不要把 AI 代理當「員工」看待

不要把 AI 代理當「員工」看待，否則會模糊責任、降低審查品質，卻不會真正提高 AI 採用率。hbr

研究主要發現

• 越來越多公司在組織圖上把 AI 代理寫成「同事」或「員工」，甚至給名字、職稱，視為團隊一員。hbr

• 針對 1,261 位來自人資與財務的管理者實驗顯示，當 AI 被描述為「AI 員工」而非「AI 工具」時，行為與心態會明顯改變。hbr

把 AI 當員工的負面效果

• 責任變得不清楚：管理者自我承擔責任比例下降 9 個百分點，轉而把責任推給 AI，上升 8 個百分點，但 AI 本質上無法被問責。hbr

• 升級與轉交變多：在「AI 員工」情境下，要求上級再審的比例增加 44%，顯示審查者較不敢為自己判斷背書，把負擔往上推。hbr

• 品質控管下滑：面對「AI 員工」產出的文件，管理者少抓到 18% 的錯誤，更容易漏看邏輯不一致或明顯不合理之處。hbr

• 專業身份與信任受損：若公司把 AI 當同事、放進組織圖，管理者對自身角色的不確定性增加 13%，對工作安全的擔憂提升，對公司使用 AI 的信任下降約一成。hbr

• 採用率沒有因此提高：人性化 AI 並沒有明顯提升員工實際想採用 AI 的意願，真正關鍵反而是主管是否積極示範與要求使用。hbr

作者建議的治理與設計方向

• 明確重設工作流程與人類角色：讓 AI 負責執行，人類聚焦監督、判斷、關係與處理模糊議題，並在職務說明和績效管理中寫清楚對 AI 監督的責任與標準。hbr

• 把責任「寫死」在人身上：AI 應被視為軟體自動化，所有結果都要有對應的人負責，尤其在高度監管產業，要清楚定義決策權、何時升級、出錯時誰負責改善與追蹤。hbr

• 系統性培養「管理 AI 的能力」：透過訓練讓員工理解 AI 能做什麼、限制在哪裡、何時要信任或挑戰 AI，學會把 AI 當「情報與輔助決策來源」，而不只是代工工具。hbr

• 不要把 AI 硬塞進「一人一職」框架：AI 不受人類職務邊界限制，一個 agent 可以支援多條流程，多個 agent 也可以重塑一個職務，應該從流程出發設計 agent 單元，而不是一個人配一個 AI。hbr

• 主動設計人類工作的演化：利用 AI 提升生產力釋出的時間，刻意讓人轉向更需要判斷、創造力與責任感的高價值活動，而不是只要求「用 AI 做更多事」。hbr

整體結論

隨著 AI 規模化導入，即使審查嚴謹度只略微下降、責任略微模糊，累積起來也會大幅增加錯誤成本。 能真正創造超額價值的企業，是那些重新設計工作、組織與能力，讓 AI 擴大貢獻，同時強化人類的判斷與問責角色。hbr

你是打算把這篇文章用在教學（例如課堂或工作坊），還是用在自己公司內部的 AI 治理簡報？

負責任AI需納入對勞動力的影響評估

 

80%的AI專家認為「負責任AI」不應僅關注技術風險，更必須納入對勞動力的影響，MIT Sloan Management Review的文章對台灣中小企業與政策提供了重要的戰略思考框架。sloanreview.mit

AI導入的社會技術本質

台灣中小企業在導入AI時，往往聚焦於技術效能與成本降低，但忽略了AI本質上是「社會技術系統」而非單純工具 。專家指出，AI會重組工作流程、分解任務、重新分配組織與員工之間的權力關係 。對於佔台灣企業98%以上的中小企業而言 ，這意味著導入AI前必須先評估對既有員工的心理衝擊——包括「恐懼失業」、「技能過時」及「學習障礙」。digiknow+2

員工再培訓（Re-skilling）的迫切性與限制

政府支持資源

台灣政府已意識到此問題，2025年協助培育4,100位AI人才、支持2,500家企業導入AI，並提供30人以下中小企業數位轉型補助 。經濟部中小及新創企業署更推出「培能、實作、輔導落地」三階段AI實作專班，114年培育1,191人次，吸引883家企業參與 。udn+2

再培訓的結構性挑戰

然而專家警告：「技術進步是指數型，但人類再培訓是線性的」。除非負責任AI明確加速員工技能提升速度以匹配技術演進，否則技能缺口將成為「無法跨越的鴻溝」，使再培訓淪為「空洞承諾」。這對資源有限的台灣中小企業尤其嚴峻——World Economic Forum預測未來五年AI相關職位需求增長40%，但供給遠跟不上 。meta-intelligence+1

實務建議框架

擴大負責任AI的範疇

中小企業應將AI治理從「模型效能」擴展至「人員、流程、制度的完整生態系統」。董事會層級必須將勞動力影響納入策略決策，與業務成果並列評估 。sloanreview.mit

整合勞動力影響於AI策略

• 量化追蹤指標：除技術績效外，納入「員工替代率」與「再培訓完成率」等勞動力指標sloanreview.mit

• 隱性成本評估：大規模勞動力替代的隱性成本包括內部專業流失（無法驗證AI輸出）、品牌聲譽受損、消費者信任侵蝕及法規風險上升，這些往往超越短期效率收益sloanreview.mit

產品層級的風險評估

在導入具體AI工具前，必須評估「過度依賴」、「技能退化」、「員工賦權喪失」及「工作強度增加」等勞動力效應 。台灣案例顯示，若規劃得當，AI可使工時降低93% ，但前提是將員工角色從「執行重複任務」轉型為「培訓AI系統」。tcta+1

員工參與決策機制

企業有義務與受影響員工開放溝通——這不是「禮貌」，而是核心治理責任 。在某些司法管轄區（如歐盟），員工委員會參與AI策略制定可能是法定要求 。sloanreview.mit

明確的領導問責制

必須指派具董事會能見度的特定領導者，負責勞動力影響策略的制定與執行 。跨部門協作若無明確所有權，重大議題將「從裂縫中溜走」。sloanreview.mit

台灣特殊脈絡

台灣中小企業面臨獨特挑戰：最大導入阻力來自老闆「看不到明確產值」，ROI模糊導致觀望心態 。但專家警告，AI浪潮下可能有10萬家中小企業因未轉型而整併消失 。AI對台灣影響最顯著的職務依序為行政文書（58%）、翻譯口譯（46.4%）、文案撰寫（36.3%）及美術設計（22.2%）。hamibook+2

因此，台灣中小企業不應將AI導入視為「點個按鈕」的技術問題，而是「組織結構、價值觀與工作文化的重整挑戰」。負責任AI不僅關乎技術合規，更攸關企業能否在轉型中保有人才、維繫消費者信任，並建立可持續的競爭優勢。vocus

McKinsey「AI 生產力與績效悖論」與台灣中小企業

一、從「工具導入」到「流程重構」

McKinsey 指出，多數企業目前的 AI 應用只是「讓既有工作跑得更快」，但組織結構與流程幾乎不變，因此產出有限而且難以持續。thenextweb+1
對台灣中小企業來說，常見的三種「只加速、不重構」做法包括：

• 把生成式 AI 當作「文書助理」：寫文案、寫簡報、翻譯，但前後端流程不變，決策仍靠老闆個人經驗。mckinsey+1

• 在單一部門做小 PoC：例如客服導入 chatbot、品檢導入影像辨識，但沒有把資料與流程打通成一條端到端的「AI 增強流程」。linkedin+2

• 把 AI 視為 IT 專案，而不是策略專案：交給資訊人員或外包廠商處理，管理層沒有明確定義要改變什麼商業結果。mckinsey+1

結論是：如果台灣 SMEs 只是「在舊流程上貼 AI 貼紙」，多半會落入 McKinsey 說的「生產力悖論」：花了時間和錢，看得到局部效率提升，但看不到營運指標（毛利率、交期、客單價、國際訂單）有結構性改變。thenextweb+2

二、「少數超前採用者」將拿走不成比例的價值

McKinsey 認為，真正大的價值會集中在「願意重新設計流程、產品與商業模式」的一小群企業。mckinsey+1
這個邏輯套在台灣 SMEs，有幾個潛在結構性機會：

• 供應鏈角色升級：台灣中小製造業若用 AI 做設計輔助、DFM、需求預測與生產排程優化，有機會從「代工」升級成「共創研發夥伴」，提高議價能力與附加價值。sme+3

• 利基垂直解決方案：懂某一利基產業（例如工具機零組件、醫材、精密塑膠）的中小企業，如果把自身 know-how 與 AI 工具打包成 SaaS / 服務，可能成為「小型產業平台」，服務國內外同業。taiwantoday+2

• 人才稀缺下的「少人化」模式：在少子化與技術人力短缺下，AI 支援的「少人化工廠、少人化辦公室」會變成競爭優勢，而不是單純節省人事費用。cpaaustralia+2

McKinsey 指出，AI 之所以產生「兩極化」，是因為資本與能力會往能真正跑出成效的企業集中。thenextweb+1
在台灣，中小企業如果只是「防禦性導入」，最後可能變成被供應鏈龍頭要求「跟著用某套系統」，價值主要由上游或平台方拿走。taiwannews+2

三、台灣情境：結構機會與限制

近期報告顯示，台灣政府正積極透過補助、人才培訓與顧問輔導，推廣中小企業 AI 與數位轉型，包含 AI+5G、跨境電商數位貿易、製造與服務業導入補助等。moea+4
同時，專業機構指出，台灣中小企業一方面感受到成本壓力與國際競爭，一方面 AI 投資仍偏「務實、保守」，多半先做小規模試點。cpaaustralia

這帶來幾個結構性約束與機會：

• 約束：

  • 多數企業缺乏資料基礎與流程標準化，導致 AI 專案難以 scale。

  • 第一代創辦人對黑箱 AI 的信任度有限，加上內部缺乏 AI PM 與數據人才。sme+3

• 機會：

  • 政府計畫提供顧問與工具包，降低前期摸索成本。eii.nat+4

  • 第二、三代接班人對 AI 工具較熟悉，願意把 AI 當成「重做一次公司流程」的契機，而不只是換工具。taiwannews+1

從 McKinsey 的角度來看，台灣目前正處於「資本與政策開始加速，績效差距尚未完全拉開」的階段，這其實是中小企業進場、布局的策略視窗。taiwantoday+3

四、對台灣中小企業的三個策略建議

結合上述文章精神與台灣脈絡，我會給台灣 SMEs 三個方向（偏您熟悉的「戰略—組織—技術」語言）：

1. 先定義「要改變的績效方程式」，再談工具

   • 不是問「可以用哪些 AI？」，而是問「我想把哪一條 P&L 或關鍵指標的結構改寫？」例如：縮短交期 30%、將客製設計時間減半、把海外訂單比重提升等。mckinsey+2

   • 把這些目標拆成 2–3 條端到端流程（例如：接單→設計→排程→出貨），在整條流程上設計 AI 如何介入，而不是單點優化。mckinsey+1

2. 用「小而完整」的 AI 流程專案，而不是「大而零碎」的功能清單

   • 選一條能看得到錢、又能跨部門的流程（例如報價、產線排程、售後服務），用 3–6 個月做一個「從資料收集 → 模型 → 人機協作 SOP → 指標追蹤」的 end-to-end 專案。linkedin+2

   • 這樣比較容易避開 McKinsey 所說「只看到 4% 左右的效率提升」而久久看不到結構性盈餘改善的情況。irvingwb+1

3. 把 AI 納入治理與能力建設，而不是交給 IT「單點處理」

   • 建立輕量的 AI 治理框架：明確界定哪些決策可以交給 AI 建議、哪些需要人類覆核、如何處理數據隱私與客戶告知，避免因風險擔憂而讓專案停在試點階段。aei+2

   • 培養「AI 流程設計師」（可能是 PM、IE 或年輕幹部），讓他們學會把業務 know-how 翻譯成可被 AI 支援的工作流程；這類能力在台灣目前仍然稀缺，先布局者就是未來的「超額報酬」來源。linkedin+2

生成式 AI 的Ｋ型差異在老闆和團隊「用得多有紀律、多會反省」

沒有方法的多用，只會放大亂度與錯誤決策。sloanreview.mit+2

下面我用 4 個重點，把文中的觀念轉成台灣中小企業可以直接採用的行動建議。

1. AI 不是「多用就好」，而是「有紀律地用」

文章作者強調，他透過一套自我稽核（self-audit）來檢查自己用 ChatGPT、Claude 的過程好不好，而不是只看輸出漂不漂亮。sloanreview.mit
研究也發現，AI 會「幫強者更強、讓弱者更弱」，關鍵在於使用者有沒有能力分辨好壞建議、修正自己的思考。sloanreview.mit

對台灣中小企業主的啟示：

• 不要以為「叫年輕人多用 AI」就會自動提升效率，沒有方法的多用，可能只是產生更多錯誤內容、做更多錯的決策。

• 老闆和關鍵幹部需要建立一套「我們怎麼用 AI」的共同方法，而不是各自亂用、各憑感覺。

一個具體例子：開會前，先用 AI 帶草稿企劃沒問題，但會後要檢討的是「我們問得好不好、驗證過沒有」，而不是只看 PPT 做得漂不漂亮。

2. 五大目標：把 AI 用成「系統」，不是一次性靈感

文中自我稽核提示是依照五個目標設計：set up（設置）、refine（精煉）、verify（查證）、own（內化）、systematize（系統化）。sloanreview.mit

對 SME 可以轉成這五個習慣：

1. Set up：每次用 AI 前先講清楚角色、目標、限制（例如：你是熟悉台灣租稅的顧問，幫我列出…）。

2. Refine：不要只問一次就收工，而是用 3–5 輪，把回答逐步收斂到你要的格式與細節。

3. Verify：關鍵決策前，一律要求 AI 列出假設與風險、並另外上網或找顧問抽查，不把 AI 當「絕對正確」。

4. Own：把 AI 的輸出當「第一版草稿」，一定要由人再整理、用自己的語言重寫，才拿出去用。

5. Systematize：把好用的 prompt、流程寫成 SOP，變成公司共有資產，而不是某一位同仁的個人技巧。

這五個目標，實質上就是把 AI 納入「公司流程管理」，而不是一個玩具或一時風潮。mitsloan.mit+1

3. AI 會拉開K型強弱差距：老闆心態與判斷力是關鍵

MIT 的研究在肯亞對中小企業做實驗：給一半老闆一個透過 WhatsApp 連到 GPT-4 的「商業顧問」，結果是原本表現好的那群，營收與獲利成長約 15%；原本就弱的那群，反而掉了快 10%。sloanreview.mit
原因很殘酷：弱者缺乏判斷力，往往無條件照單全收 AI 的建議，做出一堆錯的行動。sloanreview.mit

對台灣中小企業的啟示：

• AI 不是「幫補不足」，反而會放大原本就有的管理與判斷落差。

• 老闆若本來就不看數字、不查市場、不做假設檢驗，只是多一個 AI，反而可能更快速做錯決策。

• 相反地，原本就有策略思維、會質疑與驗證的老闆，AI 會成為放大器，讓你在同樣人力下做更多試算、更多情境規劃。

換句話說：導入 GenAI 前，先導入的是「老闆與團隊的思考紀律」，而不是軟體本身。

4. 接上台灣情境：中小企業可以馬上做的三件事

台灣的 AI 應用正在快速成長，政府與產業面對大量中小企業、工廠與門市，普遍仍處在摸索階段，尤其對雲端與資安、訂閱制有不少顧慮。twcloud+1
在這個脈絡下，把「自我稽核式用 AI」變成內部習慣，反而是一條成本低、風險可控的路。

建議三個「這週就可以做」的行動：

1. 建立一個公司版「AI 會議檢討問題單」

   • 每次重要 AI 使用後，固定問三題：

     • 這次我們有沒有講清楚目標與限制（set up）？

     • 有沒有至少兩輪以上的追問與重寫（refine/own）？

     • 哪些關鍵點有去查證或請人看過（verify）？

   • 讓這張「檢討單」在主管會議固定出現三個月，就能把 AI 使用從個人活動變成組織習慣。sloanreview.mit

2. 選 1–2 個「小但常用」的場景，用 AI 做成 SOP

   • 例如：

     • 客戶開發信的撰寫流程（輸入產業、客群、產品賣點 → AI 出草稿 → 業務重寫 → 主管審核）。

     • 每週營運會議前，用 AI 幫忙整理銷售數據重點、列出待問問題。

   • 目標不是一下子導入很大的 AI 專案，而是先累積幾個「穩定有用的小勝利」。mitsloan.mit

3. 明確規範「AI 可以做／不能做」

   • 結合 BYOAI（員工自帶 AI 工具）的最新研究，企業若只禁止或放任，都會出問題；要明文訂出什麼資料不能丟進外部 AI（如客戶名單、圖紙、合約）、什麼類型的工作鼓勵用 AI（摘要、公文潤稿、點子發想等）。sloanreview.mit

   • 中小企業通常沒有專門法遵部門，更需要早點把「AI 使用原則」白紙黑字寫下來，而不是出事後才補破網。

前十大量子運算專利持有廠商變動

 

Rank	Company	2024 U.S. quantum computing patents	YoY change
1	International Business Machines Corp. thequantuminsider	117 thequantuminsider	-16% thequantuminsider
2	Alphabet Inc. thequantuminsider	63 thequantuminsider	+13% thequantuminsider
3	Microsoft Corporation thequantuminsider	21 thequantuminsider	-45% thequantuminsider
4	Rigetti & Co, LLC thequantuminsider	19 thequantuminsider	+36% thequantuminsider
4	Wells Fargo & Company thequantuminsider	19 thequantuminsider	-14% thequantuminsider
6	Amazon.com, Inc. thequantuminsider	17 thequantuminsider	+31% thequantuminsider
7	Honeywell International Inc. thequantuminsider	14 thequantuminsider	+1300% thequantuminsider
7	IonQ, Inc. thequantuminsider	14 thequantuminsider	+8% thequantuminsider
9	PsiQuantum, Corp. thequantuminsider	13 thequantuminsider	+117% thequantuminsider
10	Bank of America Corporation thequantuminsider	11 thequantuminsider	+38% thequantuminsider
10	Intel Corporation thequantuminsider	11 thequantuminsider	-58% thequantuminsider
10	Origin Quantum Computing Technology (Hefei) Co., Ltd thequantuminsider	11 thequantuminsider	0% thequantuminsider
10	Tencent Holdings Ltd thequantuminsider	11 thequantuminsider	+175% thequantuminsider