰負責最後交付）

4. 使用者的資料安全邊界（可輸入與不可輸入、留存與刪除）

覺知階段做得好，你等於先把「恐懼的雜訊」降下來，後面知識與能力才會真的進到腦子裡。

02｜渴望（Desire）：回答「這對我有什麼好處」，不是「公司要你做」

渴望不是靠動員口號，而是靠「個人效益」與「現場痛點」點火。你只要用「裁員敘事」推導入，得到的幾乎必然是抵抗，因為人類對生存威脅的反應很誠實。

常見錯誤

• 用公司 KPI 壓下去：要求使用率、要求每週交幾個提示詞

• 把 AI 當成稽核工具：用它來抓錯、比效率、做排名

• 把「渴望」誤當成「配合」，結果員工只做表面，不做內化

對應解法：用「一線版本」講好處，讓人覺得這是自救工具

你可以把渴望拆成四種可感覺的收益，讓每個角色都聽得懂：

1. 每週少掉多少重複整理

2. 回覆客戶速度快多少

3. 報告初稿能不能從兩小時縮到二十分鐘

4. 錯誤率能不能下降、壓力能不能變小

你的目標是讓員工心裡出現一句話：「這東西我用得好，對我有利。」只要這句話出現，渴望就會開始自我擴散。

03｜知識（Knowledge）：訓練的核心不是工具操作，而是情境化的工作方法

通用課程最常見的副作用是：大家聽得懂，回去用不到。因為「懂」不等於「在你的限制下做得到」。

知識階段真正要交付的不是「大家知道有哪些功能」，而是「在你的工作場景裡，怎麼用才不會出事、才會省事」。

常見錯誤

1. 上完課就結束：缺少可重複的 SOP

2. 把提示詞當炫技：沒有脈絡、沒有輸入限制、沒有查核方法

3. 只教成功案例，不教失敗生成：結果大家第一次遇到幻覺就退坑

對應解法：把訓練改成「任務導向」

有效的訓練通常具備三個特徵：

1. 同一個角色的真實文件、真實流程、真實限制

2. 提示詞變成可重複的 SOP（輸入格式、輸出格式、引用規則）

3. 把錯誤生成當必修（如何查核、如何引用來源、如何做版本控管）

知識階段的交付物，最好具備這三項，這能使 AI 在工作現場活下來：

1. 範本：可直接複製貼上

2. 清單：每次照做就不容易翻車

3. 案例庫：讓新手看得到「長什麼樣子才算及格」
   

04｜能力（Ability）：縮短「上完課」到「真的會用」的距離

能力不是聽懂，是做得出來。這一關最容易被誤判，因為很多主管看到「課上完了」就以為能力完成了，但現場的真相是：員工會在第一個卡關點放棄。

以 Prosci 對 AI 轉型失敗原因的整理來看，「培訓與支援不足」雖然只占一小部分，但常是壓垮意願的最後一根稻草：員工願意試一次，卡住沒人救，第二次就不試了。

常見錯誤

1. 一次塞滿：期待一堂課改變全部工作習慣

2. 主管只看速度：逼出「不查核也要快」的壞行為

3. 缺少現場支援：新手卡住，得不到即時協助

對應解法：用「現場穿越第一道門檻」的設計來養能力

你可以用三個做法，明顯拉高轉化率：

1. 一週一任務：用小步快跑替代一次灌爆

2. 主管改看兩件事：看成果，也看查核流程

3. 設立 AI 夥伴角色（champion）：部門內即時支援

能力階段的核心指標很樸素：你能不能在工作日，把 AI 用到交付物裡，而且交付物品質沒有變爛。

05｜強化（Reinforcement）：沒有強化，熱度一定消退

AI 導入最容易出現的幻覺是「一開始很熱」。但熱度不是制度。沒有強化，你會看到三種退潮：

1. 用法回到舊習慣（因為舊習慣最省力）

2. 變成少數人私房技（沒有傳承機制）

3. 變成 KPI 表演（有使用量、沒品質）

常見錯誤

1. 只靠獎金：短期有效，長期變成交易

2. 只講英雄故事：大家羨慕，但學不到方法

3. 沒有衡量：最後只能靠感覺喊成功

對應解法：把 AI 使用變成「可被衡量、可被認可、可被傳承」

你需要讓新行為長出組織的根，而不是靠個人意志撐著：

• 固定回收最佳提示詞與流程，納入知識庫

• 把成功案例講成方法論：輸入、步驟、查核、輸出格式

• 建立影響力衡量：省時、品質、錯誤率、客訴、交付週期

• 讓制度跟上：資安規範、資料分級、審核責任、版本控管

強化的本質是：讓新行為在舊組織裡活下來。你不是在維持熱度，你是在建立一套「行為的新生態」。

06｜把五關卡串成一台引擎：你要交付的不是「導入」，而是「可運轉」

把 ADKAR 當引擎時，你會發現每一關都應該產出能被下一關使用的「零件」。你可以把交付物用一張表想清楚：

• 覺知交付物：可引用的邊界與保護機制（心理安全契約）

• 渴望交付物：角色別的個人效益清單（我為什麼要用）

• 知識交付物：範本、清單、案例庫（我怎麼用才安全）

• 能力交付物：一週一任務路徑＋現場支援機制（我卡住有人救）

• 強化交付物：回收、衡量、傳承的制度（我用得好會被看見）

當你把這些零件做齊，AI 轉型才會從「專案」變成「系統性的新習慣」。

07｜不是在推 AI，而是在重寫組織的「默契」

AI 行為轉型最深的那一層，不在提示詞，也不在模型，而在組織默契的改寫：

• 過去默契是「快交付」

• 現在默契要變成「快交付，而且可查核、可追溯、可負責」

這是一種行為的升級，會讓人不舒服，因為它逼每個人面對自己的工作方式。你如果只把它當工具導入，就會一直撞牆；你把它當行為轉型引擎，反而能把牆拆成門，一扇一扇打開。

08｜AI 行為轉型落地清單

1. 列出三個角色，各挑一個「高頻、低風險、可衡量」任務當試點

2. 寫完三張行為定義卡（新行為一句話＋驗收指標）

3. 覺知：把四個邊界寫成文件，主管先對齊說法

4. 渴望：每個角色寫出「一線收益」四句話，能量化就量化

5. 知識：做出一份範本、一份清單、三個案例（含一次失敗案例）

6. 能力：排四週路徑，一週一任務，設立 champion 值班

7. 強化：每月回收提示詞與流程，建立衡量儀表板，納入知識庫與版控規則

把這七步做完，你就不再是「導入 AI」，而是啟動一台引擎。

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