在 AI 時代，非技術職位的 KPI 若仍停留在「工時」或「產出數量」等傳統量化指標，不僅無法反映真實價值，還會導致員工將 AI 視為威脅而非助力。要合理重新定義 KPI，建議採取以下策略：
1. 從「量化產出」轉向「成果導向」
企業應將衡量標準從「做了多少事」轉向「達成了什麼業務結果」。以 IBM 台灣採購部門為例，過去他們以「年度節省目標」為 KPI，導致員工為了避免來年壓力而不願超額達成。後來該部門改為「節省比例」作為績效指標，並鼓勵員工利用 AI 進行合約比對與風險標註，將節省下來的時間投入到更深度的議價與案件處理中。這種做法讓員工不再糾結於「做多少」，而是專注於「做得多好」。[3]
2. 將 AI 視為「能力放大器」，而非考核目標
若將「AI 使用量」或「消耗 Token 數」直接綁定績效，容易讓員工產生「為了用而用」的厭世心態。多鄰國（Duolingo）的經驗顯示，績效評估應回歸業務結果，而非工具使用量。企業應提供具體的「使用場景」與「標準化模板」，並追蹤導入 AI 後的關鍵指標，例如：任務完成時間是否縮短、成本是否下降、品質是否提升。當衡量標準回歸業務價值，員工自然會主動尋找最適合的 AI 工具來達成目標。[4]
3. 重新聚焦「人」無法取代的價值
AI 擅長處理重複性、規則明確的任務，但無法取代協調、決策與管理。哥倫比亞廣播公司（CBS）曾透過 AI 分析歷史數據，挖掘出真正影響營收的關鍵 KPI，並廢棄了那些無關緊要的指標。這提醒管理者，應重新檢視職位核心，將 KPI 聚焦在 AI 無法取代的軟實力上，如：創造力、人際溝通、同理心與複雜決策能力。[1][2][5]
4. 建立「任務品質」的評估機制
麥肯錫合夥人亞倫．斯梅特（Aaron Smet）指出，組織不該再以工時長短衡量績效，而應改用「任務品質」來評估。由於品質較難量化，管理者需要更細緻的溝通與觀察，鼓勵員工將省下的時間投入到更複雜、更具策略性的任務中，並給予明確的職涯發展路徑，避免員工因效率提升而被誤解為「薪水小偷」。[6]
