面對員工學完 AI 卻無法產出價值的情況，主管應先釐清「AI 是工具而非目標」的本質，並將績效考核從單純的「AI 使用量」轉向「業務成果」。以下是調整績效考核與管理策略的建議：
1. 調整績效指標：從「過程」轉向「結果」
許多企業的盲點在於將 AI 使用量（如消耗的 token 數、使用頻率）視為績效，這會導致員工為了用而用。主管應參考多鄰國（Duolingo）的經驗，將 KPI 改為具體的業務成果指標，例如：
- 任務完成時間是否縮短
- 營運成本是否下降
- 產出品質是否提升 當衡量標準回到「結果」本身，員工才會將 AI 應用在真正能解決業務痛點的地方。[1]
2. 建立「需求轉譯」機制，將 AI 嵌入工作流
若員工不知如何產出價值，通常是因為缺乏具體場景。主管應指派「需求轉譯者（shaper）」擔任橋樑，負責釐清部門痛點，並將業務需求轉譯為技術語言，讓開發者（builder）能精準對接。例如客服中心可透過分析來電需求，將相似問題分流交由 AI 處理，以此作為衡量績效的依據，而非僅要求員工「多用 AI」。[2]
3. 重新定義績效衡量維度
麥肯錫（McKinsey）合夥人亞倫．斯梅特（Aaron Smet）建議，組織不應再以「工時長度」或「程式碼長度」衡量績效，因為 AI 顯著提升了效率。主管應改以「任務品質」與「複雜度」作為考核標準，鼓勵員工將省下的時間投入更具戰略意義的任務中。[3]
4. 建立人機協作的監督機制
為了確保產出價值且不失準確性，主管應將「效率」與「正確性」拆開檢視。例如在內容產出階段考核效率，但在「檢查點」階段，由人類監管的 KPI 則應著重於正確性與風險控管。這種做法能避免員工為了追求 AI 產出速度，而忽略了品質檢查。[4]
5. 提供實質的誘因與職涯路徑
若要讓 AI 真正落地，主管可提供明確誘因，例如將 AI 帶來的業績提升直接算入資深員工的績效中，以降低轉型阻力。[2] 同時，企業應提供「非技術類訓練」，如批判性思維、溝通技巧與同理心，因為這些是 AI 無法取代的核心價值，將這些能力納入考核，能幫助員工在 AI 時代找到新的定位。[3]
