在 AI 時代，若績效指標仍停留在計算「產出數量」，將會陷入「為了用 AI 而用 AI」的盲點，忽略了資深員工在架構設計、團隊指導與策略規劃上的核心貢獻。[2] 要重新定義員工的真實貢獻，建議企業應從以下三個層次進行轉型：
一、 從「使用量」轉向「成果指標」
企業應停止將 AI 使用量（如消耗的 token 數）視為績效目標，而應將衡量標準回歸到業務結果。根據多鄰國（Duolingo）的經驗，當衡量標準回到任務完成時間是否縮短、成本是否下降、品質是否提升等「成果指標」時，員工自然會將 AI 用在最有效的地方，使其成為真正的能力放大器。[2]
二、 建立「品質檢查」與「人機協作」機制
AI 雖然能快速產出，但也可能放大錯誤或產生「AI 幻覺」。因此，管理者在 AI 時代的價值，已從單純的產出監控轉向「品質管理」。
- 建立品質指標與題庫：參考 AI 代理（Agent）的管理方式，企業應建立標準測試題庫，定期記錄 AI 的正確率，並針對錯誤樣態進行分析，確保產出符合業務需求。[6]
- 人機協作模式：AI 應負責數據分析與日常管理，而關鍵決策仍需由人類主管把關。主管的角色應是驗證 AI 的建議，並在技術與人性之間找到平衡，避免員工價值被簡化為一組冰冷的數字。[1]
三、 重新設計績效考核的評估維度
企業應將 AI 技能與影響力納入考核，但重點在於「如何應用」而非「是否使用」。
- 納入 AI 影響力指標：例如 Meta 計畫將「AI 驅動的影響力」列為核心指標，評估員工如何利用 AI 交付成果，以及如何創造能顯著提升團隊生產力的工具，藉此表彰那些能加速實現目標的員工。[3]
- 回歸個人貢獻與團隊協作：除了量化指標，企業仍需重視團隊協作、問題解決與創新能力。如 Adobe 改採 OKR（目標與關鍵結果）管理法，不再以單一 KPI 評分，而是參考個人在各方面的付出，這不僅能降低因考績不公導致的離職潮，也能鼓勵員工主動思考如何達成高挑戰性目標，而非僅是被動達成上級訂下的產出數量。[1][5]
在推動轉型時，領導者應主動指派各部門主管擔任「需求轉譯者」，找出業務痛點並重塑流程，確保 AI 轉型是為了解決實際問題，而非僅是 IT 專案。透過專注於「速贏（quick wins）」的策略，讓員工在變革過程中能快速看到成效，進而維持士氣與轉型動力。[4][7]
