精選解讀｜為什麼 AI 在職場沒有發揮預期效果
精選解讀｜為什麼 AI 在職場沒有發揮預期效果
當生成式 AI 進入企業現場，真正被迫重算的不是技術，而是「工作本身」
InfoAI 編輯部
這一波企業 AI 反思潮，真正改變的不是導入節奏，而是管理階層開始意識到：問題不在 AI 做不到，而在組織從未想清楚「哪些工作本來就不該存在」。
AI 在職場「沒有如預期發揮效果」，並不是技術退潮，而是企業終於發現，生成式 AI 無法替代一個本來就設計失衡的工作系統。
AI 在職場「沒有如預期發揮效果」，並不是技術退潮，而是企業終於發現，生成式 AI 無法替代一個本來就設計失衡的工作系統。
2025 年的企業現場，很像一種集體錯覺，在董事會、主管會議上，AI 早已是「必選題」。但走到第一線的工作桌前，它常常仍停留在「偶爾拿來問一下、做個摘要」的程度。雖然 AI 技術成熟度一路上升，但落地成效卻沒有同步擴散，這形成一個越來越尖銳的矛盾。
我們可以從宏觀的數據中，看清楚這個矛盾。史丹佛大學 HAI 的《AI Index》整理指出，全球組織使用 AI 的比例，從 2023 年的 55% 上升到 2024 年的 78%。麥肯錫在 2025 年的《State of AI》也顯示，多數企業「已經在用 AI」，但真正把 AI 變成可複製、可擴張的營運能力者非常少，甚至只有 1% 的受訪者認為自家 AI「成熟」。
更令我們需要關注的是「高層熱、基層冷」的落差。蓋洛普（Gallup）針對美國職場的研究顯示：93% 的《財星》500 大企業人資長（CHRO）說公司已開始使用 AI 工具，但只有 33% 的員工知道公司正在把 AI 整合進工作方式；在實際使用上，將近 7 成員工表示「從不」在工作中使用 AI，而只有 6% 的員工覺得自己「很自在」地使用 AI。
換句話說，2025 年不是「企業沒有導入 AI」，而是企業正在穿越一段更難的路：從技術熱潮走向人機協作的深水區。真正的競爭，開始從「買到工具」轉成「把工具變成行為、流程與文化」。
01｜AI 落地不是 IT 專案，而是組織行為轉型
許多公司把 AI 當成「又一套系統上線」：採購、資安審核、教育訓練一堂課、公告政策，然後期待生產力曲線自然上揚。但 2025 年的經驗正在告訴我們：AI 的價值，不會在「裝好」那一刻發生，而是在「大家真的改用」的那一天才開始累積。
這也是為什麼企業會陷入常見的「試點煉獄」：小規模試做看起來不錯，但一要擴大，就卡在跨部門資料、權責邊界、流程重設、員工不敢用或不會用。麥肯錫指出，很多企業雖已嘗試 AI，但距離成熟落地仍有明顯落差。蓋洛普則補上一個更像是屬於「人」的原因：70% 的員工表示公司沒有清楚的 AI 使用指引或政策，在缺乏規則與心理安全感的狀態下，使用率很難上去。
這讓 AI 這個議題從「模型多強」轉成「人怎麼跟它一起工作」。而在這個轉折點上，變革管理不再是配角，反而成為 AI 成敗的主旋律。
02｜真正的瓶頸在於「人」：63% 的阻力來自於人，而不是技術
限制
Prosci 以 1,100 多位變革專業人士的研究指出：63% 的 AI 導入挑戰來自人因（human factors），不是技術限制。更具體地說，「使用者熟練度」是最大單一難題：它佔了38% 的失敗率，遠高於技術導入問題（16%）、組織採納問題（15%）或資料品質（13%）。Prosci 甚至把熟練度再拆開：22% 卡在學習曲線、11% 卡在提示詞（prompt）能力、6% 卡在訓練與支援不足。
這些數字的含義很殘酷：你買了最好的工具，也不代表組織會自動變聰明。AI 導入失敗，很多時候不是因為 AI「做不到」，而是因為人「不知道怎麼把它放進日常」。
Prosci 也指出「信任落差」：第一線員工對 AI 的信任顯著低於主管與高層，形成一種斷層式的體驗差。蓋洛普則從另一個角度證實：員工是否感到「自在」，高度取決於公司是否有清楚計畫、清楚指引、以及與職務相關的訓練。
所以，2025 年的關鍵問題其實是：企業有沒有把 AI 當成「行為改變工程」，而不是「系統上線工程」。
03｜AI 真的有用，但它的「有效」通常長得像這樣：嵌入流程，而非飄在流程上方
現在讓我們看看那些已經看到成效的案例，同時觀察它們共同的結構。你會發現：它們不是「員工被要求去用 AI」，而是「流程本身被重寫，使其自然需要 AI」。
1）軟體開發：AI 不是取代工程師，而是加速回合數
在軟體開發領域，有較多可量化的研究。GitHub Copilot 的控制實驗論文顯示，使用 Copilot 的開發者完成指定任務的速度平均快了 55.8%。
企業端也開始出現「內部程式碼產出結構」的改變：微軟（Microsoft）執行長在公開場合表示，公司內部程式碼有 20% 到 30% 是由 AI 生成。
Google 的執行長 Sundar Pichai 也在 2024 年第三季財報相關說明提到，Google「超過四分之一」的新程式碼由 AI 產生，之後再由工程師審查採納。
但更值得注意的是「效益敘事的收斂」：Pichai 也談到，AI 帶來的工程速度提升大約是 10% 的量級。這其實很像一個現實提醒：AI 寫程式碼不是「免審核的免費午餐」，真正的效益通常來自於「更快完成一輪思考與驗證」，而不是把人整個拿掉。
2）客服與營運：把 AI 放到「解決問題的第一公里」
在客服領域，瑞典金融科技公司 Klarna 的案例非常具體：Klarna 公布的數據顯示，其 AI 助理在上線首月處理了 230 萬次對話、約佔客服對話的三分之二，並相當於 700 名全職客服人力的工作量；重複詢問下降 25%，平均解決時間從 11 分鐘降到 2 分鐘。
而讓「企業會買單」的是後續的營運數字：根據路透社報導指出，Klarna 表示因使用 AI 聊天機器人，其員工數從約 5,000 降到 3,800（多透過自然流失），而每位員工平均營收提升 73%。
這類案例的共同點是：AI 被放在流程入口，先把大量重複、可結構化的詢問接住，讓人類把注意力留給需要同理與判斷的部分。它不是「漂亮的聊天視窗」，而是「工作分流機制」。
04｜為什麼多數企業仍卡住：缺的不是工具，而是「人機協作作業系統」
如果我們把 2025 的企業 AI 問題濃縮成一句話，我們可以這樣說：企業買到的是「能力」，但需要另外打造一套「使用能力的制度、技能與文化」，才會轉成生產力。
之所以被稱為「人機協作作業系統」，是因爲有五個關鍵層次。它不是流程圖上的漂亮名詞，而是你能否走出試點煉獄，把 AI 變成可擴張能力的差別所在。
1）從「導入工具」改成「定義可衡量的商業問題」
麥肯錫提到，企業採用 AI 的幅度很大，但成熟度極低。這通常意味著：很多 AI 專案沒有被綁在明確的營運指標上，而是停在「做得到」與「看起來很神」。
解決這個問題的方式，不是更大的模型，而是更小、更尖銳的問題定義：把 AI 放到「成本最高、等待最久、返工最多」的流程節點上，設定基準線與 KPI，再用週期化迭代去逼近成果。
2）政策與治理不是官僚，是把「不敢用」變成「敢用」
蓋洛普顯示，70% 員工說公司沒有 AI 使用指引。在沒有規則的情況下，員工的行為會走向兩個極端：不是完全不用，就是私下亂用，兩者都會讓組織付出代價。
在同一份研究裡也指出，當員工認同「公司有清楚的 AI 整合計畫」，他們感到自在的機率會顯著上升。所以政策的目的不是「管住大家」，而是把責任邊界、資料可用範圍、可接受的用途講清楚，使其形成心理安全感，使用率才上得去。
3）把 AI 嵌進流程，而不是掛在流程上方
Google 的說法很值得玩味：AI 生成程式碼，仍要由工程師審查採納。這揭示出一個高品質的人機分工模式：AI 負責把「第一稿」與「可能性空間」拉開，人類負責把關、驗證與負責。
同樣的原理可以複製到 HR、法務、採購、客服：AI 先把資料整理、草稿生成、比對與摘要做好，人類把決策權留在需要倫理、風險與情境判斷的節點。
4）訓練要「職務化」，不要只做「工具教學」
Prosci 的研究很明確：最大障礙是熟練度，其內含提示詞能力、學習曲線與支援不足。
蓋洛普也指出，員工是否接受訓練會顯著影響其對 AI 正面影響的看法。這意味著「教大家怎麼按按鈕」遠遠不夠，訓練必須更針對「在你的職務情境裡，哪些任務可以交給 AI？要怎麼下指令？如何驗證？什麼情境不能用？」是把 AI 變成工作力量，而不是多一個 App。
5）用「持續強化」取代「一次性上線」
Prosci 提醒，AI 導入應被視為行為與文化轉型，而不是單次技術部署。真正有效的做法往往是：建立內部示範案例庫、讓高頻工作有可複製的提示詞模板、用週期回顧去修正流程，並讓「做得好」的人被看見、被獎勵。因為 AI 的本質是「迭代型工具」，你不可能用一次上線就把它做完。
05｜AI 的勝負點，正在從「技術採購」移到「組織工程」
麥肯錫估算生成式 AI 的經濟潛力可達數兆美元規模，讓所有企業都不想缺席。但 2025 的訊號也同樣清楚：大部分企業都會通過「導入」這一關，但真正拉開差距的是「擴張」與「內化」。
你可以把它想成一套新引擎：引擎很強不代表車會跑得快，因為車還需要底盤（資料與治理）、駕駛習慣（流程）、駕照訓練（職務化培訓）、以及交通規則（政策與責任）。少一個，動力就會空轉；湊齊了，AI 才會從「看起來很會」變成「真的很能幹」。
所以，2025 年最有洞察價值的一句話也許是：
AI 導入的難題，正在從「模型能力」轉成「組織能力」；真正的競爭優勢，屬於那些把人機協作變成制度與日常的人。
參考資料：
The 2025 AI Index Report
AI in the Workplace: Answering 3 Big Questions
Why AI Transformation Fails
The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot
Microsoft CEO says up to 30% of the company’s code was written by AI
Alphabet Q3 earnings call: CEO Sundar Pichai's remarks
Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month
Sweden's Klarna says AI chatbots help shrink headcount
AI Adoption: Driving Change With a People-First Approach
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