面對公司要求提升 AI 產能，若僅將「AI 使用率」或「產出數量」作為 KPI，容易陷入「生產力幻覺」，即數據看似進步，但實際產出未改善甚至變差。要正確評估對部門 KPI 的影響，建議採取以下策略：
1. 釐清問題根源：從「使用量」轉向「創造價值」
企業常因管理焦慮而將 AI 使用量 KPI 化，這會導致員工為了達標而頻繁使用 AI，卻不思考如何提升效率，反而稀釋了 AI 真正的價值。[1] 建議您先檢視部門工作流程，確認哪些環節真正需要 AI 輔助，而非盲目追求使用次數。[1] 根據 AWS 全球合作夥伴核心業務副總裁 Julia Chen 的經驗，衡量成功的第一步是將抽象需求轉換為具體數字，例如客服中心應比較導入前後的「處理案件時間」與「平均等待時間」，並進一步判斷數字改善是否真的替公司省下成本，而非僅看產量翻倍。[3]
2. 調整衡量指標：人機分開檢視，聚焦正確性與效率
若沒有將環節拆開，可能會導致員工在審查時也追求效率，進而輕忽準確性。建議參考 BCG 的做法，將 KPI 依導入階段拆分：[2]
- AI 產製內容階段：KPI 著重於「效率」。
- 人類監管檢查階段：KPI 著重於「正確性」。 透過設計檢查點，不僅能衡量 AI 效率，還能確保內容無誤。[2]
3. 實戰案例參考：調整 KPI 設定以激發動機
以 IBM 台灣採購部門為例，過去以「年度節省目標」為 KPI，導致員工擔心業績太好會增加來年壓力，產生抗拒心理。[7] 後來改為「節省比例」且不設金額上限，並導入 AI 協助合約差異比對，讓員工將省下的時間用於處理更多案件與深入議價，最終績效翻倍。[7] 此外，哥倫比亞廣播公司（CBS）透過 AI 分析發現，應廢棄無關緊要的指標，重新聚焦在對顧客與營收真正重要的關鍵指標上，這才是 AI 導入後的正確方向。[5]
4. 建立管理機制與心態調整
AI 轉型不應全權交由 IT 部門，實際使用部門需指派專人管理並回饋成效，定期檢查使用率與滿意度，避免 AI 支出成為無底洞。[6] 同時，主管需建立「判斷 AI 答案是否可信」以及「定義什麼問題值得解決」的能力，因為在 AI 時代，這些能力比單純的產出數量更為稀缺。[4][8]
