導入 AI 工具後若成效不如預期，主管應先檢視是否陷入「為用而用」的迷思。許多企業將「AI 使用量」或「消耗 Token 數」作為 KPI，這會導致員工為了達標而產出大量無價值的內容（AI 垃圾），反而稀釋了生產力。[2][7]
釐清問題根源：從「工具導向」轉為「成果導向」
管理者應停止將 AI 視為單純的軟體工具，並避免將其綁定為員工考核指標。根據多鄰國（Duolingo）的經驗，當企業不再強迫員工「多用 AI」，而是提供具體的「使用場景」（如寫提案、分析數據的標準化 Prompt 樣本）時，員工反而能更有效地將 AI 作為能力放大器，真正從雜務中解放。[2]
校準評估指標的具體策略
若要校準績效指標，建議採取以下步驟：
- 拆解流程，分階段設定 KPI：不要將 AI 產出與審核混為一談。徐瑞廷建議，AI 產製內容的階段應著重「效率」指標，而進入人類監管的檢查點時，則應以「正確性」為核心指標，避免員工為了追求效率而輕忽品質。[4]
- 設定替代指標（Proxies）：對於較難直接量化的成效（如決策品質提升），可透過替代指標來評估。例如，透過客戶滿意度、錯誤率的變化，來間接反映 AI 帶來的價值。[1]
- 回歸業務結果：績效評估應聚焦於業務成果，如「任務完成時間是否縮短」、「成本是否下降」、「品質是否提升」。哥倫比亞廣播公司（CBS）的做法值得參考，他們透過 AI 分析既有 KPI 與營收的關聯，廢棄了無關緊要的指標，重新聚焦在真正影響顧客與營收的關鍵數據上。[2][5]
建立管理機制，避免成為無底洞
為了確保 AI 投資能轉化為競爭力，建議採取以下管理作為：
- 指派專責負責人：每一個 AI 工具都應有負責人，定期檢查使用率與滿意度。通用型 AI 可由 IT 部門管理，特定業務工具則應由實際使用部門指派成員負責回饋成效，確保工具價值符合預期。[3]
- 由上而下推動「燈塔計畫」：除了讓員工由下而上提案，高層應主動盤點具備「高影響力」與「中高難度」的專案，作為「燈塔計畫」集中資源推動，確保 AI 應用與組織核心策略緊密連結。[6]
最後，請給予團隊一段學習與磨合的時間。AI 的價值往往來自於它在不穩定性中帶來的創新可能，管理者應鼓勵員工採取「半人馬模式」（人機明確分工）或「賽博格模式」（人機高度融合），在發想階段就讓 AI 參與思考，而非僅將其視為自動化工具。[5][7]
